上海疫情数据报告；上海疫情数据折现图

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北大教授一年死亡人数

1、折线图上的数据是各年讣告总数。我们可以看到，在疫情之前，年讣告总数相对稳定，而表中可看到，个别月份讣告数格外多。我们可以看到2015年7月有13张讣告，而当年医院报告表示7月流感人数创新高；2017年5月有10张讣告，而当时正是禽流感流行阶段。

2、北大教授陶澎：重罚农村柴火烧饭取暖，每年致几十万人死亡。关于农村死亡人数的数据引起了公众的质疑，许多人对这一数据的真实性持怀疑态度。争议的焦点之一是陶教授的数据来源和调查方法，一些网友质疑了这些数据的准确性和研究方法的客观性，认为陶教授的调查可能存在偏颇。

3、清华北大死了46个人。根据查询相关资料信息，清华大学讣告得出统计，从2022年11月10日到12月10日短短一个月时间，就有18位65岁以上的老教授去世，北京大学校官网发布的讣告显示，从10月31日到12月24日，北大就先后送走了28位老教授。

4、年仅34岁，北京外国语大学的程多闻副教授突然离世。据了解，这位副教授是因为突然出现了心源性猝死情况而离世，这是一种由于心脏原因所引发的疾病，会导致人类突然死亡，根本就没有任何前兆。患者突然之间出现意识丧失的现象，如果症状严重，那么在一个小时之内就会死亡，这属于非外伤性的原因导致自然死亡。

5、农村烧饭还在用木柴？ 先来说说北大教授的观点，将他调查，他得出结论现在农村用木柴烧饭烤火导致PM5增多，有十万人因为吸入农村用木柴烧火烤火释放的PM5而身亡。

折线图、柱状图、饼图等图表的使用场景?

1、在特定场景下，还可以使用地图、甘特图、雷达图等图表进行更加具象的展示。例如，地图+气泡图可以展现全球各区域的疫情严重情况，甘特图则常用于项目或任务管理。图表的搭配使用可以产生更强大的效果。

2、常见的图表有：柱状图、折线图、饼图、漏斗图、雷达图。柱状图适用场景：它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。折线图适用场景： 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。它还适合多个二维数据集的比较。

3、）延伸图表：堆积柱状图、百分比堆积柱状图，不仅可以直观的看出每个系列的值，还能够反映出系列的总和，尤其是当需要看某一单位的综合以及各系列值的比重时，最适合。折线图 1）适用场景： 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。2）优势：容易反应出数据变化的趋势。

针对不同类型的数据如何可视化

针对不同类型的数据，可以通过选择合适的可视化工具和技术来实现有效的数据呈现。例如，对于数值型数据，可以使用柱状图、折线图和散点图等；对于分类数据，可以使用饼图、条形图或树状图等；对于地理空间数据，则可以使用地图可视化。关键在于根据数据特点选择最能直观传达信息的可视化形式。

地理空间分布的数据可借助地图、热力图、点密度图等可视化形式展示。直方图展现单一数值变量的分布状况，箱线图则用于展示一组数值数据的五数概括，包括最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值，以及异常值。

条形图（Bar Chart）：适用于比较不同类别或组之间的数据大小，适合显示离散的类别数据和连续的数量数据。 折线图（Line Chart）：用于展示数据随时间或有序类别变化的趋势，适合显示连续的数据变化趋势，例如股票价格变化。

面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

数据可视化是一种直观、清晰地展示数据的方式。在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。条形图条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。

数据可视化图表种类繁多，能够帮助我们更直观地理解数据。常见的图表类型包括柱状图和条形图，它们通常用于比较不同类别的数据量。柱状图适合展示离散的数据，而条形图适用于展示连续的数据。此外，漏斗图则常用于展示转化率，从一个阶段到另一个阶段的用户减少情况。

如何利用Excel绘制漂亮的气泡图,最全教程来了!

1、选中任一气泡点，单击鼠标右键，选择“设置数据系列格式”菜单，弹出对话框，在“系列选项”中“大小表示”区域，选择“气泡面积”，将气泡大小缩放设置为“30”。这里的大小可根据个人习惯及实际情况进行设置 此时各个气泡已不再重叠，剩下的操作步骤与绘制矩阵图基本一致。 按照【绘制矩阵图】的步骤去优化气泡图。

2、开始前，请确保您的身高和体重数据已经准备好并位于Excel中的适当列中。 接下来，在Excel的菜单栏中点击“插入”选项，然后选择“图表”以打开图表类型选择窗口。 在图表类型选择窗口中，找到并选择“所有图表”下的“XY散点图”类别。 选择“气泡图”作为您要创建的图表类型。

3、先准备原始数据两组，因为具有两个数据维度，所以数据准备两组。在工具栏中找到插入-图表-插入的图表，在展开菜单中选择XY散点图 图表设置：自动生成的图表，把横轴和纵轴的位置是相反的，同时代表气泡面积的数据也默认为同一个数值。

4、气泡图：应对三维数据的得力助手 气泡图是散点图的变体，通过气泡大小展示多维数据的趋势。它优于柱状图和折线图，特别适用于三维以上数据，展现清晰对比。 适用场景 多维数据：2个坐标轴变量决定位置，气泡大小代表额外维度，如颜色或透明度。

做数据报表时,哪些类型数据适合用什么图分析(比如按年算各

**饼图**：适合展示数据的构成和比例关系，如市场份额、百分比等。使用时，饼图最多只能使用一个数据系列，且数据点不超过6个，否则可能无法清晰表达信息。 **条形图**：用于比较不同项目间的数量差异，如大小、多少等。它能直观地显示数据的排列顺序。

表格图：适用于展示详细数据，如财务报表或调查结果。它们以行列形式组织信息，便于比较和分析。 折线图：适合表现随时间变化的数据。通过连接数据点，可以清晰地观察到趋势和周期性变化。 条形图：当需要比较不同类别或组的数据时，条形图非常有效。每个条形的长度直观地表示了数据的量。

比较类图表 主要用途为对比不同值之间的差异。此类图表包括多系列柱状图、堆积柱状图、对比柱状图、分区柱状图、雷达图、漏斗图与迷你图等。每种图表有其适用场景与优缺点，如多系列柱状图适用于对比多个维度的数值，而漏斗图则侧重于展示转化率分析。

展示数据：最后，可以使用柱状图、折线图、饼图等图表来展示数据，以便更直观地了解数据情况。根据具体情况，可以选择不同的图表进行展示。例如，可以使用柱状图来展示各会计科目的金额情况，使用饼图来展示各会计科目的占比情况，使用折线图来展示各会计科目的增长趋势等。

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