Python和FME下的疫情数据可视化.pdf
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Python 和 FME 下的疫情数据可视化 在信息化和大数据时代,海量的数据源提供了丰富的资源,而 FME 平台和 Python 语言给数据挖掘增添了无限可能。针对 COVID-19 数据,设计了一整套从数据爬取到数据可视化,再到轻量级 Web 应用发布和集成展示的算法与流程。 知识点一:地理空间信息的重要性 时间和空间是现实世界最基本最重要的属性,有研究表明,现实世界中的数据超过 80% 与地理位置有关。地理信息系统(GIS)技术的出现和发展,为传染病的研究工作提供了强有力的工具和独特的研究方法。 知识点二:FME 平台和 Python 语言的应用 FME 是空间数据转换处理系统,提供了完整的空间 ETL 解决方案。Python 是一种面向对象的自然开发语言,通过 Python 实现地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。Anaconda 是一个用于科学计算的开源 Python 发行版本,提供跨平台的包管理和环境管理功能。 知识点三:数据爬取和清洗技术 本文设计了两条疫情数据爬取技术路线:①在 FME Workbench 中调用 Anaconda 抓取数据,再结合 fmepython 和其他转换器进行数据预处理和输出;②在 PyCharm 中调用 Anaconda 抓取数据,保存为 xls 格式或其他格式到本地。两条技术路线均可从丁香园、腾讯网和其他发布网页上爬取疫情数据。 知识点四:数据可视化技术 本文设计了一整套数据可视化技术路线,包括数据抓取、数据清洗、数据可视化和疫情地图发布四个关键步骤。技术路线图展示了 FME Desktop、FME Server、Anaconda、ArcGIS API for Python、FME ObjectsAPI for Python ArcGIS Server 等技术的集成应用。 知识点五:疫情数据可视化的重要性 新型冠状病毒肺炎是一种全球性大流行病,对全世界是一次严重危机和严峻考验,人类生命安全和健康面临重大威胁。疫情数据可视化技术可以帮助人们更好地理解和分析疫情数据,从而更好地预防和控制疫情的蔓延。 知识点六:时空大数据分析技术 本文设计了一整套时空大数据分析技术路线,包括数据抓取、数据清洗、数据可视化和疫情地图发布四个关键步骤。技术路线图展示了 FME、Python、Anaconda、ArcGIS 等技术的集成应用。 知识点七:疫情数据分析的重要性 应从数据分析的角度,对历史数据进行深入的结构性分析,从中挖掘出具有社会意义和理论价值的知识,作为决策的科学依据。疫情数据分析可以帮助人们更好地理解和预测疫情的发展趋势,从而更好地预防和控制疫情的蔓延。
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