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〗 、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 。
〖陆〗 、数据类型转换：将提取的文本类型GDP数值转换为整数类型。数值缩放：由于GDP数值较大 ，将数值除以100，000，000（1亿）进行缩放 。加载数据：点击“关闭并应用 ” ，将清洗后的数据加载至Excel工作簿 。数据可视化使用镝数图表进行动态可视化 ，步骤如下：选取模板：在图表模板中选取“动态折线变化图 ”。
【4.9新冠图表】西法病死率超10%,英国12.3%接近意大利
〖壹〗 、截至4月10日统计时，西班牙、法国病死率首次超过10% ，英国病死率升至126%接近意大利（173%） 。具体数据情况如下：西班牙新增确诊超过5千 ，累计确诊超过15万，累计死亡超5万 ，累计治愈超5万 。西甲球队所在地区疫情情况：法国单日新增死亡1341例 ，累计死亡超2万，病死率首次超过10%。
〖贰〗 、意大利的死亡率不会突破20% ，近来来看美国 、英国等消极防控的国家可能成为死亡率比较高的国家 。 具体分析如下：意大利死亡率不会突破20%的原因当前死亡率数据：意大利确诊124632例 ，死亡15362例，死亡率为13% ，虽为全球比较高 ，但远低于20% 。
【5.12新冠图表】西英新增确诊3000+,意法德新增低于1000
〖壹〗、月12日西英新增确诊超3000例，意法德新增低于1000例，英国累计死亡超2万 ，法国病死率超15%。以下是具体数据及图表分析：新增确诊数据西班牙 、英国新增确诊均超过3000例 。意大利 、法国、德国新增确诊均低于1000例 。英国疫情详情累计确诊超22万例。累计死亡超2万例。法国疫情详情病死率超过15% 。
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