【2021夏季挑战赛】新冠肺炎疫情实时动态分析

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一、选手简介

 

1. 选手介绍

 

团队名称:干饭魂队

 

队长:时亚东,在杭州某公司检测中心工作,日常处理一些公司内部产品检测数据,擅长帆软报表开发,利用Python及MySQL等进行数据分析;

 

成员介绍:
  • 王小涂:零售行业数据产品经理,擅长针对业务数据应用难题,提供解决方案,并以项目制的落地执行。
  • Harry:某互联网公司企业智能部门-BI工程师,主要参与大数据环境下的数据仓库以及相关ETL工具建设、开发及维护
  • 杜光华:曾就职某大数据bi团队,擅长数据处理,指标搭建,可视化等
  • 邓子琦:兰州,学生,专业社会学,有bi开发经验,打算9月份去找工作,目标数据分析岗,现有bi开发经验,web全栈开发经验(Python flask),爬虫开发经验(Python scrapy)

 

2. 参赛初衷
  • 希望和不同行业的数据工作者加强交流,碰撞出更多的数字化解决方案思路。
  • 希望通过实践掌握更多的BI分析工具,为自身产品的设计提供更多的思路。
  • 培养数据分析思维,站在不同的角色角度去思考业务问题,了解更多的数据分析思路。
  • 和更多FineBI大神交流学习,进行数据可视化作品以及分析思维的激烈碰撞

 

3. 目标
  • 对疫情数据进行简单的统计。
  • 设计可视化数字大屏展示新冠疫情的时空变化情况。
  • 使用可视化工具绘制城市疫情风险图。
  • 对国内和国际的疫情变化情况进行分析。



二、场景介绍

 

1. 业务背景介绍&数据来源

 

  • 业务背景:
疫情的发展动向,牵动着每一个人的心,及时且准确的知晓世界各地的疫情防控情况,了解境外输入的风险,以及本国风险地区防疫进度,对每个人都显得尤为重要。了解疫情的渠道不少,但是能全盘看整体情况并针对性了解重点信息的渠道却不多,我们希望通过帆软BI制作疫情动态分析看板,帮助大家及时并快捷知晓疫情动态发展情况。

 

  • 数据来源:
  利用网络爬虫技术实时转存数据至MongoDB数据库,然后将数据整理成关系型数据转存至云服务器的MySQL数据库,在数据获取阶段,本队邓子琦花费了大量精力和时间,在自己忙碌毕业事项的同时,仍未耽误项目进度。并提供了自己的云服务器,实现了数据的实时更新和获取,起到了重要的作用。


2. 分析思路

分析思路

分析思路

3. 数据整理
  • 中国最新疫情
  • 各国疫苗接种明细
  • 中国疫苗接种明细
  • 疫苗厂家分布
  • 境外国家最新数据 -累计确诊降序top10
  • 获取所有国家每日最新数据
  • 境外输入源
  • 遭受境外输入省份top10
  • 境外输入源top10
  • 各省每日境外输入数据
  • 境外国家最新数据_日-累计确诊降序top10
  • 印度-每月最后一天历史数据
  • 全国各省每日最新数据汇总
  • 广东各市每日最新数据汇总

 

4. 完成分析报告

 

通过KPI指标卡制作国内和全球累计数据,集中表达了疫情的现状;通过地图展示了全球和国内的累计确诊人数的分布情况;同时,基于相关数据针对疫情严重区域印度和广东进行了重点分析;同时获取了累计确诊人数前十位的国家数据;
利用词云图分析了国内疫情境外输入情况,主要来源国家有美国、英国等,进入的城市主要集中在北上广以及福建等发展较好的省份及沿海省份,对外交流频繁;
同时本项目关注疫情期间疫苗的接种情况,分别展示了全球疫苗接种的变化趋势、国内近日以来的疫苗接种变化趋势以及全球各大疫苗厂家的市场占比情况。

 

(1)疫情累计数据展示
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(2)国内疫情地图
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(3)全球疫情地图
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(4)重点国家——印度疫情变化趋势分析
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(5)重点城市——广东各市疫情情况
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(6)全球疫情累计确诊人数前十名国家分布
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(7)境外输入主要国家来源
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(8)各省市境外输入情况
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(9)全球累计疫苗接种趋势分析
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(10)国内累计疫苗接种情况
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(11)疫苗生产厂商占比分析
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分析结论:

 

全球疫情确诊人数仍呈上升趋势,截止目前累计确认1.8亿以上,累计死亡390万人以上,现有确诊2697万人,从各国来看,新增确诊病例以印度和巴西较为严重,各国防疫战役仍不可掉以轻心;从国内来看,截止目前累计确诊人数达到11万人,现存确诊将近5000人,整体呈下降趋势,但是境外输入仍呈上升趋势,境外输入仍需要严格做好防控。国内各省份来看,台湾地区最为严重,现有确诊病例达到4000以上,每日确诊人数呈上升趋势;其次福建、香港、广东地区每日仍有新增确诊人数。截止目前,国内新冠疫苗累计接种达到11.7亿剂,每百人接种人数达到80以上,国民接种疫苗意识高涨,疫情防控措施深入人心。

 

5.总结

 

本次参赛是采用团队合作方式,队长体验出了强大的规划和组织能力,及时组织队员沟通交流,并做好计划及人员分工安排,各组员也都积极配合工作安排,在规定的时间内完成各自分工的同时,也会主动帮助其他组员,相互答疑解惑。在这个过程中,团队成员不仅在BI工具的使用上掌握了更多的方法和技巧,更在数据分析的思路上有了更多的认知,思路上有了很大的拓展,对于我们日后的学习和工作也有很大帮助。


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疫情实时动态分析.pdf (1.17 M)

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