一、选手简介1、团队选手版团队名称：天秀队团队组成：        · 高源：组长，负责数据选取，仪表板制作，分析逻辑梳理；        · 王木：组员，负责逻辑梳理；        · 曾剑峰：组员，负责数据处理，finebi问题解答。        2、参赛初衷团队参赛可以多个小伙伴快乐玩耍，有合适的主题能快速确定，每人分别提出意见，从不同角度看问题，让人耳目一新，也有学到新的操作工具，对提高数据逻辑分析有帮助，最主要是可以自选数据，非常爽啦。        二、场景介绍1、背景在新冠疫情常态化的后疫情时代，国家面临多方面综合考验，因此需要了解世界疫情的发展情况，用于判断疫情在哪些国家最严重，外防输入。2、分析思路分析前大家一起讨论过如何展现疫情内容，大家都提出看法，主要从趋势，排名，地图示警的方式展现：A.地图的形式展现确诊、治愈、死亡    1.对比历史月与最新月情况，判断疫情的整体情况    2.2020年-至今每月累计感染人数展示B.作治愈率、死亡率的TOP趋势图分析    1.判定全球疫情趋势偏于好转or变差    2.作个TOP排名，分析哪些国家做的好，哪些国家做的差C.用其他国家与中国对比分析，分析目前国内疫情与国外的差异    1.判定中国疫情趋势偏于好转or变差    2.需要加强哪些国家来中人员的检查        3、数据整理数据整理过程，数据源为日数据，且日期均为列标题，故需要列转行，并将三张表关联起来。145858145859运用python进行列转行，转换后表格式如图：145860以确诊表为主表，将死亡表、确诊表对应字段匹配进去，合成一张中间表全球疫情情况累计表，state字段为对应的确诊、死亡、治愈的状态，Number为对应状态的数值。145861由于都是累计数据，不能满足所有分析场景，故将每日累计数据拆分为每日数据，得到全球疫情每日新增表：145862处理好数据后，将对应的Excel文件，载入finebi。4、完成分析报告最上方用指标卡去展示，让观看人员掌握实时最新的全球疫情情况，并通过时间、国家、区域、类型的筛选器，让使用者能够定位查看自己想看到的分析指标；145863展示全球最新疫情的发展情况，累计感染多少人，累计死亡多少人，累计治愈多少人，评估疫情的严重程度。145864用地图展示到国家维度的感染情况，可通过下钻模式，细分到省/州的维度，这里可选择确诊，治愈，死亡三种类型。145865用TOP排名的方式，展示各国的确诊，治愈，死亡人数145866展示治愈率和死亡率的排名145867展示国内与海外的疫情趋势对比145869最终效果1458945、项目总结首次做PC端可视化分析，需要克服的困难挺多的，整个过程，大家都很认真。首先是选题，针对于严峻的疫情形势，我们不假思索地在和鲸社区上选择了全球疫情数据，之后便开始了漫长的讨论过程，主要是围绕着需要展示什么指标，能给予观看者哪些有效信息和收获等145871其次，是数据源问题，里面数据源格式存在一定问题，比如2021/2/21，本身格式是日/月/年，里面数据源格式错误，这里作了数据源的清理；其次是对于其中的确诊、治愈及死亡数据源作了合并处理；145872然后对于整体的分析思路，我们作了长时间的讨论，如下：145889145890145891最终在做完仪表板时，一种成就感油然而生，感谢帆软提供平台和数据，让小伙伴们都得到成长。疫情分析.pdf (10 M)