昨天深圳新增多少例；昨日深圳疫情大数据图表

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大数据图表怎么做

1、-05-07立即下载 首先打开excel类型昨日深圳疫情大数据图表的大量数据文件。然后可以看到数据文件，选中数据。找到方昨日深圳疫情大数据图表的插入。点击找到图表。打开，可以看到默认图表。我们可以选择折线图，上方还有不同的折线图表。双击，就可以在文件中添加图表了。

2、生成图表昨日深圳疫情大数据图表：框选想要分析的数据，右键点击生成范围分析图，选择所需的图表类型。调整外观和数据昨日深圳疫情大数据图表：自定义图表颜色、横坐标显示类别和数据、标题及背景色等。导出图片：制作完成后，点击导出按钮，即可导出PNG格式的图表图片。

3、在EXCEL中选择要展示的数据区域-【插入】-【图表】选项，可以看到EXCEL提供15种类型的图表，包括柱形图，折线图，饼图，条形图，面积图，XY散点图，股价图，曲面图，雷达图，树状图，旭日图，直方图，箱型图，瀑布图和组合图。图表类型非常丰富，涵盖了市面上所有比较流行的图表。

4、以常用的大数据分析图工具Excel为例，首先要新建一个空白表格。然后要在新建好的空白表格中键入相应的数据，再通过鼠标右键设定单元格格式，把需要分析的数据填好在报表中。然后应用shift鼠标左键选定昨日深圳疫情大数据图表你想要分析的区域，根据分析需求选择相应的函数和图表类型，即可做出想要的大数据分析图。

5、要做出专业且美观的数据分析图表，需从明确观众、确定结论、选择合适图表以及运用工具四个方面入手：明确观众：不同观众关注重点不同，一套报表难以满足所有业务场景和人员需求。明确观众后，呈现其关心的内容，产生共鸣，多数场景下观众认可就是判断图表价值的唯一标准。

6、现在可以明显的看出柱状图在处理大数据集时的劣势：很难对每个商品做明确区分，多种商品挤在一起，无法区分出商品之间的发货量对比。（PS.上边的错误操作，请勿模仿哦~）二维图表：只能有一个变量，但可以比较多个值。

疫情之下,地图可视化能做什么?

“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）。

信息传达提效将销售数据转化为折线图后，月度趋势起伏瞬间清晰，比翻阅表格快十倍。疫情期间的核酸地图用颜色区分风险等级，让公众对形势判断更直观。 隐藏模式发现某中学分析学生就餐数据时，通过扇形图发现剩菜率最高的竟是绿色蔬菜，于是调整烹饪方式后浪费减少40%。

消除行政区划面积的影响：在展示疫情地图时，可以采用容器充填图等技术消除行政区划面积对疫情严重性的影响，使得数据更加准确直观。增强数据可读性：通过优化图表设计和色彩搭配，增强数据的可读性和可理解性。例如，可以采用更加醒目的颜色和字体来突出关键数据和信息。

网点可视化管理 首先，利用地图技术可以实现网点可视化管理。通过标注配货仓、团购社区和团购写字楼的位置，以不同颜色的图标展示不同的位置情况，使得各网点的情况更加清晰化。同时，可以对各网点添加自定义属性信息及图片，方便随时了解具体情况。

百度APP推出的“复工地图”功能通过直观展示商户营业状态，有效解决了疫情防控期间用户外出消费的“信息不对称”问题，成为城市复苏的重要工具。

大数据可视化|怎样直观地“看见”数据?

大数据可视化通过图形化手段将抽象数据转化为用户可见的形式，帮助直观理解数据特征与规律。 具体实现方式及关键要点如下：大数据可视化的核心定义大数据可视化是利用信息技术将抽象数据转化为用户可见形式的技术，其核心目标是通过图形化手段清晰传达数据信息。

数据大屏可视化展示：直观理解数据 瓴羊Quick BI提供多种数据可视化组件和效果，如图表、地图、仪表盘等，这些多样化的可视化方式能够满足企业不同的数据展示需求。通过数据大屏，企业可以直观地看到各项数据的实时变化，从而更清晰地理解数据背后的含义，更准确地把握企业的运营状况。

数据可视化是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，同时支持对数据进行交互分析的技术方法。数据可视化的必要性突破人类记忆限制：人类大脑对视觉信息的获取效率远超其他感官，尤其在处理复杂数据时，图形化展示可显著降低认知负荷。

我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。概念可视化 通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。

速度快 使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快，从而轻松理解数据。多维度显示数据 在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。

经典案例库|数据新闻案例集合大放送!

1、澎客工坊《自杀干预在中国》：聚焦自杀干预行动，以数据新闻形式展现。 一本神经论《数读舆情 | “仝卓应届生造假”事件》：运用数据可视化，全面分析舆情事件。 美国南加州公共广播电台《困》(STUCK)：以在线新闻和音频叙事形式，揭露房产市场底层状况。 《男同之痛：艾滋病下的阴影》：揭示同性恋群体污名化现象，呼吁正确看待。

2、新冠疫情数据新闻 案例01：新华社《3D新闻｜了解新冠病毒》简介：新华社运用3D交互模型，将新冠病毒的形状、结构、传播方式等一一展现出来，使读者能够在交互的游戏中了解新冠病毒。

3、经典数据新闻案例集合如下：新冠疫情数据新闻 新华社《3D新闻 | 了解新冠病毒》：利用3D交互模型直观展示病毒结构与传播方式，增强科普效果。 回形针《关于新冠肺炎的一切》：通过动态视频和3D模型生动展示病毒知识，使内容易于理解。

4、数据可视化案例与工具大放送 财政数据可视化大集合 233个财政数据可视化作品大集合，出自开放知识基金政策和研究方向的负责人Jonathan Gray之手，他目前正在做财政数据可视化有关的研究。他将全球好的财政数据可视化作品收集在一起，并在谷歌表格上发布共享。

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