该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8：空间分析中，使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台，包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务
这两天，又一个关于新冠肺炎的 GitHub 登上了中文趋势榜的首位，截至目前，已经收获近 5K Star，600+ Fork。
《State of Data Science 2021》发展报告中，报告主要从数据科学的领域，分别从商业环境和学术机构对数据科学的看法，以及学生对未来规划等这些论点进行研究。
新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
新型冠状病毒感染的肺炎疫情爆发后，对人们的生活产生很大的影响。当前感染人数依然在不断变化。每天国家卫健委和各大新闻媒体都会公布疫情的数据，包括累计确诊人数、现有确诊人数等。
当前，新冠肺炎疫情仍在蔓延，全球已确诊病例数突破 1437 万，死亡数超过 60 万，并存在进一步爆发的风险。在感染 COVID-19 的患者中，大多数呈轻度至中度症状，但也有一部分患者的病情初期表现平稳，但会以很快的速度恶化，遭遇更高的健康风险。因此，快速识别出这类有潜在重症风险的患者，对于抗击疫情意义重大。 7 月 21 日，腾讯对外披露了其在医疗健康领域的最新进展。钟南山院士团队与腾讯 AI Lab 联合发布了一项利用 AI 预测 COVID-19 患者病情发展至危重概率的研究成果，可分别预测
经常有粉丝问我，手上有没有数据集，几M大小的，尽量真实点的。今天我为你推荐10个这类小而经典的数据集。
本文利用数据挖掘、自然语言处理等技术挖掘疫情相关的数据，为疫情防控提供更多有效可靠信息，采用可视化工具使对疫情数据有一个更加直观了解分析，为相关决策的制定与实施提供科学的参考依据。
原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 近日，一项用于筛选和分析文献的AI工具paperai，冲上了Reddit热榜。 原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。 对于这一项工具，开发者说： 帮助研究人员从枯燥乏味的文献筛选中解放出来，让他们可以更加专注于核心工作。 这又是一项什么神仙工具？让我们来仔细看看。 Kaggle CORD-19斩获6项大奖 Kaggle CORD-19挑战赛，全称是COVID-19开放研究数据集挑战赛。
编者按：自中国爆发新型冠状病毒疫情以来，世界顶尖科学家协会（WLA）副主席、2013年诺贝尔化学奖得主，斯坦福大学结构生物学教授、数据分析专家迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授，持续关注疫情变化，自2月2日以来，已连续更新30版数据分析报告。
每天早上醒来的第一眼，都会看一下实时疫情数据情况以及一些其他关于疫情方面的事宜，截至到 2020年2月10日13时，全国疫情实时数据累计确诊：40236例，累计疑似：23589例，累计死亡：909例，累计治愈：3383例。
新年伊始，一场突如其来的新冠病毒肺炎“抗疫战”拉开了序幕。万众一心，众志成城，如何打赢这场没有硝烟的阻击战，成为举国上下最刻不容缓的事。
导读：本文将根据论文《新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析》给出的数据，对新冠肺炎做一个目前为止最全面的介绍。
2月17日，《中华流行病学杂志》刊登了一篇名为《新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析》的论文，这篇论文来自中国疾病预防控制中心，对截至2月11日中国内地上报的所有72314例新冠肺炎病例的流行病学特征进行了描述和分析。这其中包含了确诊病例44672例（61.8%）、疑似病例16186例（22.4%）、临床诊断病例10567例（14.6%）和无症状感染者889例（1.2%）。
目前，根据国家卫健委新闻通报，总体上中国本轮疫情流行高峰已经过去，新增发病数在持续下降。回顾过去三个月，大数据、人工智能与云计算技术在疫情溯源和监测、疫情态势分析和研判、疫情防控和部署等方面起到了非常积极的作用，大大缩短了政府部门与防控组织的防控决策制定时间，并为其制定有效决策提供量化数据参考；也让民众第一时间了解疫情态势、主动配合防控工作；更作为关键手段，让社会各级各类反映疫情与支持防疫的「人」、「机构」、「物资」、「事件」等维度数据经过多层打通，有组织、系统性地进行汇集融合，并分别沿着自上而下与自下而上的方式正向有序流动，高效地建立起信息流动闭环，直接保障疫情防控工作的高效落实。
不久前，一个名叫「wuhan2020」的开源项目进入了 GitHub Trending TOP 榜，截至到现在，已经有 5.5k 的 Star 了。众多开发者在这个疫情期间，用自己所擅长的技术，做着力所能及的事情，共同应对这场战争。
在新冠肺炎时代，继续保持和增加研发(R&D)支出对于高科技供应商提供新的解决方案和服务、不断创新，并使其业务从全球大流行的负面影响中反弹至关重要。
虽然新冠肺炎导致多数行业需求下降，但却提高了网络安全行业的需求。在2020年5月21日，某些网络安全供应商，提出了2020年第4季度:“新冠病毒加速了整合、整合和云转型的[安全]趋势。”
我们不断在创造着大量的数据。据估计，仅在2020年我们就产生了惊人的59泽字节的数据。
钟南山院士团队与腾讯AI Lab一起，共同研发了一个预测COVID-19患者病情发展的AI模型。
该项目是浙江大学地理空间数据库课程作业8：空间分析中，使用 flask + pyecharts 搭建的简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台的一部分，完整的实现包含疫情数据获取、态势感知、预测分析、舆情监测等任务；
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据，但我们只想预测国家的新病例，因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
这些日子，你一定在很多地方，都看到过作家方方的这句话：时代的一粒灰，落在个人头上，就是一座山。
这些天新冠病毒肺炎疫情成了全世界关注的焦点，网上的各类言论满天飞，有散布焦虑的、有监督红会的，有买卖中药的、也有各类阴谋论的，很多文章毫无数据支撑，却得到了大量转发和支持。我认为，在这个数据时代，没有数据支撑的“大新闻”八成都是为了骗关注或者收智商税。这些天我也读了不少有关疫情分析的文章，突然发现，对疫情的数据分析思路与我平时工作中的数据分析简直如出一辙，这不就是我平时做的那些工作嘛！很多朋友说想入门数据科学，但是没有思路，所以这篇文章从数据科学的思维方式和独立思考的角度来谈谈如何解决疫情分析这个实际问题。建议对于数据科学感兴趣的在校学生、刚入行的数据分析师包括数据产品经理、数据运营、算法新人以及所有与数据相关的岗位都可以读读这篇文章，将一些数据分析思路与自己的实际工作比对一下，看看如何辩证地分析数据。
今天上海市卫健委通报：2022年4月20日0—24时，新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降，出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观，尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
会上，中华预防医学会社会医学分会主任委员卢祖洵介绍，从5月14日0时至6月1日24时，武汉市集中核酸检测9899828人，没有发现确诊病例，检出无症状感染者300名、检出率为0.303/万，追踪密切接触者1174名。其核酸检测结果均为阴性，对无症状感染者和密切接触者均进行了医学隔离观察。目前武汉市无症状感染者在全人群的占比极低，没有发现无症状感染者传染他人的情况。
日前，Nature制作了关于这次新冠病毒疫情的五张图表，以一种非常直观的方式为我们呈现了病毒确诊病例的变化趋势、R0值对比、科研人员发布研究的速度、旅行限制对碳排放和空气质量的影响、以及和2003年SARS相比的大流行情况等。
疫情当前，共克时艰，在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，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，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！
今天看到一个数据分析开源项目：PyGWalker，是目前见到的最好用的数据分析可视化项目之一。
新冠肺炎是一种具有最长达24天潜伏期的新型突发性传染疾病，这种特性给疫情防控带来了巨大的挑战，随着感染规模的不断扩增，简单的人为治理已不太奏效，使用“大数据”技术手段来辅助人为治理社会有助于快速准确的定位问题关键，帮助决策者及时作出下一步规划。
新冠肺炎确诊患者们都分布在那里呢？约翰·霍普金斯大学提供了一份数据集，使用这份数据集我们可以绘制一幅气泡地图展示这些确诊患者的分布，代码比较简单：
新冠肺炎现在情况怎么样了？推荐一份Jupyter notebook代码进行了分析，把数据可视化，并对感染人数进行了预测。 来源：https://www.kaggle.com/corochann/cov
场景描述：截至目前，美国新冠肺炎累计确诊病例已经超过 79 万，科技公司们也一直都在积极提供各种帮助。Instagram 的两位创始人，最近开发出一个网站，将新冠肺炎平均感染人数进行可视化实时显示，让人们对各州的疫情传播情况尽收眼底。
Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。
内容提要：从 2 月 10 日起，多个省份开始正式复工。但在疫情尚未解除警报之时，返工潮带来的人员流动，未免给人口迁入大省造成病毒输入压力。对此，利用大数据分析，有针对性地做好防控，成为各地疫情阻击战中的有力武器。
他们在该数据集上训练了一个深度卷积神经网络，获得了 0.85 的 F1。相关数据和代码可见于：https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT
关闭学校、关闭工作场所、取消公共活动、限制人群聚集、公共交通管制、居家生活建议、限制国内流动、限制国际旅行…… 到底哪项政策防疫效果更好？钟南山团队与腾讯的联合研究发现了其中的 Top 3。
我是做后端开发的，服务器日志分析这工作把和我没有太大的关系，但是本人也是一个站长，运维工作都是自己做的，所以日志分析还是要有的，并且也要经常看看，在日志中去发现问题处理问题。及时作出相应的调整。
自疫情出现，“非接触式”一词闯入了大众视野，市民都主动或被动选择了“非接触式”生活方式。逛超市购物也变成了非接触配送。
[ 系列文章篇 ] Python 地图篇 - 使用 pyecharts 绘制世界地图、中国地图、省级地图、市级地图实例详解
胸部计算机断层扫描（CT）图像在对新冠肺炎（COVID-19）提供准确、快速、廉价的筛查和检测方面很有前景。
从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json)，或者对数据进行切片和分割组合多个数据源，Pandas都能够很好的满足。
2020年4月28日，中国社会科学院旅游研究中心、腾讯文旅产业研究院、腾讯用户研究与体验设计部共同在线发布了《新冠肺炎疫情下的旅游需求趋势调研报告》。中国社会科学院旅游研究中心主任宋瑞研究员在发布会上发言。以下为宋瑞研究员发言内容。 尊敬的各位来宾、媒体界的朋友们： 感谢大家参加《新冠肺炎疫情下的旅游需求趋势调研报告》发布会。在这个特殊的历史时期，尤其是在“五一”假期到来之前的特殊时点，我们以这种特殊的方式组织线上发布会，颇有纪念意义。 关于这份报告，和大家分享三个方面的问题。 第一，为什么要做这
人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。
面对一个全世界受到生命威胁的传染疾病，面对一场全中国需要紧急封闭的疫情危机，科学家们没有选择恐惧武汉，没有选择指责疫区同胞，他们团结起来，用科技救国，用科技救人。
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