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使用 flask + pyecharts 搭建的新冠肺炎疫情数据可视化交互分析网站平台,包含疫情数据获取、每日疫情地图、曲线图展示,数据统计分析、态势感知、确诊人数预测分析算法设计、NLP舆情监测等任务(部署在http://covid.yunwei123.tech/

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yunwei37/COVID-19-NLP-vis

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疫情预测与舆情分析

本项目的技术栈足够初级,应该很适合作为新手入门数据分析与可视化的项目。基本上只要了解 python,具备基本的爬虫、网络、html 等知识就可以实现。

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。

本项目希望能利用交互式空间数据分析技术,使用 flask + pyecharts 搭建简单新冠肺炎疫情数据可视化交互分析平台,感知和预测疫情发展趋势与关键节点、分析社交媒体话题与情感的动态演变、对社会舆情进行态势感知。

项目分析报告已部署到网页端,可点击http://covid.yunwei123.tech/进行查看

交互可视化分析报告截图:

文档与目录结构

  • dataSets

    • china_provincedata.csv 中国各省、直辖市、自治区、特别行政区的疫情数据

    • countrydata.csv 全球214个国家地区以及钻石公主号邮轮的疫情数据

    • nCoV_900k_train.unlabled.csv

      数据集依据与“新冠肺炎”相关的230个主题关键词进行数据采集,抓取了2020年1月1日—2020年2月20日期间共计100万条微博数据,并对其中10万条数据进行人工标注,标注分为三类,分别为:1(积极),0(中性)和-1(消极)。

    • nCoV_100k_train.labled.csv 同上,有标注

      由于原始数据集找不到了,目前只有处理过的文件

    • nCov_10k_test.csv 同上

    • yqkx_data-5_21.csv 使用爬虫获取的人民网疫情快讯新闻100篇

    • 中国社会组织_疫情防控-5_21.csv 中国社会组织公共服务平台疫情防控专区新闻

    • weiboComments-5_21.csv 5.21微博《战疫情》主题下的微博和评论数据

  • notebook 分析时使用的notebook

  • myScripts python脚本(爬虫、可视化、数据处理等等)

    • spider-yqkx.py 人民网爬虫
    • spider-社会组织.py 中国社会组织公共服务平台爬虫
    • weibo_战疫情爬虫_spider.py 微博《战疫情》爬虫
    • pyecharts-zhexian-country.py 使用pyecharts绘制任一国家疫情数据曲线图
    • hierachy.py 层次聚类分析代码
    • jiebafenci.py jieba分词代码及词云图渲染
    • lineCountry.py 生成疫情曲线图
    • logistic.py logistic分析代码
    • mapchina.py 生成中国疫情地图
    • mapworld.py 生成世界疫情地图
    • mergeweibo.py weiboprocess.py 微博数据处理工具
    • weiboAnalyse.py 微博数据分析代码
    • wordData.py weiboWordData.py 词云图保存数据
    • tfidf.py tfidf值可视化
    • sentiments.py 情感分析
  • templates: 网站html/css/js及图片文件

  • index.md:网站的 markdown 版本

  • server.py:flask app

  • 新冠肺炎时序数据预测算法设计.docx

作业部分相关技术栈

  • 数据库的构建与 sql 语句查询
  • pyEchart 可视化
  • postgres sql 数据分析
  • snowNLP 情感分析
  • jieba
  • flask

运行:

  1. 运行 server.py:

Use docker:

docker build -t covidvisimage .
docker run -d --name covidvis -p 5000:5000 covidvisimage

OR:

pip3 install -r requirements.txt
python3 server.py
  1. 打开 http://127.0.0.1:5000/

注:此处使用的pyecharts版本为1.7.1,可能和后续 1.8 以上的版本存在部分不兼容,可以通过以下命令安装:

pip install pyecharts==1.7.1

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