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。

打开模板后
，按照模板中的说明输入数据，即可一键生成南丁格尔玫瑰图
。

初始数据值统一设为1 ，若数值较大可按比例缩放。图表插入：圈定新建的数据组
，选取插入圆环图 。

南丁格尔玫瑰图，又名鸡冠花图 、极坐标区域图 ，源于南丁格尔在克里米亚战争时制作的关于士兵死伤报告的图表
。此图在极坐标下展示柱状图
，通过圆弧的半径长度表示数据大小。英文名为Nightingale Rose Chart、Coxcomb Chart
、Polar Area Diagram 。适用于比较不同分类的大小
。

在Excel中，你可以利用原生工具或数据插件轻松制作南丁格尔玫瑰图。使用原生工具 ，首先选取包含数据的单元格区域
，插入环形图，调整样式和颜色 ，通过设置数据系列格式调整圆环的直径，最后确保不显示不需要的扇形
，完成图表制作 。此过程虽需一定的耐心，但能让你对Excel图表功能有更深入的了解
。

制作南丁格尔玫瑰图的步骤如下： 改变PPT的大小 ，由横版改为竖版。在设计--幻灯片大小中选取自定义幻灯片大小
，设置为A4纸张，方向为纵向 。 插入饼图 ，输入数据
。将数据写成相同值
，例如1，下拉右下角修改 ，关闭表格
，得到五彩斑斓的饼图。 将饼图转换为图片 。

【5.9新冠图表】意大利累计治愈超10万

〖壹〗、意大利疫情核心数据新增治愈：4000例累计治愈：超10万例现存病例：未直接提及，但西班牙现存病例降至3万例 ，德国现存病例降至20475例
，可侧面反映欧洲整体趋势。相关图表展示 意大利疫情整体趋势图 图中可能包含意大利累计确诊 、治愈
、死亡等关键指标的曲线变化，但未明确标注具体数值
。

〖贰〗、添加数据标签选中图表绘图区 ，点击右上角“图表元素”按钮（“+ ”号），勾选“数据标签”选项。数据标签将直接显示在柱形顶部
，便于直观读取具体数值 。修改图表标题点击图表标题（默认显示为“国内新冠肺炎最近7天新增治愈/死亡柱形图
”），直接输入新标题 ，例如“新冠肺炎近7天新增治愈与死亡情况对比”
。

〖叁〗 、截至4月10日统计时
，西班牙
、法国病死率首次超过10%，英国病死率升至126%接近意大利（173%）。

〖肆〗、西班牙 累计确诊：接近20万例 。英国 新增确诊：接近6000例
。累计确诊：超过12万例。

〖伍〗 、意大利累计死亡病例接近9万例 ，疫情致死率较高 。

新闻可视化有几种形式

〖壹〗
、新闻可视化主要通过数据可视化图表展现
，包括各种形式的图表，如柱状图、条形图 、折线图和饼图
。这些图表直观地展示了数据之间的关系 ，帮助读者更快速地理解信息。

〖贰〗
、可视化新闻的类型多种多样
，有信息表、时间线 、数据漫画、数据地图
、文字云、泡泡图等 。 可视化新闻的产生原因 （一）传播环境驱使 在大众传播中，自媒体推送的无限庞杂海量的信息和受众希望快速准确获取关键重点信息之间的矛盾日益凸显
。这种传播环境催生了可视化新闻的产生和发展。

〖叁〗 、可视化新闻定义：可视化新闻是以数据为核心
、以信息为支撑、以可视化为载体的跨媒体新闻报道形式 。它通过整合现代信息技术 、数据化制作与可视化生产技术 ，将新闻内容转化为图形
、图像等直观形式
，实现数据挖掘与可视化呈现的结合。其本质是通过技术手段将抽象信息具象化，降低受众的信息接收门槛
。

如何使用百度地图查询疫情动态

〖壹〗、步骤1：进入更多功能入口打开百度地图主界面 ，在屏幕右下角或右上角找到“更多 ”图标（通常为三个横线或省略号形状），点击进入功能扩展页面。步骤2：选取疫情动态功能在“更多
”页面中
，浏览功能列表，找到“疫情动态”图标（可能标注为“疫情地图 ”“疫情信息
”等） ，点击后系统将自动跳转至疫情数据展示界面 。

〖贰〗 、第一步：进入“我的”页面打开百度地图APP
，在界面右下角点击【我的】选项，进入个人中心页面
。

〖叁〗
、第一步：进入【我的】页面打开百度地图APP ，在首页右下角找到【我的】图标
，点击进入个人中心页面。

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...

〖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〗、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。

〖肆〗
、镝数则结合了文字排版和图表模板 ，适用于特定场景
，且PPT式操作上手容易，但需要注意模板中的文字标签问题 。

〖伍〗、步骤： 注册并登录花火Hanabi。 在图表模板中选取南丁格尔玫瑰图
。 输入或导入自己的数据。 根据需要调整图表的样式和颜色 。 导出图表为PNG 、JPG
、GIF或SVG格式
。 注意：部分功能需要VIP会员权限。

〖陆〗、图2：南丁格尔通过玫瑰图揭示医疗问题玫瑰图的制作方法选取工具 在线工具：镝数图表（支持快速生成玫瑰图） 。专业软件：Excel 、Python（Matplotlib库）
、R（ggplot2包）
。数据准备 确保数据为数值型 ，且范围适合半径表示（避免极端差异）。若需展示周期性，按时间顺序排列数据（如1-12月） 。

如何从数据中洞悉“疫情 ”的趋势?

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
。例如在分析某地区疫情时 ，若连续一周新增疑似病例数呈递减趋势
，且下降幅度较为稳定，可初步判断该地区疫情传播速度在减缓。新增治愈人数与新增死亡人数作用：对比新增治愈人数与新增死亡人数 ，可以判断疫情的破坏程度 。

DadaViz的可视化作品远不止于此
，从非洲埃博拉疫情的传播分析，到纽约出租车使用情况的可视化 ，再到全球服刑人口和互联网使用地图
，每一张图表都是对世界的独特解读
。Markovitz，这个来自委内瑞拉的以色列移民 ，和他的团队
，就像一个联合国，用数据语言跨越文化界限 ，共同讲述全球的故事。

中位累计销售额轨迹呈下降趋势：2020-2022年分别较疫情前降低10%、18%和23% 。

“致广大
”：以全局视野谋划发展洞悉规律，把握方向“致广大”要求在复杂形势中看清本质 、把握规律。当前国内外形势多变
，需通过增强“四个意识 ”
、坚定“四个自信”、做到“两个维护
”，提升政治判断力与领悟力 ，从宏观层面理解“两个大局”的内涵
，明确自身在时代坐标中的定位
。

场景化洞察：紧扣疫情期间消费者行为变化，挖掘戴口罩场景下的口气自查需求。