美国疫情数据可视化案例

美国疫情数据可视化案例

1.数据整理和可视化

在这个案例中，我们将介绍如何使用R语言对美国的疫情数据进行整理和可视化。数据来源是Kaggle网站，包含美国51个州（含华盛顿哥伦比亚特区）的疫情数据。数据整理主要包括数据转换和数据框重塑，使用到的包有dplyr和reshape2。数据整理的工作主要包括：

爬取数据

数据转换

数据框重塑

数据可视化则是通过各种图形化手段对数据进行结构化展示，帮助研究人员得出结果并促进读者理解。在这个案例中，我们将使用ggplot2进行数据可视化，包括绘制bar和line图，绘制饼图，以及绘制疫情地图。

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1.1

数据可视化

Bar

and

line

chart：通过绘制不同地区或时间点的疫情数据，可以清晰地看到疫情的发展趋势。

Pie

chart：可以通过饼图展示各地区的疫情占总疫情的比例，有助于直观地了解各地区的疫情严重程度。

Heatmap：可以通过热力图展示各地区的疫情密度，帮助我们发现疫情的热点区域。

```

2.美国疫情数据可视化模型

美国的疫情数据来自于约翰霍普金斯大学，这所大学的主校区位于美国马里兰州巴尔的摩市，分校区位于美国首都华盛顿特区。约翰霍普金斯大学的医学院、公共卫生学院、国际关系学院全球顶级。美国疫情数据可视化模型中描述了美国新冠死亡患者的数量以及累计感染者数量。模型制作了由2020年1月22日至2022年4月6日的美国新冠病毒累计感染者人数数据可视化模型。

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2.1

美国疫情数据可视化模型

Cumulative

infected

cases：展示了美国新冠病毒累计感染者人数的变化趋势。

Cumulative

deaths：展示了美国新冠病毒累计死亡人数的变化趋势。

```

3.美国疫情数据可视化系统

美国疫情数据可视化系统是一个基于ECharts和Python

Flask框架的系统，该系统可以实时展示美国的疫情数据，并且具有查询各州的疫情确诊信息的功能。系统大致完成，代码正常运行，系统架构搭建完整，UI界面美观。

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3.1

美国疫情数据可视化系统

Realtime

data

display：系统可以实时展示美国的疫情数据。

Query

function：用户可以查询各州的疫情确诊信息。

```

以上就是关于美国疫情数据可视化的一些案例和模型，希望对您有所帮助。