对于您的问题，我将从以下几个方面进行解答：
1.数据获取技术
美国疫情数据获取技术主要包括网络爬虫和API接口。网络爬虫可以定时从官方网站或者公开的数据源获取最新的疫情数据，然后通过数据清洗和整理，得到可供分析的数据集。例如，可以使用Python编写爬虫程序，从约翰霍普金斯大学的COVID19数据平台获取全球疫情数据。另一种方式是利用API接口，例如约翰霍普金斯大学提供的COVID19数据API，通过发送请求获取数据。
2.数据处理技术
数据处理技术主要包括数据清洗、数据整合和数据分析。数据清洗是为了确保数据的质量，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。数据整合是将从不同来源获取的数据进行合并，以便进行统一的分析。数据分析则是通过统计方法和数据挖掘技术，从数据中发现有价值的信息。例如，可以使用Stata命令进行数据获取、清洗、保存以及数据可视化。此外，还可以使用Python和Spark进行大数据分析。
3.数据可视化技术
数据可视化技术是将数据以图形的形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。常见的数据可视化工具有Matplotlib、Seaborn和Plotly等。例如，可以使用这些工具绘制出确诊人数随时间的变化趋势图。此外，还有一些专门用于绘制疫情地图的工具，如
leaflet
和
Folium，可以用来展示美国各州的疫情分布情况。
4.数据预测技术
数据预测技术是通过建立数学模型，根据历史数据预测未来的疫情趋势。常见的预测模型有线性回归模型、时间序列模型和机器学习模型等。例如，可以使用自回归外生模型(ARX(1))来预测美国未来的COVID19确诊病例数量。
以上就是我对"美国疫情数据处理技术"的解答，希望对您有所帮助。
