《 2020年疫情影响下的用户消费指数趋势报告》项目详细介绍

团队信息:何文炜

创作初心

疫情对于社会和国家的影响超出了我们的想象,是每个人都关心的重大社会问题。在疫情到来时,消费指数以及行为态度影响至为重要,同时利用可视化大屏可以清晰观测出每位病人的病症状况,现有平台power bi以省份为行维度,市为列维度,死亡率为汇总进行地图,折线图,半面玫瑰图,条形图可视化,Tableau以省市为行维度,记录数,新增确认,累计死亡,累计治愈,累计确认为列维度可视化,在基于flask框架进行疫情可视化大屏展示,有政府机构的疫情可视化大屏,同时结合了当下市场在面对疫情时消费者的心理变化及行为态度指数的影响,从人性出发创作分析,收集了疫情数据绘图做对比,用Execel公式直接套用数据得出数据图表及python等可视化语言,以形象生动的方式将数据呈现给观众,为前线医务人员能够准确了解当前疫情的状况以及病人心里.病况和日常饮食提供了很大的便捷。

作品简介

以数据大屏,power bi tableau的表现形式,对新型冠状病毒感染的肺炎疫情全国态势进行实时大数据分析。本作品针对2020年的新型冠状病毒感染的肺炎疫情作出数据可视化处理,以全国疫情实时大数据作为切入点,全面的疫情态势的总趋势及时防控。分析全国疫情数据,我们可知:人们对于疫情来临的紧迫性不够重视,从而导致死亡率增高,在此之下,我以国内疫情概况为根本,进行可视化的展示。截止2020年3月23日,全国总确诊人数已达到81608例;死亡3276例,现有重症1749例,现有确诊5491例。鉴于此开始进行关于疫情的防控指挥大屏设计尝试;进行深入挖掘,分析,以形象生动的方式将数据呈现给公众。

视频演示http://127.0.0.1:5000/

http://127.0.0.1:5000/province/hubei

http://127.0.0.1:5000/province/chongqing

设计思路

以丁香园实时数据为基础,运用可视化手段从全国疫情态势、热门人物榜,疫期飙升榜,复工复课、舆情监控几个方面展开。更直观的展示疫情状态,辅助疫情指挥决策分析;为夺取防控疫情的胜利贡献力量!

场景定义:
 疫情防控数据可视化主要用于各政府机构及省市,直辖区,医院等疫情防控部门;面向公众媒体展示疫情等发展态势;实时监测分析数据辅助决策。

主要内容及交互概览

整个大屏为全国疫情态势、热门人物榜,疫期飙升榜,历史热搜四大板块;通过交互跳转完成页面切换

疫情总览板块

作为首屏,实时分析当前疫情状况,各省数据

说明: QQ图片20200323125211

湖北疫情板块

说明: QQ图片20200323125912

重庆疫情板块

说明: QQ图片20200323130048

病例板块分析

在治愈率/病亡比率板块;治愈率高于死亡率,说明疫情下的影响正在减少,具有极高的参考价值

说明: QQ图片20200323134802

在疫情分布地图版块;通过颜色深浅反映不同区域的确证病例数,反映空间分布。

说明: QQ图片20200323130937

说明: QQ图片20200323130942

模块一:疫情热搜板块
舆论舆情的热点分析/热点舆情;热点关键词分析;辅助决策者根据舆情走向及时采取措施。

在谣言监控版块,可以对当下传播或影响较大的谣言做监控。对当今人门关注度高的疫情话题进行可视化展示,分为今日疫情热搜,防疫知识热搜,热搜谣言粉碎,复工复课热四个小板块进行可视化展示,进而了解人们的日常行为,增加人们的防疫知识。

说明: QQ图片20200323131821


模块二;热门人物板块:

对当今话题最高的人物进行排序,通过动图可知,抗疫英雄钟南山院士排在榜首

说明: QQ图片20200323133818

模块三:娱乐榜单和疫期飙升榜板块

实时了解在疫情期间人门高度关注的娱乐话题,通过动图可知,海啸与樱花排在榜首

说明: QQ图片20200323134338

模块四:历史热搜板块

了解当下,实时关注当前疫情问题,为新冠病毒的治疗提供科学的依据,通过动图可知,乙型肝炎排在榜首

说明: QQ图片20200323134757

基于power bi的可视化展示:

用python抓取数据进而用excel录入全国疫情数据,抓取了三天的疫情数据进行power bi展示

说明: 2020-03-14疫情数据可视化图片(power BI)网站实现

2020/3/14全国疫情数据

说明: 2020-3-17疫情数据可视化数据(power BI网站实现)

2020/3/17全国疫情数据

说明: 全国疫情数据2020-03-21 power bi

2020/3/21全国疫情数据分析对比

相同点;都是以死亡率为汇总,省为行维度,市为列维度进行可视化展示,图一,图二都用了地图,条形统计图,折线统计图和半面玫瑰统计图可视化展示

不同点;3/21采用了热力图和卫星地图为统计图更加直观,清晰,从而做好相应的预防措施

基于Tableau的可视化展示:

在疫情可视化的基础上进行Tableau可视化展示,积极的应对疫情的突发变化,做好相应的预防措施

说明: 2020-3-14Tableau截图

2020/3/14全国疫情数据

说明: 2020-3-17 Tableau截图

2020/3/17全国疫情数据

说明: 2020-3-21Tableau截图

2020/3/21全国疫情数据

相同点:图二,图三都是以省,市为列维度,记录数,新增确认,累计死亡,累计治愈为行维度进行可视化展示

不同点;图一以省,市为行维度分开对比进行可视化展示,分开做对比反而更直观,清晰

视频链接

https://public.tableau.com/views/2020-03-14/1?:display_count=y&publish=yes&:origin=viz_share_link

https://public.tableau.com/views/2020-03-17/1?:display_count=y&publish=yes&:origin=viz_share_link

https://public.tableau.com/views/2020-3-21/1?:display_count=y&publish=yes&:origin=viz_share_link


作品价值及影响力及技术说明

多维数据,细致呈现疫情信息:

细化到小时,城市的疫情几大指标,湖北,重庆大屏可视化,以地图,条形图,折线图,半面玫瑰图等动图关联多维度,多层次呈现疫情信息

丰富的图表交互及excel模板嵌入:

面板各图均彼此关联,用户可以通过点击任意一个图表来观察全局动态效果,excel模板嵌入方便快捷,清晰的展示给大众评审,tableau处理较为准确的展示当前疫情动态的变化,为用户提供丰富的视觉体验


技术说明:

方案实施简述:

利用python抓取每天的疫情数据,以excel,power bi  Tableau动态关联图表形式进行可视化呈现,基于flask框架下,利用mydql数据库关联pycharm进行新冠病毒的大屏可视化呈现,建立数据模型,最终呈现

数据来源

疫情数据:https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia(丁香园)

https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/blob/master/README.md

https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data/blob/master/csv/DXYOverall.csv






疫情数据可视化公益行动
疫情数据可视化公益行动

中国计算机学会CAD&CG专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云DataV联合发起的以“万众’疫’心 天池众智”为主题的疫情数据可视化公益行动。专栏将对每周提交的优秀作品进行相关公示,优秀作品详细介绍可在专栏页面进行查看。

产业
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你们票数涨得好快啊👏👏
这个视频演示链接 http://127.0.0.1:5000/province/hubei 不是本地的么?
为啥是本地的地址😂 😂 😂