新冠疫情地图可视化的技术实践课程简介：前往报名学习
如何将全球的疫情状况呈现在地图上是整个疫图项目的核心问题之一。相较于其他的一些疫情地图项目，我们在数据可视化方面从时空两个维度尽可能地做到细粒度。我们基于Mapbox的地图组件，在集成了多种数据源的疫情实时数据及历史数据后，将它们与地图上的区域进行对齐，进而在不同的层级展现。除此之外，我们的疫情地图还将各类新闻以地图标记的方式放置在疫情地图上，方便读者能够了解全世界在疫情之下各国发生的具体变化。
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如何将全球的疫情状况呈现在地图上是整个疫图项目的核心问题之一。相较于其他的一些疫情地图项目，我们在数据可视化方面从时空两个维度尽可能地做到细粒度。我们基于Mapbox的地图组件，在集成了多种数据源的疫情实时数据及历史数据后，将它们与地图上的区域进行对齐，进而在不同的层级展现。除此之外，我们的疫情地图还将各类新闻以地图标记的方式放置在疫情地图上，方便读者能够了解全世界在疫情之下各国发生的具体变化。
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殷达，清华大学计算机系硕士研究生，知识工程实验室，导师唐杰，研究兴趣为学术知识图谱、数据挖掘。