太原昨天的疫情数据图表查询；太原昨天的疫情数据图表

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【4.13新冠图表】西班牙累积确诊数突破17万

1、截至4月14日（北京时间7点），西班牙累积确诊数达17万例，成为全球疫情较为严重的国家之一。 以下是与西班牙疫情相关的详细信息及五大联赛其他国家疫情数据整理：西班牙疫情核心数据累积确诊数：17万例（截至北京时间4月14日7点）。数据来源：维基百科和Worldometers。

2、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。

3、截至2021年5月13日8时36分，全球新冠确诊患者累计达6069亿人，死亡333万人，现有确诊3169万人，治愈2566亿人，治愈率72%，死亡率08%。

4、截至4月10日统计时，西班牙、法国病死率首次超过10%，英国病死率升至126%接近意大利（173%）。具体数据情况如下：西班牙新增确诊超过5千，累计确诊超过15万，累计死亡超5万，累计治愈超5万。西甲球队所在地区疫情情况：法国单日新增死亡1341例，累计死亡超2万，病死率首次超过10%。

5、西班牙过去24小时新增7719例新冠肺炎确诊病例，累计确诊病例数已超过10万例，具体数据及背景信息如下：核心数据 新增确诊：7719例 累计确诊：102136例 新增死亡：864例 累计死亡：9053例 全球排名西班牙成为继美国和意大利之后，全球第三个累计确诊病例超过10万例的国家。

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。

注重图表排版样式图表的排版样式同样重要，它直接影响到图表的可读性和美观度。一个规范的图表应包含以下要素：标题：明确图表的主题和内容。字号和配色：保持字号一致，配色协调，避免过于花哨或刺眼。图例位置：合理放置图例，避免遮挡数据或影响阅读。

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。

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。

【4.9新冠图表】西法病死率超10%,英国12.3%接近意大利

1、截至4月10日统计时，西班牙、法国病死率首次超过10%，英国病死率升至126%接近意大利（173%）。具体数据情况如下：西班牙新增确诊超过5千，累计确诊超过15万，累计死亡超5万，累计治愈超5万。西甲球队所在地区疫情情况：法国单日新增死亡1341例，累计死亡超2万，病死率首次超过10%。

2、英国莱斯特大学与英国国家统计局的研究显示，新冠重症患者5个月内约13%死亡，逾三成会重新就医。具体分析如下：死亡率：研究指出，在第一波出院的47780名新冠痊愈者中，13%的患者在140天内死亡。这一数据与“5个月内超过10%的人死亡”的结论一致，且更精确地量化了时间范围（140天≈6个月）。

3、英国一项研究发现，在“康复出院”的新冠患者中，八分之一的人因曾感染新冠在五个月内死亡，这一研究结果若无误，说明新冠危害性及致死率与现有认知存在巨大差异，治疗手段可能是重要因素，中国新冠治疗采用中西医结合方式，与英国不同且效果显著。

千字文总结,数据可视化图表创建之道,建议收藏

图表需具备逻辑性问题图表示例：这类图表往往缺乏明确的排序逻辑，使得数据展示显得杂乱无章。正确作图的排序逻辑应包含以下三点：时间逻辑：数据应按照时间顺序由左往右、由小到大排列。对象逻辑：分析对象可按类别或部门等顺序排列，如A、B、C类店铺或部门部门部门3。指标逻辑：指标数据值可按由大到小或由小到大的顺序排列。

镝数图表 网址：https：//dycharts.com/appv2/#/pages/home/index 特点：拥有上百种图表模板，涵盖饼图、折线图、柱状图、散点图、桑基图、玫瑰图、词云图等图表类型。支持一键生成可视化图表，并提供数据检索和整合功能。

Series函数的基本语法是：Series(名称， X_值， Y_值， 样式， 计算值)。其中，名称是数据系列的标签，X_值和Y_值分别对应X轴和Y轴的数据，样式参数则用于调整图表的外观，计算值则是用来执行特定的计算。

各省第一波感染高峰时间预测【数据可视化】

1、目前没有直接提供各省第一波感染高峰时间预测的完整数据及可视化图表，但可通过数据可视化工具和平台获取相关数据并制作图表。以下是具体说明：数据获取途径：可参考的数据可视化工具网址为，该平台提供动态数据可视化、三维数据可视化等功能，可能包含与疫情感染高峰相关的数据资源或模板。

2、可视化高峰数据背景高峰数据可视化通过将技术与艺术结合，将数字信息转化为图形化表达，提升信息传达效率。其核心价值体现在两方面：数据驱动价值：通过可视化揭示数据中隐藏的规律，例如登顶行为的时间分布、高峰海拔特征等。

3、年12月24日。根据乌市微生活相关资料查询得知，苏州感染高峰时间是2022年12月24日、苏州预计第一波疫情高峰期是12月24日，高峰结束期要持续一个多月预计到2023年1月28日一定要佩戴好口罩注意防护。

从丁香园疫情地图,想到的一些图表设计经验

图表设计需以简单直观为核心避免复杂图表：早期疫情地图使用堆积柱形图、面积图展示疑似、确诊、总数比例关系，虽能展示数据细节，但对普通用户理解门槛高。例如，堆积图要求读者能快速识别不同颜色区域代表的数值及其占比，而多数非专业用户难以快速掌握。

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