我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4 ，调整颜色 通过参数调整 。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表
。另外，图说里面还有其他很多常用的图例。

使用小O地图的【地图可视化】功能
，制作疫情风险热力图 。在小O地图中，选择【地图可视化】-【热力图】
。导入包含风险等级（或相关权重）的Excel表格数据。根据数据生成热力图 ，通过颜色深浅表示风险等级的高低 。

百度地图API：提供了便捷的工具和丰富的功能
，适合用于制作疫情分布地图
。其他地图API：如腾讯位置服务 、高德地图API等，虽然各有特点 ，但根据参考信息
，百度地图API在本次制作中表现更佳。获取疫情数据API：利用fangkai提供的疫情数据API或其他可靠的疫情数据源，确保数据的真实性和实时性 。

罗孚最终利用GitHub上找到的疫情小区分布地图API与百度地图API进行整合 ，成功制作出了这份疫情场所分布地图
。地图拥有多种功能
，包括显示疫情小区位置、提供疫情小区详情
、显示省市位置、自定位和地图查询等。为了优化地图显示效果和加载速度，罗孚在源码中进行了多处修改和调整 。

进入疫情地图界面 打开高德地图应用：首先 ，确保你已经下载并安装了高德地图应用
，并且手机网络或GPS定位功能已开启
。点击搜索按钮：在高德地图首页的上方或指定位置（具体位置可能因版本而异），找到并点击搜索按钮。搜索疫情地图 输入关键词：在搜索框中输入“疫情地图 ”或相关关键词 。

首先需要打开百度地图应用程序。 在地图顶部的搜索框中输入“疫情地图”作为关键词
。 搜索框下方会弹出所在地区附近的疫情分布情况。 若想查看其他地区的疫情分布 ，可以点击右上角的更改查询地区按钮 。请注意，疫情数据和相关措施可能会随时间变化而更新
，建议定期检查以获取最新信息
。

印尼西爪哇新冠分布地图:万隆井里汶勿加泗等城市即时数据

根据互动地图及雅加达邮报的报道，西爪哇省的新冠确诊患者分布在多个城市 ，其中包括万隆 、井里汶和勿加泗等。万隆：至少有1名新冠确诊患者 。井里汶：至少有1名新冠确诊患者
。勿加泗：至少有2名新冠确诊患者
，为病逝患者的妻子和孩子。此外，Depok也有2名确诊患者 。

疫情防控,大数据发挥了哪些作用?

大数据能够精准追踪人员的流动轨迹 ，帮助确定与确诊患者有过接触的人员
，从而及时采取隔离措施，防止疫情扩散
。例如 ，通过运营商提供的数据
，可以查询个人在过去一段时间内的行程信息，为疫情防控人员提供重要线索。此外 ，大数据还可以用于分析疫情在不同区域的传播情况
，为精准施策提供依据 。

信息传递现在最熟悉的就是健康码和行程码，大数据功能可以使各个专业部门之间完成信息的传递 ，例如一些病例的密切接触者信息，次密切接触者的信息
，密切信息的协查通道和样本检测信息，病毒基因测序信息等 ，这些大数据都对我们整个疫情防控或者说正常生活是非常有帮助的
。

监控了对应的居民健康数据 首先监控了对应的居民的健康数据
，这是至关重要的，因为对于居民而言在平时做核酸的过程中对应的数据就被检测下来了 ，后续会被记录到对应的平台大数据中
，这是非常有利的一种表现，因为这样子可以让所有的居民了解到自己对应的健康状态 ，如果异常就可以及时到对应的医院就医。

大数据是互联网下的新产物
，特别是在疫情防控期间起到了非常巨大的作用，主要表现在以下几个方面：精准查找人口的流动方向 。如今人们在出行时都会扫行程码 ，每扫一次就会记录在大数据中。

大数据还广泛应用于语音识别
、智慧城市构建、信息安全 、医疗健康
、交通运输等多个领域
。 大数据对于业务流程的优化起到了重要作用。通过分析社交媒体数据、网络搜索行为和天气预报等信息
，可以挖掘出有价值的数据，尤其在供应链管理和配送路线优化方面有显著效果 。