【北京市疫情地图变化趋势,北京市疫情地图变化趋势图】

数据动图告诉你新冠肺炎是如何在世界范围传播的

新冠肺炎在世界范围的传播可通过动态地图 、累计趋势图及单日数据查询动图呈现 ，其数据来源于约翰霍普金斯大学疫情看板
，制作过程涵盖数据总结
、制图思路设计与可视化实现。

南北半球气候差异延长传播周期：地球南北半球季节相反，病毒可能通过人员流动在温带与热带地区循环传播 ，形成“全年无休 ”的传播链 。例如
，北半球夏季疫情缓解时，南半球可能进入流行高峰 ，反之亦然
。

呼吸道传播：病原体通过空气、飞沫等形式传播
，是许多流行病的主要传播途径。当患者咳嗽 、打喷嚏
、说话时，会喷出大量含有病原体的飞沫 ，这些飞沫可在空气中短暂悬浮，易感人群吸入后即可感染 。例如
，流感、肺结核 、新冠肺炎等疾病主要通过呼吸道传播
。

疫情地图|昨日新增本土感染者超800例,分布在12省份

〖壹〗
、月21日0—24时，全国31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增本土感染者共880例 ，分布于12个省份
，其中确诊病例106例，无症状感染者774例。具体分析如下： 数据构成根据通报 ，新增本土感染者由两部分组成： 确诊病例：106例
，指经核酸检测阳性且符合新冠肺炎诊断标准的病例 。

〖贰〗 、福建省：1例（含1例由无症状感染者转为确诊病例）无症状感染者转确诊情况全国范围内，共有12例本土确诊病例由无症状感染者转归 ，涉及省份包括山东省（7例）、安徽省（3例）
、福建省（1例）、陕西省（1例）
。此类病例提示需加强无症状感染者的监测与管理
，避免漏诊导致传播风险。

〖叁〗 、广东：5例（含3例由无症状感染者转归）浙江：2例（含2例由无症状感染者转归）辽宁
、江苏、贵州：各1例（贵州1例为转归病例）重症与死亡：新增4例死亡病例，均在上海 ，为本土病例；重症病例较前一日减少35例
，现有重症348例 。

〖肆〗 、例由无症状感染者转为确诊病例，主要分布在福建（35例）
、广东（8例）、甘肃（8例） 、山西（6例）
、四川（6例）等地。其余病例为新发现确诊病例
。其他关键数据 新增境外输入病例：53例（含5例由无症状感染者转归）。新增治愈出院病例：324例（本土275例 ，境外输入49例） 。

北京确诊病例分布图在哪看

〖壹〗、北京病例活动轨迹可以通过手机微信查询，具体操作步骤如下：打开微信并进入“我
”选项：启动微信应用
，点击界面右下角的“我”，进入个人中心页面
。进入支付功能：在个人中心页面中 ，找到并点击“支付 ”选项
，进入微信支付界面。选取城市服务：在微信支付界面中，找到“城市服务
”按钮并点击进入 。

〖贰〗 、天地图北京网站
。北京确诊病例分布图可以在天地图北京网站看。北京市民在天地图北京网站可以查看疫情的确诊消息 。天地图北京具有北京市最权威
、最完整的海量地理空间数据 ，提供全面、精准的矢量 、影像电子地图服务
。

〖叁〗、北京确诊病例分布主要集中在顺义区
，朝阳区和西城区也有少量病例，病例活动轨迹涉及多个区域和场所。

〖肆〗
、首先打开微信 ，进入“我”的选项界面
，点击“支付 ” 。其次在支付界面，找到“城市服务
”并点击进入 ，定位到北京
。最后可以根据航班、车次 、区域位置查看确诊患者的踪迹
，从而避免交叉感染。

〖伍〗
、月22日北京顺义区新增1例新冠肺炎确诊病例，其返京后行程轨迹涉及北京西站及地铁7号线、5号线 、15号线 ，具体信息如下：病例基本情况 现住顺义区李遂镇易郡山庄，自由职业者
，无同住人员 。2月15日核酸检测阴性，2月17日至20日在外省参加某公司培训班 ，2月19日外省核酸检测阴性。

从应用场景中看数据可视化价值

〖壹〗
、数据可视化通过将复杂数据转化为直观图形
，在多个应用场景中显著提升了信息传递效率和决策质量，其核心价值体现在以下方面： 实时监控设备变化情况价值体现：通过动态图表（如折线图、散点图）实时展示设备运行参数 ，结合颜色预警机制（如红绿圆点区分正常/异常值）
，可快速定位故障环节
。

〖贰〗 、数据可视化是将数据通过图形
、图像、动态效果等直观形式呈现出来的技术，其核心价值在于降低理解门槛 、提升信息传递效率 ，并辅助决策。对个人而言
，它能帮助快速掌握复杂数据背后的规律；对企业和社会而言，它是数字化转型
、提升竞争力的关键工具 。

〖叁〗、教育数据可视化的价值主要体现在提升教学质量 、促进学生学习、优化教育决策和加强家校沟通等方面
。首先 ，对于教师而言
，教育数据可视化能够直观地展示学生的学习进度和成绩变化，帮助教师更好地理解学生的学习状况。

〖肆〗
、数据可视化方法的应用场景主要包括金融数据分析、行业数据展示 、自媒体视频制作等 。 金融数据分析 金融数据分析是金融行业中至关重要的环节 ，它通过分析大量数据来揭示经济规律和发展趋势
。在这个场景中，数据可视化方法发挥着关键作用。

〖伍〗
、大数据时代的数据可视化是挖掘数据价值、提升决策效率的关键工具
，其核心特征 、应用场景及优化方向如下：大数据时代数据可视化的核心特征直观呈现庞杂数据，提升决策效率 大数据时代数据量爆炸式增长（每两年增加10倍） ，传统分析方式难以快速提取关键信息 。

地图大数据如何“抗疫 ”?

〖壹〗
、热力图帮助公众规划出行在百度地图大数据加持下的热力图
，能让公众看到具体区域的实时人口流量密度
。例如，公众外出时可通过热力图避开密集人群 ，这是预防肺炎疫情的重要手段。

〖贰〗、地图大数据通过提供人口迁徙信息 、实时人口流量密度
、疫情相关消息、医疗资源定位 、疫情动态追踪及专项防护功能等
，在抗疫中发挥了信息支持
、决策辅助和公众防护的重要作用 。以下是具体应用方式：百度地图提供迁徙大数据：百度迁徙大数据平台可展示300多个城市春运期间迁出、迁入人口的迁徙趋势
。

〖叁〗 、基层部门和社区组织加强社区人员情况摸底调查，建设完善的大数据支撑机制 ，具备应对突发事件的基础数据能力
，避免数据多元重复采集。推动数据共享政策，保护数据隐私权益：抗疫基本结束后 ，需讨论并制定隐私数据搜集和调用隐私大数据的规则 。

〖肆〗、疫情分析 在疫情分析方面
，大数据技术在整体疫情分析管理中起到了重要作用。百度地图迁徙大数据能够追踪疫区人群流动情况，进而分析和预测疫情发展的态势 ，为有关机构提供决策辅助
。例如，百度地图上线了疫情小区地图和发热门诊地图
，智能预测可能产生人员聚集的高危地区，为广大用户提供帮助。

〖伍〗
、实现跟踪利用大数据技术 ，可以对患者的活动轨迹进行跟踪
，并对其进行病史的跟踪，并构建相应的知识图谱 ，从而准确地确定疾病的传播途径和控制疾病的蔓延 。在大数据领域
，追踪移动轨迹、建立知识图谱，是一种较为成熟的技术
。

从国民出行平台到AI新基建数字底座,百度地图面向生态“变大
”,面向用户...

伴随AI等前沿技术应用 ，百度地图转化为数字底座过程中功能丰富 、体积变大
，但面向用户操作简化，保证服务连贯性与简易性。数字底座的本质：全民化的数字生态百度地图从国民出行平台向AI新基建数字底座转化 ，是地图生态先内化后外向扩展的过程 。生态扩展：不断整合应用内部技术和资源
，丰富产品功能，打造数字底座
。

020 ，百度AI的实干之年继续自己的特色之路：持续创新突破， 探索 科技 前沿；自主可控
、开源开放
，夯实软硬一体AI大生产平台，打造AI新型基础设施；云智一体 ，使能行业
，赋能生态，加速产业智能化。

车东西4月9日消息 ，百度今日发布了ACE交通引擎
，以自动驾驶（Autonomous Driving）、车路协同（Connected Road） 、高效出行（Efficient Mobility）三者为核心，为国内各大城市提供了一套涵盖智能信控
、智能公交、自动驾驶 、智能停车等一系列具体应用的智能交通解决方案 。

在新基建背景下 ，智慧汽车与智慧出行正通过自动驾驶技术催生产业变革
，推动汽车产业向智能化
、网联化方向重塑，同时面临技术落地、安全保障和商业模式创新等挑战
。新基建为智能网联汽车产业提供发展机遇新基建的推进（如5G网络 、数据中心
、人工智能等）为智能网联汽车产业创造了有利条件。