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第四章疫情风险地图我将疫情级别、交通密度、医疗点密度等数据进行加权分析，得到最终的疫情风险地图。公式如下：“疫情风险”=“疫情级别指标”*0.4+“交通密度指标”*0.3+“与医疗点的距离”*0.1+“医疗点密集程度”*0.1+与武汉市的地理距离*0.2。
数据可视化：史明镒、蒋鸿达、宋振华、周强、葛彤关键词：2019-nCovNCP新冠疫情数据可视化疫情模拟__目录2019-nCoV_导言1.疫情传播可视化总览2.疫情传播特点分析人口流动与疫情的不同阶段各省市传播差异3.疫情传播模拟
三：数据采集我们采集了湖北省各地级行政区的几类与疫情相关的数据。部分数据我们从湖北省统计局网站下载2019年统计年鉴的数据，并不是2020年的最新数据。但我们分析的是湖北省各地市对疫情管控的程度对比，因此对最终的结果产生的影响可以忽略。
我们利用该模型分析了武汉采取封城措施的时间点对疫情变化的影响，参见图3.9。从中不难看出，在采取隔离等办法的情形下，封城的提前或推迟不会对疫情拐点的到来时刻产生大的影响，但却会造成感染确诊人数的大幅度变化。
一、背景2020年1月新型冠状病毒（以下简称新冠）肺炎在极短时间内就在全球范围内大规模流行，据美国约翰斯·霍普金斯大学11月8日发布的新冠疫情最新统计数据显示，截至美国东部时间11月8日11时24分全球累计确诊人数超过5000万，死亡人数超过125万。
本次pythonday开发者日活动有幸请到北京大学的陈宝权教授做分享，以下是陈教授近期进行的面向新冠疫情的数据可视化分析与模拟预测项目，陈教授将会在本次活动上做分享与答疑，欢迎大家参与！指导教师：陈宝权教授，北京大学前沿计算研究中心模拟：倪星宇、阮良旺、姚贺源、王梦迪数据...
早在1月21号，大众对疫情的关注度刚开始爬升的时候，有公众号把各省市病例数据和往年春运迁徙数据做了一个“略显粗糙”的相关性分析，根据初步验证的正相关关系指出，湖北省内一些城市和武汉来往密切，疫情状态可能被低估，湖北省外的重点城市要加强机场
三、抓取全国各省市区疫情数据并进行数据可视化扩展.我们以上都只使用了各个省的数据，而最开始分析了，每个省的dict中还包含该省个市(区)的数据，我们不能把这些数据浪费了，爬取到了就要把它们好好利用起来，所以我们把全国各省市区所有疫情数据...
三.数据清洗（一）基本数据处理数据清洗主要包括：选取子集，缺失数据处理、数据格式转换、异常值数据处理等。国内疫情数据选取（最终选取的数据命名为china）选取国内疫情数据对于更新时间(updateTime)列，需将其转换为日期类型并提取出年-月-日，并查看处理结果。