“疫”览无余,粒界科技推出“疫情防控三维可视化解决方案”
粒界科技针对新型冠状肺炎疫情带来的挑战，推出了“疫情防控三维可视化解决方案”。该方案旨在帮助管理部门快速掌握疫情信息，有效调配资源，迅速做出决策，从而提升城市管理水平，响应政府“科技赋能”的号召。方案概述 粒界科技的“疫情防控三维可视化解决方案”是基于地理信息系统（GIS）实现的城市信息三维可视化。
粒界科技在由人民网发起的人民战“疫”内容科技大赛中，凭借其“疫情防控三维可视化解决方案”荣获了政务应用创新奖。这一荣誉不仅彰显了粒界科技在技术创新方面的实力，也体现了其在支持防疫防控管理方面的积极作用。
数据实验楼疫情分析项目支持长江大学数据可视化课程设计教学
数据实验楼的“COVID-19疫情可视化分析与建模项目”能够支持长江大学数据可视化课程设计教学。具体体现在以下几个方面：课程需求匹配度高数据可视化课程设计是长江大学数据科学与大数据技术专业的必修课程，旨在通过完整项目锻炼学生数据可视化的实践和应用技能，提高大数据分析与应用的综合能力。
课程设置与实践结合： 长江大学大数据专业在课程设置上注重理论与实践的结合，涵盖了数据挖掘、机器学习、数据可视化、大数据处理技术等核心内容。 学生将学习如何基于应用背景建立数学模型，并运用科学计算和数据处理技术进行高效解决，这要求他们既要有深厚的理科基础，又要有较强的工科实践能力。
软件工程：注重软件开发和项目管理技术，培养学生在软件开发过程中的分析、设计、实现和测试等能力。网络工程：侧重于计算机网络技术的研究与应用，包括网络架构、网络安全、网络管理等方面的课程。
疫情之下,地图可视化能做什么?
〖A〗、 “疫情小区”产品：精准定位风险区域功能：标记确诊病例所在小区，结合地图导航提供风险预警。用户可查询周边疫情分布，规划安全路线。应用价值：提升公众防护意识，减少非必要接触。辅助社区开展精准防控（如封闭管理、消毒）。
〖B〗、 疫情地图可视化展示：基于相关部门发布的疫情数据信息，开发疫情地图，以可视化地图形式直观展示各地区累计确诊病例、累计治愈数量及当前疫情分布等情况。如北京市疫情地图，在政务数据资源网向公众展示，同时将疫情数据转换为可机读信息格式，提供数据公开与下载服务，方便相关企事业单位开展疫情数据开发应用。
〖C〗、 消除行政区划面积的影响：在展示疫情地图时，可以采用容器充填图等技术消除行政区划面积对疫情严重性的影响，使得数据更加准确直观。增强数据可读性：通过优化图表设计和色彩搭配，增强数据的可读性和可理解性。例如，可以采用更加醒目的颜色和字体来突出关键数据和信息。
〖D〗、 网点可视化管理 首先，利用地图技术可以实现网点可视化管理。通过标注配货仓、团购社区和团购写字楼的位置，以不同颜色的图标展示不同的位置情况，使得各网点的情况更加清晰化。同时，可以对各网点添加自定义属性信息及图片，方便随时了解具体情况。
〖E〗、 可视化平台实现数据自动更新与智能分析，决策响应时间缩短至分钟级。优化资源配置：通过资源需求预测与动态调度，减少浪费并提高利用率。例如，某省利用平台将闲置医疗设备调配至疫区，节省采购成本20%。增强公众信任：透明化的数据展示与动态汇报，提升了政府公信力。
经典案例库|数据新闻案例集合大放送!
〖A〗、 新冠疫情数据新闻 案例01：新华社《3D新闻｜了解新冠病毒》简介：新华社运用3D交互模型，将新冠病毒的形状、结构、传播方式等一一展现出来，使读者能够在交互的游戏中了解新冠病毒。
〖B〗、 经典数据新闻案例集合如下：新冠疫情数据新闻 新华社《3D新闻 | 了解新冠病毒》：利用3D交互模型直观展示病毒结构与传播方式，增强科普效果。 回形针《关于新冠肺炎的一切》：通过动态视频和3D模型生动展示病毒知识，使内容易于理解。
〖C〗、 数据可视化案例与工具大放送 财政数据可视化大集合 233个财政数据可视化作品大集合，出自开放知识基金政策和研究方向的负责人Jonathan Gray之手，他目前正在做财政数据可视化有关的研究。他将全球好的财政数据可视化作品收集在一起，并在谷歌表格上发布共享。
〖D〗、 这种精细化的个人报表实际上也运用了大数据技术。网易云音乐通过大数据技术收集用户的收听信息和数据，包括每个用户听到最多的歌曲、发送的评论、收听时间、收听习惯等，并生成专属的歌曲清单。清单中详细列出每个用户的收听喜好，分析用户的心情、个性等，并增加更多的个人情感内容，让用户体验定制化的服务。
〖E〗、 客户成功案例(1)：新闻媒体/招投标/行业资讯数据聚合 客户背景与需求 本案例聚焦于一家内容聚合平台服务商，该公司拥有成熟先进的内容推荐算法，但缺乏海量的内容来支撑其算法推荐。为了提升用户关注与留存，该公司急需获取互联网实时更新的最新资讯，以配合其算法推荐给用户。
新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图
南丁格尔玫瑰图，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。与传统柱状图不同，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。
新冠疫情可视化中的南丁格尔玫瑰图是一种采用极坐标系统展示全球或全国疫情数据的可视化方法。具体解释如下：定义与由来：南丁格尔玫瑰图：即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明，是柱状图的变体。特点：采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小，适合展示大小相近的数值或周期性数据。
南丁格尔玫瑰图的制作教程如下：步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】，搜索“疫情”，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，并打开。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据。
南丁格尔玫瑰图以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉。它不仅能够清晰地展示分类数据的数值大小和变化趋势，还能够通过颜色和形状等视觉元素增强数据的可读性和可理解性。因此，在数据可视化领域中，南丁格尔玫瑰图已经成为一种经典且实用的图表类型。
同时，颜色可以增强分类的区分度。此类图表适合的数据条数通常不超过30条。综上所述，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合。
向经典致敬：南丁格尔玫瑰图 南丁格尔玫瑰图，又称鸡冠图，是一种独特且美观的数据可视化形式。它不同于传统的饼图，饼图以扇形角度大小及面积表示数据的高低，而南丁格尔玫瑰图则是以扇形的半径表示数据的大小，同时辅助以颜色深浅，从而能够美观又清晰地展示数据之间的关系。
...初婚人数跌破1200万,为37年来新低!各省初婚人数【数据可视化...
〖A〗、 根据国家统计局数据，2022年初婚人数为1057万对，较2013年峰值（2388万对）下降超50%，创1985年以来新低。初婚年龄持续推迟，2020年平均初婚年龄为26岁，较2010年推迟近4岁。
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我是克班号的签约作者“admin”！
希望本篇文章《疫情数据可视化:疫情数据可视化大屏设计》能对你有所帮助！
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