【DiVoMiner】疫情大数据,非一般的词云图把看不见变得可见
〖壹〗 、DiVoMiner？可通过制作词云图将疫情大数据中看不见的信息变得可见，以直观展示全球新冠肺炎疫情中各国家/地区的累计确诊病例情况。
如何从数据中洞悉“疫情 ”的趋势?
〖壹〗 、判断方法：当疑似病例曲线持续下降时 ，说明疫情的扩散趋势得到控制 ，最后的胜利就离我们不远了 。
〖贰〗、数据收集与总结：收集上海疫情的相关数据，包括每天新增确诊病例数、累计确诊病例数 、治愈病例数 、死亡病例数等 。总结数据，确保数据的完整性和准确性 ，对缺失或异常数据进行处理。总量分析：通过绘制累计确诊病例数的趋势图 ，观察疫情的整体发展态势。
〖叁〗、消费品企业需重新认识后疫情时代主流消费人群行为特征及变化，为趋势判断提供依据 。新人群代表消费需求变化 ，拉动渠道结构变化 ，最终形成对数字营销的全新要求，即“新人群 - 新消费 - 新渠道 - 新营销 ”的相互牵引逻辑 。
〖肆〗 、图中的每个节点代表一个账户 ，节点的大小和颜色都反映出其影响力和情感倾向。这种可视化不仅直观地展示了事件的脉络 ，还揭示了不同群体间的联系和冲突 。Lotan所使用的Gephi，以其强大的布局和设计功能 ，将数据转化为引人入胜的视觉叙事 。
一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图
〖壹〗 、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 。
〖贰〗、步骤6中，将省市与模拟占比数据制作成饼图 ，添加数据标签 ，与雷达图结合。在步骤7中，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 。最后 ，步骤8对图表进行美化，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 。
〖叁〗 、南丁格尔玫瑰图简介起源：由南丁格尔在克里米亚战争期间发明，用于展示士兵死伤报告。
〖肆〗 、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 。
镝数图表教程-人民日报和央视新闻都爱用的南丁格尔玫瑰图,更简单好用的...
〖壹〗、镝数图表制作玫瑰图的优势 模板支持：镝数提供人民日报风格的南丁格尔玫瑰图模板，无需从零设计 ，直接填入数据即可生成专业图表 。交互效果：生成的图表支持交互功能 ，可通过链接或二维码分享，查看动态数据展示。个性化调整：支持调整颜色 、大小 、位置、文字标签等，满足个性化需求。
〖贰〗 、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，并打开 。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】 ，将数据替换为最新的数据 。步骤三：调整图表样式 选中玫瑰图，调整位置和大小 ，并编辑【颜色】统一为渐变色 ，以增强图表的美观性。
〖叁〗 、人民日报风格南丁格尔玫瑰图模板地址 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 。
〖肆〗、使用镝数 访问官方网站：官方网站地址为：https：//dydata.io/。
〖伍〗、然而，模板中的地区和天数以文字标签形式存在，不能随着数据编辑而自动变化 。镝数提供了更纯粹的数字模板 ，但在美观性上略逊一筹 。综上所述 ，选取制作南丁格尔玫瑰图的工具时，需要根据个人需求和偏好来决定。对于希望在图表中加入更多个性化元素的用户 ，花火Hanabi可能是更好的选取 。而对于更注重便捷操作和简洁模板的用户 ，镝数则显得更为合适 。
