图表控件AnyChart数据可视化案例(三十三):第二波疫情中生活与经济之间的二分法
AnyChart是基于JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件,可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用,可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。
如果您喜欢优质的数据可视化,那么您来对地方了!每个星期五,我们从最近出现的那些项目中选择四个最有趣的项目,它们充分利用图表和地图,并向您介绍它们。这是我们将在DataViz Weekly上告诉您的可视化效果:
- 在第二次浪潮中挽救生命和节约经济之间的二分法-迈克尔·史密森
- COVID弹性排名显示大流行期间最佳和最差的住宿地-彭博
- 自1950年以来西班牙在西班牙的夏季时长-预测
- 每个州最受欢迎的感恩节派-Instagram
通常,使用harts来发现数据中的趋势,模式和关系。但是也有可能,将这些数据应用于某些数据后,它们什么都不显示,仍然很有帮助。这是一个很好的例子。
通常有人说,通过严格的锁定措施来包含COVID-19会严重损害经济。因此,人们认为挽救经济和挽救生命是相反的,政府必须在对抗第二波浪潮的同时在两者之间取得平衡。堪培拉澳大利亚国立大学的教授迈克尔·史密森(Michael Smithson)查看了相关公开数据,并得出结论,声称的二分法实际上是错误的。
为了进行分析,他从OECD的QNA数据集中获取了45个国家(37个OECD成员国和8个其他主要经济体)的一些基本经济指标,并从《数据世界》中获得了COVID统计数据,并在散点图中绘制了图表。教授所做的可视化显示没有清晰的证据表明人们是否期望观察所声称的二分法是否存在。因此,根据他的结论,该问题不应被视为一方面健康与经济成本之间的明确权衡。查阅图表并在“对话”中阅读更多内容。
大流行期间最宜居住的国家
由于整个世界仍然受到大流行及其对经济和人民生活影响的挑战,一些国家在应对危机方面比其他国家更加成功。
但是,没有任何一个参数可以确定这一点。因此,彭博(Bloomberg)分析师制定了他们所谓的“复原力评分”(Resilience Score),这是一项基于从各种精心选择的来源中提取的十种COVID状况和生活质量指标的复杂度量。然后,他们对53个最大的经济体进行了排名,从而揭示了新型冠状病毒的有效保存位置,同时经济和社会破坏程度最低。
COVID复原力评分的组成部分包括:每10万人中有1个月的病例,1个月的病死率,每100万人的总死亡人数,阳性检测率和疫苗供应协议的数量–以及封锁的严重性,社区流动性, GDP增长预测,医疗保健覆盖率和人类发展指数。
在交互式表格或地图中探索COVID抵御力排名,找出在大流行期间哪些国家是地球上最好(和最差)的地方。向下滚动文章以获取更多见解。
1950年以来西班牙自治市的夏季时长
2019年,西班牙是仅次于法国的世界第二大访问量最大的国家。(想知道它们在彭博社的弹性排名中的位置吗?您甚至找不到它们排名靠前的位置。在53个国家中,它们分别排名第41和45。)炎热和阳光充沛的夏天吸引了很多前往西班牙的游客,对于该国的旅游业是整个夏天变得更长。
西班牙数据情报公司Predictia以交互式可视化方式表示了来自AEMET(西班牙国家气象局)和坎塔布里亚大学的气候数据。当您打开它时,首先看到的是带有边栏和设置的地图。在此处,您可以选择查看一个城市的实际夏季天气的平均第一天,上一夏季的平均天数或1960-1982或1983-2015年的平均夏天时长,或两个期间之间的差额水平。
您会看到,随着时间的推移,西班牙大部分地区的夏天都有更长的夏天。但是,在某些地方并非如此。在地图的帮助下查看数据,然后单击市政当局,以条形图和范围图来详细了解其1950-2015年夏季。
每个州最受欢迎的感恩节派
我们希望庆祝它的人们感恩节快乐,并享受您的美食!那你吃哪种派呢?南瓜?甘薯?樱桃?现在,我们可以尝试根据您的居住地猜测它!
Instagram根据11月份的故事和供稿中喜欢和提及的相应派口味的数量显示了每个州最受欢迎的感恩节派。根据Instagram Facebook页面上分享的地图,蔓越莓派在大多数州居领先地位,是14月份最受欢迎的感恩节派:伊利诺伊州,爱荷华州,堪萨斯州,马萨诸塞州,明尼苏达州,蒙大拿州,内布拉斯加州,新罕布什尔州,俄勒冈州,罗德岛州,佛蒙特州,华盛顿,威斯康星州和怀俄明州。
甘薯名列第二,在哥伦比亚特区和十个州获奖:特拉华州,乔治亚州,路易斯安那州,马里兰州,密西西比州,北卡罗来纳州,俄亥俄州,宾夕法尼亚州,田纳西州和弗吉尼亚州。樱桃,蓝莓和山核桃饼各占6个州。草莓在4中获胜。南瓜在加利福尼亚,内华达州和亚利桑那州最受欢迎。最后,仅在一个州康涅狄格州,苹果派就位居最受欢迎的感恩节派之首。
在Facebook上的评论中,一些人表示怀疑是否可以将这些结果推论到现实世界中。当然要根据自己的经验。检查图片是否符合您的状态。
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希望您喜欢这些可视化效果。敬请关注每周的数据可视化,您几乎不会错过任何优秀的项目。
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