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 。

数据总结与图表类型全球疫情数据可通过公开渠道获取，需总结为包含国家名称
、确诊病例数及辅助列（如Rlog）的表格
。此类数据可视化通常采用南丁格尔玫瑰图 ，其特点是通过扇形半径反映数值大小
，形成类似玫瑰花瓣的环形布局。

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
，选取合适的颜色编码，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。

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。

累计趋势图：通过连续的折线或柱状变化，呈现全球疫情的总体趋势 。例如 ，累计确诊人数从1月的少量增长
，到3月后的指数级上升，再到后期的波动平缓 ，清晰反映防控措施的效果。单日数据查询：用户点击特定日期后，地图和图表同步更新
，显示该日全球各国的疫情数据，支持横向对比和纵向分析
。

2022年中国打工最难一年

〖壹〗、022年对中国部分劳动者而言是极具挑战的一年 ，多重因素叠加导致打工难度显著增加
，但“最难一年
”的表述需结合具体行业 、地区及个体情况辩证看待。以下从不同维度展开分析：疫情冲击：上海等地的经济停滞与就业危机企业倒闭与失业潮：2022年上半年上海因疫情实施严格封控，大量中小企业因现金流断裂被迫关闭 。

〖贰〗、养老保险需累计交满15年 ，断缴后续上即可
，但退休待遇可能降低
。失业
、生育险需交满1年，工伤险即交即用。此外 ，一线城市购房、购车 、子女入学等政策常与社保缴纳年限挂钩（如北京购房需连续缴满5年）
，断缴需重新计算 。跳槽谨慎：2021年大量公司倒闭
、裁员，就业机会减少
。

〖叁〗、为什么说2022年是很多人最难的一年？因为受到疫情影响 ，没有了收入
，对很多人的影响相当之大。为什么那么说？很多城市打工人可能背有房贷车贷，又或者没有存款和可以产生现金流的资产 ，但是每天又需要吃饭和付交房租，如果没有收入
，就几乎没有任何的回旋余地，所以不能工作挣钱的日子 ，真的支撑不下去 。

全国老龄化地图:哪些省市疫情防控压力最大?

〖壹〗 、上海
、吉林、江苏南通 、辽宁抚顺
、四川部分地市等省市疫情防控压力相对较大
，主要与当地老龄化程度高、老年人口抚养比大有关
。

〖贰〗 、上海
、吉林、江苏南通 、四川部分地市等省市疫情防控压力较大，主要与当地老龄化程度高、老年人口抚养比大有关。具体分析如下：老龄化率高的省市 上海：65岁以上人口占比为128% ，放宽到60岁以上
，老年人口占比突破23%，有600万老龄人口 。

〖叁〗
、东北地区：辽宁、黑龙江 、吉林三省老龄化程度较高
。其中 ，辽宁省65岁及以上人口占比达到14%
，位居全国前列。这一地区的老龄化问题较为突出，与历史上的人口迁移
、生育政策以及经济发展状况等因素密切相关 。华北地区：北京、天津两市老龄化程度也相对较高。

〖肆〗 、辽宁：老龄化率居全国首位 ，东北地区老龄化问题突出
。上海：作为直辖市
，老龄化率位列第二，反映超大型城市的人口结构变化。黑龙江
、吉林：东北三省中两省进入前五 ，老龄化率显著高于全国平均水平 。重庆：直辖市中老龄化率比较高，与人口流动和生育率下降有关
。

〖伍〗、且死亡年龄中位数普遍在70-90岁
，与各地人均预期寿命基本相当。好消息是，接种三针疫苗 ，可将重症和死亡风险减少90%以上 。所以
，做好老年人疫苗接种是关键
。而在老龄化相对严峻的省市，如何做好进一步防控 ，也变得愈发重要。

〖陆〗 、老龄人口创造的价值更少 。之所以老龄化社会会受到更大的关注
，是因为老年人口在社会当中所能够创造的价值比年轻人创造的价值更少
。而且老年人口在社会当中的消费也是比较少的，日本社会的经济发展速度较慢 ，就是因为社会当中的需求量不足以及社会的价值贡献比较少。