绘制时间轴：用直尺和铅笔在纸上画一条水平直线代表时间流逝，在直线一端写上起始时间，另一端写结束时间。根据疫情时间跨度，以天、周或月为单位标记时间轴。标记数据点：依据疫情发展情况，在时间轴上标记各类数据点，如确诊人数、地理分布、防控措施等。用不同颜色标记不同数据，如红色表示确诊人数增加，绿色表示治愈人数增加。
月19日，高级别专家组上午参加疫情研讨会后，立刻前往武汉金银潭医院和武汉疾控中心实地调研。中午来不及休息，下午开会到5点，又登上飞往北京的航班。1月20日一早，6位高级别专家走进中南海，直接面对决策层，汇报了对疫情的研判意见。
疫情数据处理方面，选择了来自今日头条抗击肺炎专题页中，来自国家卫健委、各省市区卫健委、政府等公开实时数据，并以JSON格式保存为每日更新的数据。在程序中调用多个API展示历史趋势、城市或国家数据等。数据可视化动态交互效果中，使用图例图表与地图“抱团取暖”，结合动态时间轴，达到最佳数据可视化效果。
日本D：日本过去三年新冠疫情人口自然增长率约为（-11）（1/1000）。美国。美国A：2023年11月20日，美国日新增新冠病毒感染数量为17，812例，而同日日本新增感染数量为12，065例，美国感染数量比日本高出约10倍。美国B：美国新冠疫情时间轴趋势图件显示，从2020年到2023年，感染数量呈现出下降趋势。
〖A〗、使用DataEase开源工具可以实时直击展示上海疫情仪表板。具体实现方式如下：数据获取：通过新浪新闻提供的上海疫情API接口和求助信息接口，利用DataEase的API数据源功能导入数据。数据集建立与更新：在DataEase中建立数据集，并设置定时更新，确保所展示数据的实时性。
〖B〗、DataEase的易用性和灵活性让博主得以快速制作出满足需求的仪表板，他表示这款开源工具非常适合各类数据分析场景。他期待DataEase项目未来能有更多发展和更新，以满足更多用户的需求。
〖C〗、DataEase是一个强大的开源工具，它支持快速数据分析和业务趋势洞察，通过拖拽式操作轻松制作图表，并方便分享。利用其丰富的数据源连接功能，我们可以通过API获取上海疫情数据，如新浪新闻接口，以及求助信息数据，如“我们来帮你·上海抗议互助”网站的接口。
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。
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。
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。
荣获上海市社会主义精神文明十佳好人好事、闸北区“模范志愿者”等荣誉。
目前，欧美国家不少地区仍处在最高级别的封锁措施中，全球每日新增确诊病例数虽然停止了继续攀升的势头，但仍处在高位（约50万/日）。各国都在抢购疫苗，但接种的速度似乎慢于预期（截止1月28日全球完成接种人群比例仅0.1％左右）。
全球疫情在短期内无法彻底结束，具体结束时间难以确定。以下是对此结论的详细解释：全球疫情结束受多方面因素影响：疫情何时能够彻底结束，涉及到病毒变异、疫苗覆盖率、全球防范工作等多个方面。这些因素之间相互关联，共同影响着疫情的走向。
全球疫情的结束时间无法精确预测，但根据历史经验，可能在1至3年内结束。然而，病毒基因并不会彻底消失，未来可能再次突变并卷土重来。 疫情结束时间的预测： 全球疫情的结束时间是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，包括病毒的传播速度、变异情况、医疗资源的分配、疫苗接种的进度以及公众的防疫意识等。
我认为新冠疫情至少需要持续5年才能够彻底的结束，之所以需要5年，是因为国外的疫情依然是处于不断的蔓延当中，在短时间之内必须要接种疫苗，才能够彻底的消灭疫情所带来的影响。虽然疫情最严重的美国已经开始接种的疫苗，但是美国所需要的疫苗的数量是非常庞大的。
近期，海关总署公布数据显示，5月我国外贸进出口总值47万亿元，同比下降9%。其中，出口46万亿元，增长4%，进口01万亿元，下降17%。但4月份我国外贸出口值为41万亿元，同比增长2%，延续了上月的正增长趋势。这表明我国经济具有强大的韧性，外部市场对中国制造的需求依旧强劲。
疫情来袭，外贸承压。面对困难，政策打出组合拳，企业开拓新市场。我国货物贸易出口在一季度同比下降后，迎来恢复性增长。4月实现出口41万亿元，同比增长2%；5月出口46万亿元，增长4%。青岛三硕健康科技有限公司生产车间内，机声隆隆，工人紧张有序地忙碌着。
面对疫情带来的挑战，政策与企业共同发力。我国货物贸易出口在一季度下降后，于4月恢复增长，出口额达41万亿元，同比增长2%；5月出口额进一步增长至46万亿元，同比增长4%。出口恢复性增长，不仅反映了我国外贸发展的基本态势没有改变，也意味着外贸企业竞争力的提升。
海关总署最近发布的数据显示，5月份，中国外贸进出口总额达到47万亿元人民币，同比下降9%，但出口额达到46万亿元，同比增长4%，超出市场预期。面对新冠疫情对全球经济的影响，外贸企业面临前所未有的挑战。
国内复工复产的推进，使得供应链更加稳定，生产效率提高，这也为出口增长提供了坚实的基础。随着国内市场的逐步复苏，企业能够更好地满足国内外市场需求。李魁文还指出，尽管面临诸多挑战，但中国的外贸表现依旧保持韧性。他表示，未来将继续优化外贸环境，促进外贸高质量发展，以应对未来的不确定性。
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。步骤三：选中玫瑰图，调整位置和大小，编辑【颜色】统一为渐变色。
花火Hanabi 数据可视化工具 花火Hanabi是一个功能丰富的数据可视化工具，提供了多种图表模板，包括五种不同的南丁格尔玫瑰图。该工具具有友好的用户界面，支持电脑和手机预览，提供动画效果和一键换色功能。
但需要注意的是，尽管玫瑰图有时被视为“华而不实”，在选择和使用时需结合具体数据和目的，灵活运用其优点，以达到最佳的表达效果。想要深入了解和学习更多图表技巧，可以访问镝数图表或关注我的公众号Dydata镝数获取更多信息。
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数据可视化分析常用工具有四大类，它们分别是在线图表工具、Excel插件、PowerBI视觉对象以及Python可视化包。掌握这些工具，可以轻松实现各种可视化图表的制作，例如南丁格尔玫瑰图。在线图表工具包括镝数图表和图表秀。
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