【湖北疫情数据可视化/湖北疫情统计图】_作者投稿

基于eCharts实现的疫情历史图表(系列之二)

实现方式：与确诊人数变化图表类似，通过eCharts的折线图功能展示治愈人数的变化趋势。死亡人数的变化图表类型：折线图展示内容：展示从疫情开始到某一特定日期（如2月底）的死亡人数变化趋势。实现方式：同样通过eCharts的折线图功能展示死亡人数的变化趋势。

本案例通过Matplotlib和Pyecharts工具，可视化新冠疫情历史数据，包括全国及全球范围内的统计信息，供学习参考。数据来源于github.com/canghailan/W...中的Wuhan-2019-nCoV.csv文件，数据覆盖新冠病毒爆发初期至2020年9月21日的历史数据。

支持Grid、Overlap、Page和Timeline四种组合方式，可将多个图表集成于同一界面。应用总结 Pyecharts适用于动态交互式图表制作，适用于疫情分析、股票行情显示、热评影评可视化等场景。通过清华大学新冠疫情可视化项目的案例，演示了Pyecharts在实际应用中的强大功能。

利用百度智能云Sugar技术编写的全国最新疫情地图

〖A〗、利用百度智能云Sugar技术编写的全国最新疫情地图，是一个集数据可视化、交互分析与决策支持于一体的综合性平台。该平台通过实时更新和展示全国范围内的疫情数据，为疫情防控提供了有力的信息支撑。

〖B〗、 “新基建”政策红利国家推动的“新基建”计划（5G、大数据中心、AI、工业互联网等）总投资超33万亿元，与百度AI技术高度契合。百度智能云通过组织架构调整（如CTO王海峰主导扁平化管理），明确AI to B业务方向，提升产品与服务能力，抢占新基建市场先机。

〖C〗、在“万物智能——百度世界2020”大会上，百度地图作为百度AI的典型落地场景亮相智能云分论坛，以新基建“数字底座”身份分享了智能交通数字化基础设施实践经验，展示了赋能交通强国建设的阶段性成果，为交通领域智能化转型提供新思路。

数据采集与分析

结合业务逻辑检查统计结果是否符合常识。例如用户活跃度在凌晨显著升高可能异常，需排查数据采集错误或特殊事件影响。迭代优化若结果与预期不符，需修正样本采集方法（如扩大样本量）或分析模型（如调整聚类参数）。数据备份全流程备份保存原始数据、中间处理结果及处理方法，形成可追溯的文档。

数据采集方案用户行为日志采集方案（点击流系统）：京东通过点击流系统全面采集用户在平台上的行为数据，包括但不限于浏览商品、搜索关键词、点击广告、购买记录等。这些数据以日志形式实时或批量收集，为后续的数据分析提供丰富的素材。

数据采集与分析的渠道与工具丰富多样，涵盖了多个方面。在数据采集方面，常用的渠道包括公开的数据库（如国家数据、CEIC、wind等）、数据交易平台（如优易数据、数据堂等）以及网络指数（如百度指数、阿里指数等）。此外，Python等编程语言也是获取数据的重要手段，尤其适用于需要自动化处理大量数据的场景。

数据收集和分析在AI教育中具有至关重要的作用，主要体现在以下方面：支撑个性化教育实现 AI教育的核心目标之一是实现个性化学习，而数据收集与分析是实现这一目标的基础。