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使用DataEase对于数据进行可视化展示
使用DataEase对于数据进行可视化展示，可以按照以下步骤进行：数据准备 首先，需要使用八爪鱼等工具去爬取国家卫健委疫情某一天的实时数据，并将其导出为Excel格式，当然也可以是MySQL、Oracle等关系型数据库中的数据。确保数据的准确性和完整性，这是进行数据可视化的基础。
DataEase的操作界面友好，无需专业技能，通过简单点击和拖拽即可完成数据分析。支持可视化图形界面配置和多表关联查询，无SQL基础的用户也能操作。内置MPP架构数据库，支持主流大数据查询引擎：DataEase内置高性能的Doris数据库，支持数据同步，提高查询和计算速度，减轻业务端数据库压力。
数据导入：在DataEase中通过数据连接功能上传CSV/Excel文件，或直接连接数据库（如MySQL）。数据清洗：检查缺失值、异常值（如订单金额为负数），确保数据质量。
总体而言，DataEase展示出来的图表效果能够满足日常数据可视化需求，在排版设计方面表现突出，为用户提供了较为美观、直观的数据展示体验。
DataEase是一款开源的数据可视化分析工具，它以其丰富的功能、易用性和开源免费的特性，为用户提供了高效的数据分析和可视化解决方案。以下是我对DataEase的使用体验分享：产品特点与优势 开源开放：DataEase作为开源软件，用户可以零门槛地在线上快速获取和安装，无需支付任何费用。
一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?
1、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。
2、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。
3、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，选择合适的颜色编码，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。
4、在疫情相关模板中找到南丁格尔玫瑰图模板，点击打开。编辑数据选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】，将模板中的数据替换为最新数据。数据格式需与模板一致，确保各扇区对应正确类别和数值。调整图表样式位置与大小：拖动图表调整位置，通过缩放控制大小。
一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图
1、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。
2、南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表，它夸大了数据之间差异的视觉效果，适合展示原本差异较小的数据。
3、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。
4、南丁格尔玫瑰图适合的数据列表包括一个分类数据字段和一个连续数据字段。分类数据映射到图表的分类轴，连续数据映射到半径轴的高度，同时，颜色可以增强分类的区分度。此类图表适合的数据条数通常不超过30条。
5、在ECharts中，配置有两种类型，其中area更符合标准的南丁格尔玫瑰图。历史记载，统计学家及医疗改革家佛罗伦萨·南丁格尔在克里米亚战争期间创造了这张图，以显示士兵的季节性死亡率。图中的每一“花瓣”代表一个月内的死亡人数，色彩区分因伤重致死、感染致死和其他原因致死的士兵。
1、使用DataEase对于数据进行可视化展示
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