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当 Power BI 遇上洪灾

2019-8-24 09:32| 发布者: ieclass| 查看: 45| 评论: 0

摘要: 本案例呈现了1985年-2017年全球大规模洪灾档案,包括洪灾发生时间,发生原因,受灾国家,受灾人数,受灾面积,经济损失,死亡人数等。数据源:Global Active Archive of Large Flood Events http://floodobservatory ...
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本案例呈现了1985年-2017年全球大规模洪灾档案,包括洪灾发生时间,发生原因,受灾国家,受灾人数,受灾面积,经济损失,死亡人数等。

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数据源:Global Active Archive of Large Flood Events

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http://floodobservatory.colorado.edu/Archives/index.html

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配色:除了个别视觉默认颜色外,其他配色色值#D32F2F, #F44336, #212122, #727272。

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【洪灾多发地区】

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分析洪灾多发地区,用到的可视化视觉有:筛选器、树状图、堆积条形图、环形图、ArcGis地图。
从全球范围来看近30余年洪水发生次数最多的国家为美国,中国,印度,印度尼西亚,菲律宾,澳大利亚,越南,巴西,俄罗斯,孟加拉国。亚洲发生洪水的次数最多,其次是北美洲,再其次是非洲。洪水量级M>6的洪水数量,亚洲依然最多,其次是非洲。

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【洪灾多发年份】

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分析洪灾多发年份,用到的可视化视觉有:筛选器、流量图、折线图、柱形图、环形图。
不论是洪水量级还是洪水发生次数,2000年都高于2000年前得值,2001年到2010年最为突出。夏秋两季为洪水多发季节,其中七、八月份为洪水发生次数最多得两个月份。洪水量级M>6的洪水发生次数最多的五个年份,除1998外,2006-2010年集中爆发。

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【洪水类型及原因】

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分析洪灾类型及原因,用到的可视化视觉有:筛选器、树状图、矩阵表、柱状图、环形图、卡片图。
近30余年,量级M>6的洪水发生了1243次,占比27.7%。M>4的洪水发生了2716次,占比60.6%。持续性暴雨是造成洪灾最主要的因素,占到八成以上,其次是热带气旋,热带风暴,雪融水,溃坝等。

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【洪灾带来的影响】

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分析洪灾带来的影响,用到的可视化视觉有:筛选器、infographic。
按死亡人数前五及受灾面积前五呈现洪灾不同年份给各个国家带来的影响,包括持续天数,洪水量级,受灾面积,受灾人数,死亡人数,经济损失。

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【近30年死亡人数最多的十次洪灾】

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呈现近30年死亡人数最多的十次洪灾,用到的视觉有:Data Story、卡片图、 Strippet Browser

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【总结】

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用到的可视化视觉:SandDance

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作品链接:https://app.powerbi.cn/view?r=eyJrIjoiZDY2OTJiOGItZGRmNS00MTQ5LTk2NWYtYzc1ODU3N2U5OTJmIiwidCI6IjE0ZTM0Y2ZjLWRmMzItNDRmNy04OGUyLTFjOGMyNzk4ZGQ0YyJ9
注:发布到WEB后,ArcGis地图无法呈现

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本案例的作者风狂为首届 Power BI 可视化大赛“最具推广价值奖”获得者。

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现风狂的在线课程《Power BI 在搜索引擎营销SEM行业的应用》已上线工坊平台,

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感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”试听学习。

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