数据洞察疫情背后的故事

我们日常生活中包含了大量的数据，但数据本身的价值密度低，而基于数据的分析和挖掘能够有效地对数据进行提炼，进而辅佐决策形成制胜关键一环。如何利用数据发现问题，驱动增长，不仅是企业的课题，还是我们提升工作效率的好方法。

而SuperMap iDataInsights（数据洞察）提供了本地和在线等多源空间数据接入、动态可视化、交互式图表分析与空间分析等能力，借助简单的操作方式和数据联动效果， 助力用户挖掘空间数据中的潜在价值，为业务决策提供辅助。

简介

SuperMap iDataInsights是SuperMap Online和 SuperMap iPortal中内置的应用程序，用于地理数据分析，致力帮助用户更好的了解现状、发现冲突和定义问题，减少用户在数据分析中的障碍，从而更精准的寻找答案。
其应用场景可以概括为：
1）数据可视化，利用内置地图、图表实现用户数据的可视化表达。
2）空间分析，对多种数据进行对维度分析，发现数据间在空间上以及各个方面的相互关系。
3）具有汇报需求的用户：将其数据最终以在线或者本地报告的形式展示出来，形成成果汇报。

SuperMap iDataInsights的能力可以概括为以下四个方面：
1）接入地理数据，如Excel、CSV等格式，以及地理数据工作空间、数据服务、地图服务等形式的数据。
2）丰富的地图、图表展示方式，一键生成，交互性强，易于操作。
3）集成GIS空间分析能力，发挥GIS强项，支持大数据分析能力。
4）多种输出方式，美观易用。

在使用过程中，很多用户不能区分数据洞察与地图大屏的区别，这里做一下简单的区分：

1）结果不同

数据洞察形成的多维度分析展示的报告，比较详细；地图大屏以大屏的形式展示总体状况，简单直接，同时效果炫酷，更适合于领导汇报。

2）过程不同

数据洞察需要对数据进行分析，最终将结果展示出来；地图大屏直接将数据展示出来，没有中间的分析过程。

3）数据不同

数据洞察可以针对各种数据进行分析及接入；地图大屏接入的数据要求简单明了，便于展示。相对而言，数据洞察对接的数据无论是类型还是大小均大于地图大屏。

实践

本文以疫情数据为例，利用数据洞察进行分析，探索疫情背后的故事。

(1)数据收集

本次实践主要收集的北京市新冠肺炎疫情状况、确诊患者出行情况以及定点医院、发热门诊等数据。数据来源于北京市卫健委以及网络爬取。

以下为定点医院示例数据：

（2）数据上传

在“数据洞察”中，导入的数据需要包含经纬度坐标或者隐含位置信息。
对于服务形式的数据，可以通过资源中心/服务/注册服务的形式，将服务注册进来。

（3）洞察报告制作

在数据洞察的主页面，支持四种视频，用于承载并展示数据，包括地图、图表、文本、图片视图。

其中，在图表视图中，可以选择合适的图表对数据进行展示，其中利用关系图来展示，确诊患者出行中的出发站和终点站的关系，可以看出，目前确诊患者主要来源于武汉等城市。

在地图视图中，可以将新冠发热门诊及定点医院进行空间可视化展示。

同时，利用GIS分析能力进行相关的分析，如下图中，假设定点医院的服务范围为10KM，进行缓冲区分析，并与北京市行政区划进行叠加，可以查找医院服务盲区，为医疗资源的调配提供参考。

同时，数据洞察也支持关联分析，来源于同一份数据制作的图表及地图，鼠标点击时，会关联显示与之相关的数据。

（4）结果输出

支持数据洞察结果以png、pdf的格式输出，同时也支持在线分享。

注意！！！
关于数据更新，提供了数据更新按钮，可以迅速进行数据更新，需注意是否全部图表已更新。

关于数据列表不显示问题。当制作图表时，有些列不显示，主要原因是因数据缺少，该列数据被默认为文本，在数据中修改为数值型即可识别。

最终输出如下洞察报告：

应用

除了以上关于新冠疫情的数据洞察报告，还可以应用在旅游、水文以及人文等方面，例如进行国庆出行报告分析、水文水质状况分析和高考招生数据分析。