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.colorado.edu/Archives/index.html 配色:除了个别视觉默认颜色外,其他配色色值#D32F2F, #F44336, #212122, #727272。 【洪灾多发地区】 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。 【洪灾多发年份】 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。 【洪水类型及原因】 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。 【洪灾带来的影响】 分析洪灾带来的影响,用到的可视化视觉有:筛选器、infographic。 【近30年死亡人数最多的十次洪灾】 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 【总结】 用到的可视化视觉:SandDance 作品链接:https://app.powerbi.cn/view?r=eyJrIjoiZDY2OTJiOGItZGRmNS00MTQ5LTk2NWYtYzc1ODU3N2U5OTJmIiwidCI6IjE0ZTM0Y2ZjLWRmMzItNDRmNy04OGUyLTFjOGMyNzk4ZGQ0YyJ9 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。 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, 感兴趣的小伙伴可以点击“阅读原文”试听学习。 延伸阅读: |
2020-02-17
2022-06-13
2021-12-13
2022-11-09
2022-10-20