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COVID-19數據儀錶板是用來幹什麼的?

截至3月26日，新型冠狀病毒已經在中國感染了超過8萬人。幸運的是，中國根據嚴格的政策控制了疫情，包括湖北以內所有省份的新增病例已為零。但目前來看，海外情況十分嚴重，確診人數高達44萬例，美國已趕超中國和義大利，成為全球感染最多的國家。

我相信每個人都非常關注疫情的變化，但是面對海量的互聯網数据，我們往往找不到自己最關注的資料。此外，當我們得到資料時，我們不能很好地處理比較，也不能挖掘出資料的價值。如何解決這個問題?資料視覺化是一種很好的方法。我相信每個人都應該熟悉由各種資訊平臺推出的COVID-19數據儀錶板。儀錶板可以包含多維数据，並在地圖、圖表等中顯示資料，使您能夠更清楚地瞭解資料中的變化。

就好比FineReport的全球疫情數據儀錶板帶來的價值：

本資訊呈現了自1月19日至3月27日新冠肺炎疫情的全球爆發趨勢，【紅色較深區域】表示疫情嚴重國家或地區，【紅色較淺區域】代表有疫情但不嚴重國家或地區。對於使用者來說，很直觀的看到全球的確診病例、治癒和死亡人數，隨意點擊地圖上任一個國家，它會聯動下面的趨勢圖，我們也能迅速瞭解到該國家疫情趨勢。另外，透過柱狀圖、玫瑰圖等圖標形式能夠了解到有效的實時更新的數據，這無疑是很方便且很有效率。
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如何製作資料視覺化儀錶板？

大家一定都很好奇，數據儀錶板是怎麼做出來的？製作視覺化儀錶板，一般有這麼幾種方案：

• 寫程式碼調用資料和圖表庫，比如寫JS+Echarts
• 用現成的資料視覺化工具

前者簡單直接，直接寫程式碼就完事。但對於大部分人來說門檻較高，維護成本也很大。如果涉及大量的動態視覺化，大数据量，沒有底層技術，性能就會大打折扣。而且投到不同尺寸的螢幕，調試起來非常麻煩，所以這種方案常常是定制。後者則簡單不少，直接用資料視覺化工具，可以快速設計樣式呈現效果、自我調整不同大小的螢幕、而且還可以即時刷新資料，比如FineReport軟體。
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你有沒有想過，你也可以很輕鬆容易地做出這樣的數據儀錶板?如果您感興趣，本文將告訴您如何一步步地從資料提取、資料清理到資料視覺化。

這裡我們用Python爬取了數據，FineReport來製作儀錶板，那麼廢話不多說，就開始大屏的製作之旅吧！

全球疫情Dashboard設計製作思路

1.數據準備

用python或者octoparse工具爬取需要的資料，進行資料清洗，二次處理後匯出為需要的資料表，將資料表導入內置 FRDemo 資料庫。這裡有必要提一下，FineReport支援多資料來源整合，一鍵連接百種資料來源，支援跨資料庫跨資料表取數。

2.資料庫配置

複製CoronaVirus.db3 檔到%TOMCAT_HOME%\webapps\webroot\help\ 服務器目錄，透過FineReport設計器連接到伺服器，建立資料連接，並將它命名為CoronaVirus。

3.範本設定

將reports templates複製到伺服器的%TOMCAT_HOME%\webapps\webroot\WEB-INF\reportlets\目錄

單擊按鈕，您將看到新的報表範本：

4.設計並製作你需要的圖表

接下來是設計這個儀錶板，無論技術上採用那種方式，要想大屏做得漂亮美觀，都要一番精心的視覺設計。首先是佈局排版，一般分為主要指標和次要指標兩個層次，主要指標反映核心數據，次要指標用於進一步闡述分析。所以在製作時給予不一樣的側重。

這個全球疫情大屏我們需要設計一個熱力地圖，一個柱狀圖，一個趨線圖，以及一些滾動列表和TAB。就如這張圖所展示的：

使用FineReport，您可以通過拖放輕鬆地創建19個類別的圖表。在FineReport中有許多國家的地圖，您可以選擇您需要的地圖。

這裡我們以台灣熱力地圖為例。首先點擊功能表上的“插入”按鈕，選擇“插入圖表”，插入地圖圖表。接下來，我們需要將Excel資料與地圖上的每個位置關聯起來，並設置要顯示的欄位。最後，我們可以修改顏色，適當的加點點綴修飾，使其與整個儀錶板更加相容。

繼續地，我們可以做其他的圖表，如先前設計圖紙利用滑鼠拖拖拽拽想要的圖表，再改相應的數據欄位，重複上一步的動作。最後就可以得到我們想要的儀錶板！

所有資料可以透過前端導入或API進行更新，這裡顯示的是3月27日更新後的全球資料。滾動清單可以顯示每個國家的確診資料，透過熱力地圖點擊選國家，柱狀圖、詞雲可以顯示出哪些國家受影響最大（確診、死亡人數）。點擊這個連結，我們可以看到關於全球COVID-19的最新資訊和數據。
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更多專注於Dashboard的動效

萬丈高樓平地起，（像上圖）這種酷炫且實用的動態視覺化還得得益於FineReport內置的各種元件，下麵軟妹就簡單的介紹FineReport圖表三大巨頭：統計圖表、動態圖表、外掛程式。
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統計圖表

FineReport提供數十種統計圖，每類又包含多種風格樣式。產品內置了官方預定式的樣式以外，還提供了選項讓使用者可自行調整，包括標題、標籤、圖例、背景、坐標軸等。

外掛程式
擴展圖表外掛程式是基於webgl等技術開發，通過簡單拖拽即可實現自動播放、3D動畫特效等多種效果，且可以根據圖表類型和資料提供“自動輪播”和“定時刷新”，滿足user不同場景下的業務需求，在體現資料價值的同時讓大屏炫酷起來。

動態加載效果

FineReport通過元件載入動效，讓每個元件模組舞動起來，讓整個大屏介面化靜為動。更為重要的一點是，元件載入動效可以與我們的監控刷新功能相結合。從原始資料哪裡來、過時資料往那裡去到新資料怎麼進來，兼顧整個閉環的良好體驗。

想要篩選出感興趣的點進行全面瞭解，此時就可以使用圖表聯動功能。比如下面的視覺化看板中，我想要知道美國疫情的趨勢情況，只需點擊地圖中的“美國”，其他圖表就會聯動起來：

2020年的開端異常艱難，新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情的爆發無疑是近些年最讓人心痛的黑天鵝。此刻，疫情仍然在全球蔓延，如何利用全面、有效，及時的資料和視覺化技術準確感知疫情態勢，為決策者、管理人員提供宏觀資料依據，節省決策時間，讓資料視覺化成為管理者和時間賽跑的幫手，是快速打贏這場“戰疫”的關鍵。

詳細的教學視頻

資料視覺化其他學習資源

資料視覺化文章

大屏資料視覺化設計指南
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如何做一張科技感、實用性兼備的大屏戰情室？

Stephen Few的書

提到儀表板，代表人物大概就是Stephen Few了。當初在實習接到設計儀表板的任務時，馬上就上網買了他的兩本書，但到貨後看到滿滿的文字，又厚又重，知道自己看不下去，果斷退貨。所以我對這些書並沒有深入的瞭解。但應該還是有閱讀價值。有位在業界挺有知名度的資資料視覺化工程師曾在Data Stories（資料視覺化的博客）上面稱讚過他的書。

論文：Interactive Dynamics for Visual Analysis

這篇論文是我在研二修了計算機博士班的課的時後，老師要求閱讀的其中一篇論文（論文偏向學術，IEEE Vis很難讀的那種 ），關於如何設計提供分析的資料視覺化（可以說就是儀表板），並提出了一個分類，幫助設計師、工程師瞭解有哪些交互功能可以讓儀表板更為有用。這門課是在我結束實習的時候才上的，所以當初在設計儀表板時沒有參考這篇。

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