JupyterNotebook可在团队享，支持内部协作，可上传到GitHub或Gitlab共同合作。支持与Spark等多框架交互，提供全能的数据处理解决方案。Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案Tableau是大数据可视化的市场，特别适用于大数据操作、深度学习算法和AI应用程序的交互式数据可视化。患者画像分析：统计不同年龄段、性别患者的疾病类型分布，为精准提供依据（如女性患者疾病占比高，可加强相关科普宣传）。资源消耗追踪：分析药品、耗材的使用量与成本，发现异常波动（如某药品用量突增可能因流行病爆发或滥用），及时干预。

体能检测与运动建议体能检测区利用全息技术分析步频、运动轨迹等数据，评估用户体力状况。例如，虚拟跑步挑战中，系统根据用户步态与心率变化，推荐适合的运动强度与类型，预防运动损伤。区域健康数据可视化沉浸体验区通过全息地图展示特定区域的健康数据（如疾病发病率、资源分布），辅助公共卫生部门制定防控策略。例如。使用药融云流行病学数据库全球数据覆盖：该数据库收录了全球各国数据集、文献和报道等公开来源的信息，包含近,全球,疾病和亚组人群的流行病学数据。自定义查询：用户可以根据疾病类型、时间、国家地区、性别和年龄段等条件进行自定义查询，获取精准的疾病统计数据。

结婚率排名二的省份：青海，结婚率为,，青海的离婚率高于平均水平，为,。结婚率排名第三的省份：贵州，结婚率为,，贵州的离婚率也很高，排在第四名，离婚率为,。对比图展示：通过离婚率和结婚率的对比图，可以更直观地看到不同省份在这两方面的差异。度可视化分析：全球流行病学数据库主要包括发病率分析、患病率分析、死亡率分析三个主要分析维度，每个分析维度下面又包括时间变化趋势、年龄变化趋势、国家地区排行等细分分析维度。应用场景：疾病分析：全球流行病学数据库支持对各类疾病进行筛选，结合各个维度的可视化分析，可对某类疾病的年度趋势。

多学科团队介入：由全科、内分泌科、心内科医生为核心，联合健康管理师、营养师等，提供实时病情监测、疾病进展预警、药物效果分析、生活方式支持及线下就诊畅通服务。患者端体验：患者可通过手机实时查看健康数据变化，团队在数据异常时主动联系并提供针对性建议，实现“把医生。评估非传染性疾病负担（如癌症死亡率的地域差异）。政策制定识别卫生资源短缺地区（如医生密度低的国家）。监测全民健康覆盖进展（UHC指数变化）。学术可视化制作交互式仪表盘展示健康指标时空变化。结合地理信息系统（GIS）进行空间回归分析。获取方式登录ModelCube平台，注册后下载完整数据集。