彭順生

摘要：目前各個(gè)領(lǐng)域面對(duì)大數(shù)據(jù)，需要借助數(shù)據(jù)可視化技術(shù)把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為動(dòng)態(tài)圖形，并利用交互手段幫助理解數(shù)據(jù)。本文介紹了ECharts可視化技術(shù)及交互組件，結(jié)合天行數(shù)據(jù)接口獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，按照可視化的基本流程，實(shí)現(xiàn)基于ECharts的肺炎疫情數(shù)據(jù)處理與可視化，展示中國各地區(qū)疫情數(shù)據(jù)，讓更多的互聯(lián)網(wǎng)用戶把握疫情走向，共抗疫情。關(guān)鍵詞：ECharts;肺炎疫情;數(shù)據(jù)處理;可視化

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2020）07-47-03

0引言

2019新型冠狀病毒（簡稱2019-nCoV），因2019年武漢病毒性肺炎病例而被發(fā)現(xiàn)，2020年1月12日被世界衛(wèi)生組織命名。疫情發(fā)生以來，通過疫情數(shù)據(jù)可視化，直觀的展示疫情形態(tài)，對(duì)疫情溯源、監(jiān)測、疫情防控部署等方面起到了積極作用，同時(shí)讓人們更好的把握疫情走向，提升人們對(duì)疫情的重視。本文利用天行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口，抓取肺炎疫情實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用ECharts多樣化的圖表，簡單可視化疫情數(shù)據(jù)。

1肺炎疫情數(shù)據(jù)處理與可視化簡介

肺炎疫情數(shù)據(jù)處理與可視化使用HTML.CSSJayui框架實(shí)現(xiàn)頁面布局和疫情信息列表展示，利用JavaScript語言與jQuery插件結(jié)合天行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口，獲取肺炎疫情實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并渲染頁面數(shù)據(jù)，最后利用ECharts生成地圖并處理視覺映射功能，肺炎疫情信息列表見圖1所示，肺炎疫情地圖見圖2所示。

2ECharts介紹

ECharts是一個(gè)使用JavaScript實(shí)現(xiàn)的開源可視化庫，可以流暢的運(yùn)行在PC和移動(dòng)設(shè)備上，兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器，底層依賴矢量圖形庫ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個(gè)性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表，具有豐富的可視化圖表類型（包括如折線圖、柱狀圖、地圖、并且支持圖與圖之間的混搭），對(duì)二維表、key-value等多種格式的數(shù)據(jù)源支持，數(shù)據(jù)分塊加載、異步渲染，擁有多維數(shù)據(jù)及豐富的視覺編碼手段等特性。

鑒于肺炎疫情地圖及信息展示的數(shù)據(jù)格式、設(shè)備類型、圖表類型、視覺效果，選擇ECharts實(shí)現(xiàn)，即方便快捷又能達(dá)到高質(zhì)量的效果。

3肺炎疫情數(shù)據(jù)處理與可視化實(shí)現(xiàn)

本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)包括需求分析、頁面設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)四個(gè)步驟。

3.1需求分析

為實(shí)現(xiàn)疫情數(shù)據(jù)可視化，將疫情文本信息，轉(zhuǎn)化為直觀、具體且界面友好的地圖形式，顯示疫情的分布情況，并且可以查看具體省份的疫情統(tǒng)計(jì)信息。

基于web平臺(tái)實(shí)現(xiàn)疫情數(shù)據(jù)的可視化，web數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息嘲，它與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。功能描述如表1所示。

根據(jù)功能描述使用原型工具Axure實(shí)現(xiàn)頁面原型。

3.2頁面設(shè)計(jì)

頁面設(shè)計(jì)采用了一款自身模塊規(guī)范，它的體積輕盈，組件豐盈，非常適合界面快速開發(fā)的前端uI框架leyui。頁面設(shè)計(jì)包括：

（1）準(zhǔn)備一個(gè)div，用于存放地圖數(shù)據(jù)，代碼如下：

（2）處理模板

數(shù)據(jù)展示包括表頭區(qū)和內(nèi)容區(qū)域，其中表頭區(qū)采用layui的柵格系統(tǒng)設(shè)計(jì)（包括地區(qū)、累積確診、現(xiàn)有確診、治愈、死亡五部分），內(nèi)容區(qū)分別為省份數(shù)據(jù)模板和二級(jí)城市數(shù)據(jù)模板，省份數(shù)據(jù)模板使用layui柵格系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，二級(jí)城市數(shù)據(jù)模板采用表格實(shí)現(xiàn)。

3.3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文數(shù)據(jù)來源于天行數(shù)據(jù)接口，天行數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、簡單易用、服務(wù)穩(wěn)定高效。因接口數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和地圖中使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不一致，需要把接口數(shù)據(jù)過濾處理成地圖需要的數(shù)據(jù)格式。實(shí)現(xiàn)過程如下：

4結(jié)束語

實(shí)驗(yàn)表明，利用天行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口抓取肺炎疫情實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用Echans可視化2019-ncov疫情數(shù)據(jù)，讓人們實(shí)時(shí)、便捷的把握疫情走向，共抗疫情。不足之處是天行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接口有使用次數(shù)限制，可通過Python爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，解決數(shù)據(jù)接口問題。