浙江各地区疫情趋势图表(浙江各地疫情情况)
一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?
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。
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。
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。
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。
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。

2021年,各省市最新GDP排名榜!广东稳居第一!
〖壹〗、GDP总量排名广东:作为中国经济第一大省,2021年一季度GDP总量稳居首位 ,同比增长16% 。其工业、消费 、投资、进出口等核心指标全面反弹,广州、佛山 、东莞等城市贡献显著。江苏:紧随广东之后,一季度GDP同比增长12% ,经济体量突破10万亿大关,与广东共同构成“10万亿俱乐部 ”,展现强者恒强的态势。
〖贰〗、021年各省份GDP全国排名中,广东省位列第一 。其GDP总量突破12万亿元 ,连续33年居全国首位,体现了强大的经济实力和产业竞争力。GDP与股市的关联机制:GDP作为核心经济指标,对股市影响显著。当GDP规模扩大时 ,产业链上下游企业资产产出增加,推动上市公司利润增长,进而提升投资者收益。
〖叁〗、021年全国各省份GDP排名情况如下:排名前列的省份广东省以1243667亿元位居首位 ,增速为8%,经济总量连续多年领跑全国 。江苏省紧随其后,GDP达116362亿元 ,增速6%,与广东共同构成“10万亿级”经济强省。山东省以83099亿元位列第三,增速3% ,经济规模稳居北方第一。
〖肆〗 、021年全国各省份GDP排名如下:第一梯队:GDP超10万亿元省份广东省以144万亿元的GDP总量位居全国首位,连续33年稳居第一,其经济总量相当于一个中等发达国家的水平 。江苏省紧随其后,GDP达164万亿元 ,与广东省共同构成“10万亿+”经济强省,两省合计占全国GDP总量的近20%。
〖伍〗、021年全国31省GDP排名情况如下:排名前列的省份:广东省以1243667亿元的GDP总量位居全国首位,增速为8% ,展现出强劲的经济活力。江苏省紧随其后,GDP总量为116362亿元,增速6% ,与广东省共同构成全国经济“双引擎” 。山东省以83099亿元位列第三,增速3%,经济规模稳居北方省份之首。
〖陆〗、021年全国31省GDP排名及核心数据如下:排名前五的省份广东省以1243667亿元位列第一 ,增速8%;江苏省紧随其后,GDP为116362亿元,增速6%;山东省以83099亿元排名第三 ,增速3%;浙江省GDP为73516亿元,增速5%;河南省GDP为588841亿元,增速3%。
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 。
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