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登录镝数平台 电脑登录镝数官网（），并登录账号。选择桑基图模板 在平台首页或图表模板库中，点击【图表模板】-【桑基图】。找到桑基图（两列）模板，并点击打开。填充数据 将准备好的数据复制粘贴到桑基图模板中，替换原数据。
一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图
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。
让数据能够更加让人印象深刻。这种图表形式有时也被称作「南丁格尔的玫瑰」，是一种圆形的直方图。 南丁格尔自己常昵称这类图为鸡冠花图（coxcomb），并且用以表达军医院季节性的 亡率，对象是那些不太能理解传统统计报表的公务人员。
南丁格尔玫瑰图，又称极区图，是一种在极坐标下绘制的柱状图，以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉。南丁格尔玫瑰图的基本定义 南丁格尔玫瑰图使用圆弧的半径长短来表示数据的大小（数量的多少）。
南丁格尔玫瑰图，又称鸡冠花图或极坐标区域图，是南丁格尔在克里米亚战争期间提交的一份关于士兵 伤的报告时发明的一种图表。南丁格尔玫瑰图主要用于对比不同类别的数值，可以看作是变形后的柱形图，但它以极坐标为轴进行展示。
Excel数据地图,真高级!
1、首先，需要下载Excel提供的数据地图模板。这个模板包含了制作数据地图所需的所有设置和格式。输入数据：打开模板后，在指定的位置输入想要制作地图的数据和地区名称。例如，如果想要制作山西省各市的数据地图，就需要输入山西省及其下属各市的数据和名称。生成地图：点击模板中的“生成地图”按钮。
2、进入简道云平台。新建应用。从Excel中导入数据。创建仪表盘。操作步骤 进入数据地图界面 在仪表盘界面，依次点击“数据组件” “统计表” “地图”。选择数据源 选择需要统计的数据源，该数据源需包含地址字段或定位字段，以便通过地图进行统计分析。
3、在加载项列表中，找到Microsoft Power Map for Excel。在左下角的管理处选择“COM加载项”，然后点击【转到】。在弹出的对话框中，勾选Microsoft Power Map for Excel，然后点击确定。数据准备与导入 数据地图至少需要两个字段：地址和值。
PPT制作自动显示数据的动态地图,原来这么简单!1分钟就能学会
利用在线网站（如“图表秀”）来制作地图分布图。进入“图表秀”网站河北历史疫情数据图表，点击“新建图表”，然后在众多图表模板中选择“地图”。选择喜欢的地图样式后，点击“编辑数据”进入图表数据的编辑界面。点击“选择文件”，将之前整理好的Excel数据表上传到网站中。网站会自动匹配数据，并生成地图分布图。
保存添加的数据后，点击右边的 Import 将数据导出为 tileset，命名为 mydata。建议对不同的数据类型创建两个 dataset，并分别导出为两个 tileset。选择并编辑地图模板 在 Mapbox Studio 中，点击 style，选择一个合适的自定义地图模板，如 light。进入编辑页面，加载之前导出的 mydata tileset。
第1步，新建一张地图(File→New)(如图2)，这时河北历史疫情数据图表你会看到网格——暴雪为河北历史疫情数据图表了方便玩家合理安排地图构造而设计的类似一些图像编辑软件的引导线(可通过View→Grid→None来消除它)。首先，河北历史疫情数据图表我们使用工具面板的地形面板(Terrain Palette)(图3)来创建一些山和水之类的自然地貌。A部分用来调整地形纹理以及绘制分界线。
COVID-19数据分析方法汇总
1、综上所述，COVID-19疫情的数据分析方法多种多样，包括数据获取与预处理、地图可视化、人口迁徙分析、多维度数据分析、桑基图分析、统计分析方法以及机器学习与预测等。这些方法各有优劣，应根据具体需求和数据特点选择合适的方法进行分析。
2、打开COVID-19工具 在XLSTAT工具栏中，单击COVID-19图标，将弹出COVID-19数据分析对话框。选择数据源 使用活动工作簿：如果已加载数据且不想重新导入，可选择此选项。XLSTAT将自动从工作簿的第一张表中导入数据，建议使用与ECDC数据格式相同的列标题。
3、接续操作，激活COVID-19工具，在菜单中选择选项，激活COVID-19选项后，点击保存并关闭操作以启用功能。激活工具后，即可使用一系列配置选项进行数据导入与处理。首先提供的是选择已加载工作簿直接导入数据，或是从ECDC或NYTimes导入数据的选项。
4、新冠肺炎（COVID-19） 亡率及国外疫情分析 新冠肺炎对老年人的致 率 根据分析，新冠肺炎对老年人的致 率存在显著差异，主要取决于医疗资源的挤占程度。在没有发生医疗资源挤兑的情况下，老年人感染新冠病毒后的 亡率（救助 亡率d1）相对较低。
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