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项目目标:
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让任何有数据分析能力的人迅速跟上最新情况。 Fast & Easy Implementing
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该项目是依托于Wuhan2020开源项目的，主要召集和数据科学有关的朋友。包括并不仅限于医学，流行病学，空间地理，经济学相关专业知识的朋友。 我们的目标是致力于在疫情来临的关头，数据共享，开放讨论，共同研究。
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请加入slack 讨论组参与更多讨论，我们在 channel #team-data
- John Hopkins Dashboard 空间地理疫情可视化，便于快速了解疫情。
- 数据资源 包括官方性质的数据源和第三方数据源，开放编辑
- 模型整理导航 共享模型及建模文献，开放编辑
- 可视化和传染病文献资源 包括 Elsevier, Wiley, Lancet 等最新免费文献资源链接，开放编辑
- Outbreak analytics 数据科学在传染爆发时期的运用 (provided by Eric Y.L.)
- 患者相同行程查询工具
任何贡献者都可以提交这一部分的编辑
- Wangxin：Collection
- Stockard：基于官方文本疫情通报数据的汇总
- Yilun Guan: 百度迁徙武汉迁出人口比例 1-26 日数据
- Michael: 北美新冠肺炎报道汇总电报频道
- Guangchuang Yu: nCov2019: R包，可检索在线最近数据和历史数据
- Tongshuang Wu(Vegalite)：在线数据调试工具
- Jialin Lu ：帝国理工预测模型复现
- Yiran Jing ：估计和预测新型冠状病毒在武汉的爆发情况
- 阶段1: 估计武汉封城时的感染人数(借鉴帝国理工论文)
- 阶段2: 模拟预测武汉封城后肺炎感染人数以及峰值(借助SIER(susceptible-exposed-infectious- recovered)模型)
- Yijun Wang: 基本在生数R0值的估算
项目贡献方式
- 在 Data 文件夹下贡献自己的疫情相关数据
- 在 Model 文件夹下分享自己的模型
- 在 Reference 文件夹下提交研究文献
- 参与数据相关开发工作，包括数据API整理，建模等，和主项目对接
- 等等
没用过Github，且不熟悉命令行的朋友请请前往下载Github Desktop，走完教程学习如何提交改动。再点击本页面上绿色的Clone or download图标，点击Open in Desktop，即可在Github Desktop里访问该资源。
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Author: @Stockard, co-edit @TensorFrozen