山东疫情地区条形图/山东疫情区域等级划分最新

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

〖壹〗、随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选取地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel 。即可将我们准备的疫情数据导入 4 ，调整颜色 通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色
。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例 。

〖贰〗 、动态展示每天数据：通过交互式地图
，用户可查看任意一天全球分国家的确诊、死亡和治愈人数
。地图颜色动态更新：根据各国疫情数据严重程度，动态调整世界地图的颜色深浅 ，直观反映疫情分布。例如
，确诊人数多的国家显示为深色，人数少的国家显示为浅色 。

〖叁〗
、总结分析：对数据分析过程进行总结 ，包括数据来源、分析方法 、主要发现等
。图表解读：对图表中的关键信息进行解读
，突出展示疫情的重点数据和趋势。建议与展望：根据分析结果，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势 。

一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?

〖壹〗
、要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表 ，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计、数据收集 、数据处理
、数据分析、数据展现 、报告撰写
。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据
，包括确诊病例
、死亡病例、治愈病例等关键信息。

〖贰〗 、数据总结与图表类型全球疫情数据可通过公开渠道获取，需总结为包含国家名称
、确诊病例数及辅助列（如Rlog）的表格 。此类数据可视化通常采用南丁格尔玫瑰图 ，其特点是通过扇形半径反映数值大小
，形成类似玫瑰花瓣的环形布局
。

〖叁〗、在绘制玫瑰图时，隐藏极坐标 ，旋转柱状图角度以提高可读性，选取合适的颜色编码
，添加透明度使图案变浅。最终，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值 ，实现全球疫情确诊人数的可视化 。案例进一步分析全国各省零新增天数
，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据，提供对疫情发展状态的直观了解。

〖肆〗 、关于如何使用这个模板 ，我们制作了一个视频教程
，其实跟镝数的其他模板一样，只需要填入数据即可快速生成图表
。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】 ，搜索“疫情 ”
，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，打开。步骤二：选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】
，将数据替换为最新的数据 。

〖伍〗、累计趋势图：通过连续的折线或柱状变化，呈现全球疫情的总体趋势
。例如 ，累计确诊人数从1月的少量增长，到3月后的指数级上升
，再到后期的波动平缓，清晰反映防控措施的效果。单日数据查询：用户点击特定日期后 ，地图和图表同步更新
，显示该日全球各国的疫情数据，支持横向对比和纵向分析 。

〖陆〗
、直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小
。可读性：通过调整角度、颜色和添加文字等方式 ，提高图形的可读性和美观性。分析性：可以方便地对比各国或各省的疫情数据
，进行进一步的分析和研究 。

数据可视化分哪几类

按数据展示维度分类单变量可视化 聚焦单一数据特征，如直方图展示数据分布频率 、箱线图分析数据离散程度
。适用于初步探索数据特征 ，例如检测异常值或评估正态性。多变量可视化 双变量：如散点图分析两变量相关性
，气泡图在散点图基础上增加第三个维度（气泡大小） 。

比较类用于展示不同分类或时间点的数值对比，通过图形的长度
、宽度、位置 、面积或颜色差异直观呈现数据大小关系
。例如柱状图
、条形图、气泡图等 ，适用于分析不同组别或时间序列的差异。占比类显示同一维度下各部分占总体的比例关系
，常用图形包括饼图 、环形图
、堆叠面积图等 。

数据可视化技术主要包括以下几种：图表可视化：最常见的数据可视化技术，通过将数据以图形、曲线 、柱状图
、饼图等形式展示 ，直观地表达数据的分布、趋势和对比关系。地图可视化：利用地图展示数据，有效表达地理空间信息和数据之间的关系
，如通过热力图 、地理标记等方式展示数据的分布和密度
。

数据可视化图表主要包括柱形图、折线图
、饼图、散点图和雷达图等基础类型，具体介绍如下：柱形图基本定义：柱形图是最基本的可视化图表 ，通过柱形的高低直观展现数据的基本变量
，便于比较不同类别数据的大小。适用场景：适用于展示离散数据的对比，如不同产品销量对比 、不同地区销售额对比等 。

常见的数据类型包括数值型
、分类型、时间序列 、图像和视频
、自然语言文本、空间和图形网络数据
。以下是详细介绍：数值型数据用于表示数量或度量结果 ，通常以数字形式呈现
，可分为连续性和离散性两类：连续性数值型数据：在一定范围内可取任意值，例如身高 、体重
、温度。