【农村地区疫情系统图表,疫情农村地区如何界定】

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
。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

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 。

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 。

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。

一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图

南丁格尔玫瑰图简介起源：由南丁格尔在克里米亚战争期间发明
，用于展示士兵死伤报告 。别名：鸡冠花图、极坐标区域图
。定义：在极坐标下以圆弧半径长短表示数据大小（数量多少）的图表。核心特性：半径与面积呈平方关系，会夸大数据比例差异 ，尤其适合对比大小相近的数值 。圆形周期特性使其适用于表示时间周期（如星期
、月份）
。

图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠
，通过调整填充色使两者协调。美化图表：调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示 ，使整体效果更加美观 。通过以上步骤，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图
，用于有效地展示和分析数据
。

南丁格尔玫瑰图在Excel中的制作技巧如下：核心概念：南丁格尔玫瑰图本质是极坐标化的柱图，通过半径变化夸大数据差异 ，适合展示原本差异较小的数据。数据准备：根据数据源中的地区数量（如6个地区）创建对应行数的数据表
，列数设定为最大值（如10列） 。初始数据值统一设为1，若数值较大可按比例缩放
。