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本文目录一览：

• 〖壹〗 、一图看懂全国各地区新冠累计确诊人数
• 〖贰〗
  、图表看上海疫情数据变化,新增感染人数8连涨,累计超15万
• 〖叁〗、不会代码也无妨!Excel爬取疫情数据,并绘制动态气泡图
• 〖肆〗 、一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?

一图看懂全国各地区新冠累计确诊人数

〖壹〗
、全国各地区新冠累计确诊人数可通过以下图表直观了解 ，颜色越深代表确诊病例数越多：累计确诊病例前五地区及数据：香港：306804例
，为全国累计确诊病例比较多的地区。湖北：68391例，早期疫情严重地区 ，累计确诊数位居前列 。吉林：36603例
，曾出现局部疫情反弹，累计确诊数较高
。

〖贰〗、确诊地区分布与接待入境人数相关地区：按照常理 ，境外输入病例分布与各地接待入境人数呈强相关关系。北京 、上海
、浙江、广东等地与境外交往频繁
，境外输入病例分布与这一情况相符 。特殊情况地区 甘肃：3月4日 、5日两班从伊朗起飞的包机使得该省新增病例激增
。

〖叁〗、截至2020年5月16日，全球人口大国20强的新冠疫情总体情况呈现多阶段分化特征 ，全球确诊总量超464万例，人口大国新增病例占全球68%
，不同国家因疫情发展阶段差异采取不同防控策略。全球人口大国20强疫情总体情况 全球确诊总量：此时全球累计确诊病例超过464万例 。

〖肆〗
、当日新增确诊病例2022年3月26日，意大利新增新冠肺炎确诊病例73357例
。

图表看上海疫情数据变化,新增感染人数8连涨,累计超15万

〖壹〗、上海卫健委4月8日公布的数据显示 ，新增本土新冠肺炎确诊病例为1015例
，无症状感染者22609例，合计增加23624例。从4月2日起 ，新增感染人数已连续8天增加
，截止近来，这一波疫情上海总计感染者已超15万例 。

〖贰〗 、上海累计的感染人数达15万 ，这个数据可想而知是非常可怕的
，现在的疫情还属于爆发期，高峰期一直持续到了现在 ，科研人员和国家领导人也在积极的防治和为疫情作出贡献
，他们日以继夜的为研究新冠疫苗不断努力。上海此次疫情的拐点还在于科研人员对于研究新冠疫苗成果，不仅如此查找此次疫情的来源也尤为重要
。

〖叁〗
、湖北：68391例 ，早期疫情严重地区，累计确诊数位居前列。吉林：36603例
，曾出现局部疫情反弹，累计确诊数较高 。台湾：25225例 ，受境外输入及局部传播影响
，累计确诊数较多
。上海：8506例，近期疫情以无症状感染者为主 ，累计确诊数相对较少。

〖肆〗、在DataEase中建立数据集
，并设置定时更新，确保所展示数据的实时性 。仪表板设计：顶部标题栏：强调实时性 ，通过文字或动态效果展示当前时间或数据更新时间
。疫情数字展示：使用指标卡形式
，直观呈现关键疫情数据，如确诊人数 、死亡人数
、治愈人数等。

不会代码也无妨!Excel爬取疫情数据,并绘制动态气泡图

数据爬取（使用Excel PowerQuery）构建城市表 列出甘肃省12个地级市名称（如兰州、嘉峪关等） ，框选数据后按Ctrl+T创建超级表
，命名为“城市表” 。新建空白查询 在Excel的“数据 ”选项卡下选取“从其他源
”→“空白查询”，进入PowerQuery编辑器
。

气泡图：应对三维数据的得力助手 气泡图是散点图的变体 ，通过气泡大小展示多维数据的趋势。它优于柱状图和折线图，特别适用于三维以上数据
，展现清晰对比 。 适用场景 多维数据：2个坐标轴变量决定位置，气泡大小代表额外维度 ，如颜色或透明度
。

在绘制图表时
，会遇到一些问题，如词云和韦恩图。词云不是ECharts绘制的 ，而是通过在线词云生成网站HTML5 Word Cloud实现 。韦恩图只能在ECharts2中运行成功
，未迁移至ECharts3。JavaScript语法方面，使用注释符“// ”注释单行代码 ，“/*...*/
”注释多行代码
。

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。

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
。