借助Tableau组件对欧洲9月14日疫情情况进行可视化展示

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　　欧洲新冠肺炎疫情大数据可视化设计与实现

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　　钱浩东苏有慧周军杨晨

　　摘?要：以欧洲疫情数据为依据，从多个层面展示欧洲疫情的发展。根据9月14日欧洲新冠肺炎疫情数据，利用Hive与大数据框架Hadoop对其进行处理，借助Tableau组件对欧洲9月14日疫情情况进行可视化，获得相关可视化图表。

　　关键词：欧洲新冠肺炎;Tableau;大数据可视化;Hadoop;Hive

　　中图分类号：TP391.4?????文献标识码：A????文章编号：1006-8228（2021）09-51-04

　　Abstract：AccordingtotheEuropeanepidemicdata，thispapershowsthedevelopmentoftheepidemicinEuropefrommultiplelevels.TheepidemicdataofCOVID-19inSeptember14thisprocessedbyHiveandbigdataframeHadoop.TheepidemicdatainSeptember14thisvisualizedbyTableaucomponenttoobtaintherelevantvisualcharts.

　　Keywords：EuropeanCOVID-19;Tableau;Bigdatavisualization;Hadoop;Hive

　　0引言

　　大数据背景下，海量数据只有被合理解读与表达之后才能展现其奥秘[1-2]，大数据、人工智能時代的到来，使这些设想变得可能。可视化技术可以将原始数据转变成易于展示的文字、图表或图形的形式，是体现数据关联性价值最直观的方式[3]。人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系[4]。一般而言，大数据的可视化复杂且难以理解，需要经过抽取、清洗、转化、挖掘等一系列过程才能展示潜在价值信息[5]。目前，大数可视化形式主要包括文本可视化、网络（图）可视化、时空数据可视化和多维数据可视化[6]，丰富多样的可视化形式极大程度的为人们获取关键信息带来便利。

　　本文通过多种类别图形的方式来反映欧洲各国疫情数据的变化趋势，直观地体现出不同指标下的数据差异。具体来说，根据9月14日欧洲新冠肺炎疫情数据，利用Hive与大数据架Hadoop对疫情数据进行处理，借助Tableau组件对欧洲9月14日疫情情况进行可视化展示，获得了欧洲各国在不同指标下的相关图表。

　　1可视化内容设计

　　Tableau是大数据领域中常用数据可视化软件，能够基于海量的数据灵活、快捷地生成多种图形，能够将大量数据智能地转变成各类图表。Tableau利用便捷的数据接口快速提取数据[7]，能够兼容许多主流的数据库或者数据仓库工具，通过接口驱动进行连接，对于存储在数据库的大量数据能够方便快捷地进行可视化。本文数据来源于百度新冠实时肺炎疫情数据[8]，利用Tableau对其进行处理与展示，获得相应的图形。

　　1.1欧洲各国疫情柱状图

　　下面，借助于Tableau生成欧洲各国疫情柱状图。从柱状图，可以直观地看到各个国家确诊、死亡以及治愈人数，方便人们从整体上了解新冠疫情严重程度。

　　图1（a）中横轴为欧洲各个具体国家，纵轴是确诊人数，可以看出俄罗斯、西班牙、法国、英国、意大利等国确诊人数较多。图1（b）中横轴为欧洲各个具体国家，纵轴是死亡人数，可以看出英国、意大利、法国、西班牙、俄罗斯等国死亡人数较多。图1（c）中横轴为欧洲各个具体国家，纵轴是治愈人数，可以看出俄罗斯、德国、意大利、西班牙等国治愈人数较多。

　　1.2欧洲各国新冠疫情确诊情况地理图

　　借助于Tableau软件生成的欧洲各国新冠疫情确诊、死亡、治愈情况地理图。以地理图形式，具体清晰地展现相关指标下每个国家人数的情况。颜色越深，代表人数越多。以鼠标悬浮的形式可以查看具体的国家和人数。

　　就确诊情况而言，从图2（a）可以直观地看出俄罗斯的颜色最深，其确诊人数最多;其次是欧洲西南部的国家依次为西班牙、英国、法国等国。就治愈情况而言，从图2（b）可以直观地看出俄罗斯的颜色最深，其治愈人数最多;其次是欧洲西南部的国家依次为德国、意大利、西班牙等国。就死亡情况而言，从图2（c）可以直观地看出英国的颜色最深，其死亡人数最多;其他欧洲西南部的国家如法国、意大利、西班牙等国死亡人数也较多。而地图上俄罗斯的颜色较前几个国家淡，死亡人数较少。

　　1.3欧洲各国在确诊、死亡、治愈指标下的人数气泡图

　　下面是借助Tableau软件生成的气泡图，分别是确诊人数气泡图、治愈