疫情数据可视化

疫情数据可视化

摘要：由于突发新冠疫情公共卫生事件，涌入大量国内外疫情数据，疫情数据可视化分析，可使人们对疫情数据更为直观的了解。基于大数据分析以可视化方式展现疫情发展态势，实现疫情的可预测，可视化和可量化。

      疫情数据可视化分析运用到了网络爬虫技术将各种所需数据从网络中获取，并使用Python中的json模块、pymysql模块等进行数据的清洗以及储存，运用Echart制图将数据实现清晰的可视化展示，可视化分析系统以多个数据展示板块组合，布局简介明了，让人一目了然。本课题主要是为了展现出疫情的数据可视化，通过最终的可视化效果能清楚的展现出疫情产生的各个数据量，以及变化的趋势。本课题是大数据时代下数据可视化在突发公共卫生事件中的实践和探索，为今后的疫情科学防控提供可靠的数据依据。

关键词：数据可视化  爬虫 数据库 PyThon

目 录

1引言5

1.1课题的研究背景及意义5

1.2课题的可行性分析5

2项目目标及内容6

2.1目标6

2.2内容6

3开发环境以及工具和技术的介绍7

3.1项目开发环境7

3.2主要开发工具介绍7

3.2.1 PyCharm7

3.2.2 MySQL8

3.2.3 Python8

3.3主要技术介绍8

3.3.1 HTML8

3.3.2 java script9

3.3.3 Echarts9

3.3.4 Requests/Scrapy10

3.3.5 Python核心编程10

3.3.6 Josn数据传输10

3.3.7 AJAX11

3.3.8 Flask微服务器11

3.3.9 jieba11

4项目分析13

4.1项目概述13

4.2项目性能需求13

4.3项目模块和流程13

4.3.1项目模块13

4.3.2项目流程14

4.4项目进度安排14

5数据库设计16

5.1 MySQL数据库设计命名规则16

5.2数据库结构16

5.3数据库表17

6项目实现18

6.1环境搭建18

6.2数据爬取18

6.4保存数据到数据库24

6.5读取数据前后端结合生成图表26

6.5.1项目文件结构27

6.5.2在utils.py中连接数据库获取数据27

6.5.3全国疫情地图28

6.5.4全国累计趋势31

6.5.5全国新增趋势33

6.5.6非湖北地区城市确诊TOP535

6.5.7热搜词云37

7项目优化40

7.1页面美化与整理40

8总结与展望43

8.1总结43

8.2展望43

8.3致谢44

参考文献45