武汉市无疫情区域图表(武汉市无疫情区域图表最新)

不懂统计,不懂医学,也可以做疫情数据分析,Smartbi来教你

即使不懂统计和医学，非专业人士也可通过明确步骤和简单工具完成基础的疫情数据分析 ，Smartbi提供的思路和工具可辅助实现这一目标 。具体操作步骤如下：数据获取数据来源：从国家卫生健康委员会官方网站获取每天《新型冠状病毒感染的肺炎疫情最新情况》通报数据
，作为基础数据集
。

我当然会做数据分析。不过，了解并推荐合适的工具对于提升数据分析效率和质量同样重要 。你提到的思迈特软件Smartbi ，确实是一款功能强大的数据分析工具，下面我将详细介绍其特点和优势
，以便你更全面地了解这款软件。

是的，使用Smartbi这类BI工具 ，不会代码的业务人员也能完成数据分析工作
。原因如下：降低技术门槛：业务人员难以完成数据分析的主要障碍在于缺乏技术和编程知识。

【4.27新冠图表】意大利累计确诊接近20万

意大利疫情核心数据累计确诊：接近20万例（具体数据需借鉴实时更新
，但根据描述已达此量级） 。数据来源：维基百科 、Worldometers
、意大利卫生局，统计时间截至北京时间4月28日7点（当地时间4月27日数据）
。

意大利：约80万家企业恢复营业 ，经济活动逐步重启。法国：累计死亡病例达28022例
，疫情形势依然严峻 。美洲地区 美国：重症患者基础疾病比例高，疫情持续冲击医疗系统
。巴西：累计确诊超27万例 ，单日死亡首次过千
，拉美地区累计确诊超55万例。秘鲁：累计确诊99483例，死亡2914例 ，治愈36524例 。

意大利新冠肺炎疫情数据如下：累计确诊病例：截至当地时间27日18时
，累计新冠肺炎确诊病例86498例
。24小时新增确诊病例：24小时新增确诊5959例。单日死亡人数：单日死亡人数达969人 。累计死亡病例：累计死亡9134例
。治愈病例：治愈10950例。

截至4月20日（北京时间7点），西班牙累计确诊新冠肺炎病例接近20万例 ，具体疫情数据及五大联赛所处国家疫情情况如下：西班牙 累计确诊：接近20万例 。英国 新增确诊：接近6000例。累计确诊：超过12万例
。累计死亡：超过6万例。法国 累计死亡：接近2万例 。病死率：接近13%
。德国 累计治愈：接近9万例。

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。

学习数据可视化,我放弃了Excel和ECharts

放弃Excel和ECharts后 ，可尝试使用豌豆BI这一敏捷型商业智能工具进行数据可视化学习，其无需编程
、操作简单且功能全面
，尤其适合数据分析新手 。以下是具体分析：放弃Excel和ECharts的原因Excel：人工操作效率低，数据平铺展示方式单一 ，面对复杂分析需求时操作繁琐
，难以快速生成高质量可视化成果
。

在选取时，开发者应根据项目需求和自身技术背景进行考虑。若侧重于快速上手和中文文档支持 ，Echarts可能更适合；若需要更高级的定制和交互性
，Highcharts可能更为合适 。对于数据可视化和生产计划管理的需要，Echarts或Highcharts均可提供有效的支持
。

学习容易程度 ：只要懂JS ，那么相信你能很快上手。两者打分相同 。但是百度出品的Echarts对于国内城市已经有了相应的配置
，调用非常方便
。因此在绘制地图方面， Echarts 略胜一筹。

疫情之下,地图可视化能做什么?

〖壹〗、“疫情小区
”产品：精准定位风险区域功能：标记确诊病例所在小区 ，结合地图导航提供风险预警 。用户可查询周边疫情分布
，规划安全路线。应用价值：提升公众防护意识，减少非必要接触
。辅助社区开展精准防控（如封闭管理 、消毒）。

〖贰〗、GIS在疫情防控中的核心功能实时数据整合与可视化GIS可整合病例数据
、人口流动信息、交通轨迹等多源数据 ，生成动态疫情地图 。例如，通过叠加病例分布与聚集场所位置
，可快速识别高风险区域，为封控或疏散提供依据
。

〖叁〗 、可视化能揭示数据中的趋势
、异常或关联性。例如 ，企业销售数据通过折线图展示季度波动
，可快速定位问题时段 。案例：台风路径图通过颜色深浅标注风力强度，帮助相关部门提前制定疏散方案
。预警与总结 ，提升社会响应能力 在灾害、疫情等场景中
，可视化可实时汇总数据并预警。