tidyverse实战——利用疫情数据
〖壹〗、利用tidyverse进行疫情数据实战分析 数据来源：约翰霍普金斯大学持续更新的开源项目（CSSEGISandData/COVID-19），包含确诊数 、死亡数和治愈数三个数据集。分析工具：主要使用tidyverse套件中的readr 、dplyr、tidyr等包进行数据读取 、清洗和转换 ，并利用barRacer包制作动态条形图 。
〖贰〗 、tidyverse是一个由一系列R包组成的生态系统 ，旨在让数据传输、清理和转换变得简单、有扩展性 、可读性和一致性 。tidyverse包括常用的包dplyr和tidyr，分别用于数据处理和转换 ，以及总结数据中的缺失值和非方便型的列 、行。在学习ggplot2和tidyverse之前 ，需要掌握R语言基本知识和一些绘图基础知识 。
〖叁〗、关卡1：R 基础（2-3 周）核心目标：掌握数据处理与可视化的核心技能，为Shiny开发奠定基础 。学习内容：学习《R for Data Science》的1-21章，重点掌握：tidyverse的数据处理理念。readr的读取操作。dplyr的核心操作（如过滤 、转换 、分组聚合） 。ggplot2的可视化理念与核心操作 。
猴痘病毒最新基因测序:温和西非株系,与三年前英国毒株相近
〖壹〗、基因测序结果：截至5月21日 ，葡萄牙 、比利时 、美国三个研究小组分别公布了猴痘病毒基因组序列的初步结果。三份猴痘病毒（MPXV）的DNA序列初步显示同源 ，均属于温和的西非株系 。该株系与2018年和2019年在英国、新加坡和以色列发现的猴痘病毒关系密切 。病毒株系特点：猴痘病毒主要有两个分支：西非分支和刚果盆地分支。
〖贰〗 、猴痘病毒最新基因测序结果显示为温和的西非株系，与三年前英国毒株关系密切 。具体信息如下：基因测序结果：截止5月21日 ，葡萄牙 、比利时、美国三个研究小组公布了近期全球多地猴痘疫情感染者携带的病毒基因组序列草案 。三份猴痘病毒（MPXV）的DNA序列初步显示同源 ，均属于温和的西非株系。
〖叁〗 、月28日：采用Illumina宏基因组下一代测序，平均深度950倍 。与2018年英国发现的猴痘病毒相比 ，样本出现46个SNPs和3个缺失 ，表明病毒已发生一定变异 。德国 5月19日：使用Illumina平台，未提供测序深度。病毒分类为西非分支 ，与欧洲和美国近期菌株相关 。
〖肆〗 、病毒存在未知突变风险初步遗传数据显示关联西非毒株：5月19日葡萄牙研究人员上传了检测到的猴痘病毒基因组的第一份草稿 ，初步显示猴痘病毒与主要在西非发现的病毒株有关，这种病毒引起的疾病较轻 ，死亡率在贫困的农村人口中约为1% 。
折线图 、柱状图 、饼图等图表的使用场景?
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 。例如 ，结合柱状图与折线图展示数据间的关联 ，利用细圆环饼图与指标图突出关键指标，以及地图与气泡图的组合展示全球数据分布 。
条形图和柱形图都是用于比较不同类别的数量 ，条形图注重展示数值 ，而柱形图则通过垂直的长方形柱表示数据。它们常用于比较多个不同值，例如比较不同班级在期末考试中的平均分数 ，帮助学校管理层分析成绩差异并采取相应改进措施 。
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 。
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 ，饼图比较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 。
为了按年份进行统计 ，你需要对日期字段进行进一步处理。具体操作是点击日期字段的下拉箭头，选取“组合”选项 ，随后在弹出的对话框中 ，选取“年 ”作为组合的级别 。这样设置后，数据透视表将自动按年份分类并计算数值的总和 。此方法不仅能够简化数据分析过程 ，还能帮助你快速获取所需的信息。
首先 ，指标图用于展示关键性能指标，如KPI 、指标集合或业务度量 ，一目了然地展示数据趋势和表现。这种图表常用于监控和比较不同时间点或类别的数据 ，例如电子商务公司可以监控其销售业绩、访客数量和订单量，如以下示例所示 。其次 ，折线图通过显示数据随时间的变化趋势 ，帮助我们理解数据的动态演变 。
柱状图：适合比较不同类别的数据（如各产品销量对比），通过柱子高度直观展示差异。饼图：展示部分占整体的比例（如市场份额分布），但类别过多时易显得杂乱 。折线图：反映数据随时间的变化趋势（如月度销售额波动） ，适合连续性数据 。散点图：分析两个变量之间的关系（如广告投入与销售额的关联性）。
示例分类：医疗SaaS报表分类：费用统计 、医务统计 、进销存统计、运营统计 、移动报表 。图：医疗SaaS报表分类示例确定报表形态根据业务需求选取明细型报表或统计型报表 。明细型报表：记录原始数据 ，如订单维度 、用户行为日志等。示例：收费账单（按订单记录）、收费明细（按支付方式拆分） 。
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希望本篇文章《各地区疫情条形图表最新/各地区疫情条形图表最新查询》能对你有所帮助！
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