意义和应用前景

新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19），简称“新冠肺炎”，世界卫生组织命名为“2019冠状病毒病”[1-2]，是指2019新型冠状病毒感染导致的肺炎。2019年12月以来，湖北省武汉市部分医院陆续发现了多例有华南海鲜市场暴露史的不明原因肺炎病例，证实为2019新型冠状病毒感染引起的急性呼吸道传染病。[3-5]

为了将信息清晰地呈现，数据可视化可以更准确地发现数据背后的问题。而数据可视化系统具有数据接入、数据处理、可视化展示等功能，能够帮助人们更轻松地实现可视化过程。帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助防疫人员从信息中提取知识、从知识中收获价值。

二、技术水平

Django 是使用 Python 语言开发的一款免费而且开源的 Web 应用框架。由于 Python 语言的跨平台性，所以 Django 同样支持 Windows、Linux 和 Mac 系统；在 Python 语言炽手可热的当下，Django 也迅速的崛起，在 Web 开发领域占有一席之地。基于Python 开发的框架除了 Django 外，还有可以实现快速建站 Flask 和支持高并发处理的Tornado ，而 Django 是最有代表性的一位，它们三者是当前最流行的 Python Web框架。

此系统中运用到的技术涉及有：MySql、PyCharm、navicat、Django、json、anaconda、Python、pymysql、DjangoAjax等。

三、发展趋势

近些年数据可视化的热度一直很高，随着大数据的发展，目前数据可视化主要还是大范围应用在公司报表数据的呈现上，但是数据可视化能给我们带来的远远不止于此。就应用范围来说，十分广泛，例如数字营销、政府决策、新闻传播、地理信息、应急防灾等等，都可运用数据可视化。未来，数据可视化将会覆盖多方位、深入多领域。

一、主要研究内容

Python基于Django创建一个疫情数据可视化分析系统，前端展示疫情数据可视化页面，后端存储相关数据。

二、拟解决问题

爬取2022年全国各省市、地区疫情确诊、治愈及死亡人数数据，存储到后端数据库中，连接数据库，获取数据库中数据作可视化处理；分析获取到的最新疫情数据，对接下来一段时间内疫情的情况进行预测，并给当地疫情防控机构提供一些有用信息便于采取相应的疫情防控措施。

三、实现的技术和步骤

1、网页数据爬取：在“丁香园 . 丁香医生新型冠状病毒肺炎疫情实时动态”网页上爬取最新疫情数据。

2、用户注册：通过输入用户名、密码及确认密码进行注册，成功后跳转到登录页面。

3、用户登录：输入已注册的用户名和密码登录，登录成功后跳转到前端展示页面。

4、用户管理：对多个用户进行分页处理，便于查看用户相关信息。

5、添加用户：直接经过该页面增加用户名、密码、年龄及性别添加。

6、用户删除：对不想要或信息错误的用户可以直接删除

【主要参考文献】

[1] 2019冠状病毒病（COVID-19）疫情  ．世界卫生组织[引用日期2020-03-26]

[2] 世卫组织命名新型冠状病毒引发的疾病：2019冠状病毒病  ．中国网[引用日期2020-03-26]

[3] 国家卫健委：“新冠肺炎”简称为“NCP”  ．环球网[引用日期2020-02-08]

[4] 新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第三版）  ．中国政府网[引用日期2020-01-27]

[5] 关于印发新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第三版）的通知  ．医政医管局[引用日期2020-01-27]

[6] 郭海礁,侯柏苓,李银,宋健.基于疫情数据的Python数据分析课程的教学改革与实践[J].天津职业院校联合学报,2022,24(03):56-60.

[7] 李相霏,and 韩珂."基于Flask框架的疫情数据可视化分析." 计算机时代 .12(2021):60-63+68. doi:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.12.014.

[8] 蒋涪陵,and 汪泳."疫情可视化设计中的数据分析与表达方法研究——以“重庆市新型冠状病毒肺炎疫情数据可视化分析”为例." 工业工程设计 2.02(2020):32-38. doi:10.19798/j.cnki.2096-6946.2020.02.006.

[9] 邱敏, 梁婷婷,and 梁天友."基于Echarts数据分析的校园疫情防控系统设计." 物联网技术 11.10(2021):100-102. doi:10.16667/j.issn.2095-1302.2021.10.030.

[10] ?

[11] 文雪巍,邢婷,李鹏,孙杰.基于网络爬虫疫情数据分析及可视化系统的设计与实现[J].黑龙江工程学院学报,2022,36(05):32-37.DOI:10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2022.05.006.