投票 | 疫情数据可视化公益行动第二期优秀作品候选名单公示

疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，由中国计算机学会 CAD&CG 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起的以「万众疫心 天池众智」为主题的疫情数据可视化公益行动，希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预测、疫情物资情况、各地各业人员返工返程情况等需求场景，挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系，开发并创作的各种正能量的作品，以形象生动的方式呈现给公众，为夺取防控疫情的胜利贡献力量！

本周我们将进行第二期优秀作品的候选名单公示：

公示期间读者可对筛选后作品进行相关投票，每人 3 票，投票时间为 1 周，截止本周日 20:00，本周前三名优秀作品的创作团队可获得福利包。

 

点击项目名称，查看项目详细介绍

优秀作品候选名单：

一：2019-nCoV：通过可视化方式解释自行隔离对疫情控制的重要性

具体制作过程为，首先把概念抽象成图形和动画过程，然后编写成可视化程序，并设置相应的键盘快捷键来操作整个流程，最后用可视化演示和解说相结合的方式录制视频。该视频制作方式适用于解释逻辑相对复杂并且可以抽象成图形的相关概念。

二：新冠疫情态势防控可视化大屏

面对来势汹汹的新冠肺炎疫情，如何及时准确的掌握疫情发展态势，成为政府和防疫控管机构的紧急课题。江苏粒度科技有限公司作为一家深耕于可视化领域多年的省高新技术企业，借助于本次大赛，通过阿里巴巴所提供的 DataV 可视化工具，从用户实际需求出发，结合最新政府疫情大屏开发经验，从全国，省，市三个维度出发，层层递进，设计了「中国疫情态势防控预警洞察分析」，「江苏省新型冠状肺炎疫情动态大屏」，「进京人员监控可视化大屏」三款产品，深层次的挖掘基层拉网排查痛点，页面增添各种科技风动态元素，更有利于政府做出高效决策，民众及时了解疫情态势。

三：疫情态势现状及变化的可视化展示

本项目是向公众的新型冠状病毒疫情现状及变化的数据可视化展示项目，通过数据可视化手段，让公众达到对数据高度理解，对疫情变化有效认知的目的。

四：哈尔滨市新冠肺炎患者轨迹地图

哈尔滨市新冠肺炎患者轨迹地图，以哈尔滨市政府每天公布的当日确诊患者行动轨迹的文本数据为依托，通过自然语言处理技术抽取出结构化的时间、地点、人物和事件等信息，运用高德地图 API，将患者所能到过的地点以及他们的轨迹信息进行可视化展示，并提供了时间筛选、所有患者信息浏览、地点查询精准定位、查询患者之间是否存在接触等丰富的功能。该项目上线至今，累计访问量已超过 13 万，同时相关数据也融入了哈尔滨市勘察测绘研究院研发的疫情系统，该系统直接提供给市政府相关部门使用，为全市的防疫防控提供决策支持。

五：BTBI-nCov 疫情分析 BI 系统

本作品是一个持续更新、含历史数据、多维度呈现、易实施的 BI 系统。可视化面板涵盖疫情数据态势、疫情变化地图、患者同程查询、自助式 BI 动态分析 4 大模块。可以通过网页链接、本地文件（Pbix、PDF、xlsx、pptx 等多种格式）和内部 Power BI 服务账号分享。作品聚焦国内（不含港澳台）疫情状况，为疫情关注者提供详尽的数据图表信息。这些信息围绕疫情确诊、治愈、死亡人数衍生而来的 11 大指标。本作品不仅具有丰富的可视化交互效果，而且作为一个 BI 工具，也为数据分析者提供自助分析的能力。

 

六：视不可挡，图解战「疫」

疫情当前，共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻，我们组希望运用可视化的方法，以 Overview to Detail 的分析思路，从宏观上对新冠肺炎疫情空间分布及时序变化进行分析，从微观上运用多种信息可视化方法，对疫情较为严重、有代表性的湖北省、河南省进行疫情态势分析。最后对具体患者的病例进行可视化，发现部分新冠肺炎患者的患病模式并且运用 SEIR 模型定性模拟疫情爆发趋势及不同预防对疫情的发展。

投票表（多选）

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