数据可视化报告
数据可视化实验报告
数据可视化实验报告数据可视化，听起来是不是有点高大上？它并没有那么复杂，也没有你想的那么难。
打个比方，咱们都知道，光是拿一堆原始数据出来，谁也看不懂。
比如一堆数字、百分比、列表啥的，眼睛一瞪就头晕。
就像一锅乱炖，看着虽然有点味道，但要是你真想弄清楚每个东西的味道，那可就难了。
可是如果把这些原始数据转化成一张清晰明了的图表，哇，效果立竿见影，顿时就能让人看得明白一目了然。
就好比你看菜单上的照片，哎呀，那碗面一看就知道是不是自己想吃的，而不是一堆文字让你摸不着头脑。
要不然，做数据可视化的最大意义不就是为了让复杂的东西简单明了吗？这时候你就会问了，那到底要怎么做？其实并不复杂。
先搞清楚数据想传达什么，再选个合适的图表，比如柱状图、折线图、饼图啥的。
就像做菜一样，菜谱都不一样，你得看这道菜的特点来选合适的烹饪方式。
比如，数据呈现的是数量，那你肯定得用柱状图；如果想展现数据的趋势走向，折线图绝对是最佳选择。
再比如，数据要比大小，直接用个饼图让大家一眼看出谁占的份额最大。
不同的图表，不同的效果，最关键的还是要看你想让观众感受到什么。
就像挑配饰一样，你得根据你今天穿的衣服和场合来选，图表也是一样，选得好，效果翻倍！不过，做数据可视化，光有这些基础知识可不够。
就像做饭要讲究火候一样，数据可视化也需要技巧。
颜色、字体、布局，这些可都是有讲究的。
你随便挑个颜色，不一定好看，也不一定能突出重点。
如果颜色选错了，数据反倒容易让人看花眼。
想要把数据给表现得更好，背景颜色和文字颜色得好好搭配，不能太花哨，得让人看着舒服。
再说，字体也很重要，不能太花俏，不然反而分散观众的注意力。
最重要的，图表要整洁，别一堆数字堆在一起，给人一种“杂乱无章”的感觉。
想想看，你去餐厅吃饭，餐桌上太乱了，菜看上去也不美味，不是吗？说到这里，大家可能会觉得，哎，这些东西不就只是“表面功夫”吗？数据可视化的终极目的是通过这些“表面功夫”让你轻松理解复杂数据，让数据的价值最大化。
数据可视化分析报告
数据可视化分析报告1. 引言数据可视化是将大量的数据通过图像、图表等方式进行展示与分析的过程。
本报告旨在通过数据可视化分析，深入了解一组数据的特征、趋势以及相关关系，进而为决策提供有益信息和可视化洞察。
本次分析报告的数据集为XXX（数据来源）。
2. 数据概述数据集包含XXX个观测值和XXX个变量，其中涵盖了多个方面的信息。
关于数据集的变量种类及其含义，见表1。
表1：数据集变量概述| 变量名 | 含义 ||-------|-----|| 变量1 | 描述 || 变量2 | 描述 || 变量3 | 描述 || 变量4 | 描述 || 变量5 | 描述 |3. 单变量分析在单变量分析中，我们将分别对数据集中的各个变量进行独立的探索与分析。
3.1 变量1分析变量1的取值分布如图1所示，可以观察到变量1呈现出XXX 的分布特征。
进一步，我们通过统计指标，如均值、标准差等，来描述变量1的集中趋势和离散程度。
图1：变量1的取值分布3.2 变量2分析变量2的取值分布如图2所示，可以观察到变量2呈现出XXX 的特征。
此外，我们还通过直方图、柱状图等方式，对变量2进行了详细的分析。
图2：变量2的取值分布3.3 变量3分析变量3的取值分布如图3所示。
通过对图3的观察可以发现，变量3的取值主要集中在XXX区间，较少出现离群值。
进一步，我们通过箱线图等方式来展示变量3的分布形态。
图3：变量3的取值分布4. 双变量分析在双变量分析中，我们将研究两个变量之间的相关关系，并尝试探索隐藏的模式和趋势。
4.1 变量1与变量2的关系分析通过散点图（图4）我们可以观察到变量1与变量2之间存在一定的相关性。
为了进一步研究变量1与变量2之间的关系，我们使用相关系数方法计算两变量的相关系数，并通过图5展示相关系数的结果。
图4：变量1与变量2的散点图图5：变量1与变量2的相关系数4.2 变量1与变量3的关系分析类似地，我们通过散点图（图6）观察到变量1与变量3之间的联系。
数据可视化报告
数据可视化报告一、背景介绍数据可视化是将大量的数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，以便更直观、易于理解和分析。
本报告旨在通过数据可视化的方式，对某公司的销售情况进行分析和展示。
二、数据采集为了进行数据可视化分析，我们采集了以下数据：1. 销售数据：包括销售额、销售量、销售地区、销售渠道等信息。
2. 产品数据：包括产品类别、产品价格、产品特性等信息。
3. 客户数据：包括客户地域分布、客户类型、客户消费习惯等信息。
三、数据可视化分析1. 销售额分析通过柱状图和折线图展示了不同时间段内公司的销售额情况。
可以清晰地看出销售额的变化趋势，以及销售额的季节性和周期性特点。
2. 销售量分析通过饼图和堆叠柱状图展示了各产品类别的销售量占比和销售量的变化情况。
可以对产品的销售情况进行比较和分析，为产品策略的制定提供依据。
3. 销售地区分析通过地图展示了不同地区的销售情况。
可以直观地看出各地区的销售额和销售量，为销售团队的地区分配和市场拓展提供参考。
4. 销售渠道分析通过漏斗图和雷达图展示了不同销售渠道的销售情况和效果。
可以评估各个渠道的贡献度和效率，为销售团队的渠道选择和优化提供指导。
5. 客户分析通过柱状图和饼图展示了客户地域分布和客户类型占比。
可以了解客户的分布情况和偏好，为市场定位和客户管理提供参考。
四、结论与建议基于数据可视化分析，我们得出以下结论和建议：1. 销售额在某个时间段内呈现上升趋势，可以加大市场推广力度，进一步提升销售额。
2. 某产品类别的销售量占比较高，可以加大对该类产品的生产和销售力度。
3. 某地区的销售额和销售量较低，可以加大对该地区的市场拓展和推广力度。
4. 某销售渠道的效果较好，可以加大对该渠道的投入和支持。
5. 某地区的客户数量较多，可以加强对该地区客户的维护和服务，提高客户满意度。
五、总结通过数据可视化报告，我们可以更加直观地了解公司的销售情况，并基于数据分析得出结论和建议。
数据可视化实训报告
数据可视化实训报告数据可视化是一种将数据转化为图形化形式的技术，它可以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今信息时代，数据可视化已经成为了数据分析的重要工具之一。
为了更好地掌握数据可视化技术，我参加了一次数据可视化实训。
实训的第一部分是学习数据可视化的基础知识。
我们学习了数据可视化的定义、分类、原则和常用工具等。
在学习过程中，我了解到数据可视化的分类有很多种，如静态可视化、动态可视化、交互式可视化等。
不同的可视化方式适用于不同的数据类型和分析目的。
此外，我们还学习了数据可视化的原则，如简洁、清晰、准确、美观等。
这些原则可以帮助我们设计出更好的可视化图表。
实训的第二部分是实践操作。
我们使用了Tableau这个数据可视化工具，学习了如何使用它来创建各种类型的可视化图表。
我们首先学习了如何导入数据，然后学习了如何创建柱状图、折线图、散点图、地图等。
在实践操作中，我发现Tableau非常易于使用，它提供了丰富的图表类型和交互式功能，可以帮助我们更好地展示数据。
实训的第三部分是实战演练。
我们分成小组，每个小组选择一个数据集，然后使用T ableau来创建可视化图表。
我的小组选择了一份关于全球人口的数据集，我们使用T ableau创建了一个地图，展示了各个国家的人口数量。
通过这个实战演练，我深刻地体会到了数据可视化的重要性。
通过可视化图表，我们可以更直观地了解数据，发现数据中的规律和趋势。
实训的最后一部分是总结和反思。
通过这次实训，我深刻地认识到了数据可视化的重要性和应用价值。
数据可视化可以帮助我们更好地理解和分析数据，发现数据中的规律和趋势。
同时，我也发现了自己在数据可视化方面的不足之处，需要进一步学习和提高。
这次数据可视化实训让我受益匪浅。
通过学习和实践，我掌握了数据可视化的基础知识和操作技能，更加深入地了解了数据可视化的应用价值。
我相信，在今后的学习和工作中，我会更加注重数据可视化的应用，为数据分析和决策提供更好的支持。
可视化研究报告
可视化研究报告一、引言随着大数据时代的来临，数据可视化已成为科学研究的重要工具。
本报告将介绍数据可视化的基本概念、技术方法和应用领域，并通过实际案例分析，探讨数据可视化的价值和未来发展趋势。
二、数据可视化概述数据可视化是指将数据以图形、图像、动画等形式呈现出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化技术可以帮助人们快速识别数据中的模式、趋势和异常值，从而更好地理解数据背后的规律和意义。
三、数据可视化技术方法1. 图表绘制：包括柱状图、折线图、饼图等，是最基本的数据可视化方法。
2. 数据地图：通过地理信息系统（GIS）技术，将数据与地理位置相结合，展示空间分布和变化。
3. 热力图：以颜色深浅表示数据大小，直观地展示数据的分布和密度。
4. 交互式可视化：通过交互式界面，让用户自由探索数据，提高数据理解的深度和广度。
5. 可视化分析：通过可视化手段对数据进行深入分析，发现隐藏在数据中的模式和关系。
四、数据可视化应用领域1. 商业决策：帮助企业进行市场分析、销售预测和风险管理。
2. 科学研究：在生物学、物理学、社会科学等领域，数据可视化有助于发现数据中的规律和趋势。
3. 公共服务：在医疗、教育、环保等领域，数据可视化有助于提高公共服务的效率和透明度。
4. 安全监控：在智能交通、城市管理等领域，数据可视化有助于实时监测和预警。
五、数据可视化的价值和未来发展趋势1. 数据可视化的价值：数据可视化能够提高数据的可理解性和可用性，帮助人们更好地理解和分析数据，发现数据中的规律和趋势，从而做出更科学、更准确的决策。
2. 数据可视化的未来发展趋势：随着大数据技术的不断发展，数据可视化将更加注重交互性和智能化，提高数据理解的深度和广度。
同时，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的普及，数据可视化将更加注重沉浸感和体验感，为用户提供更加丰富和深入的数据探索体验。
六、结论数据可视化作为大数据时代的重要工具，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。
数据可视化综合实训报告
一、项目背景随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府、教育等各个领域的重要资产。
如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，并直观地展示给用户，成为当前数据分析和可视化领域的重要课题。
为了提高我们的数据分析和可视化能力，我们开展了一次综合实训项目，旨在通过实际操作，掌握数据可视化的基本原理、方法和工具，并能够将数据分析结果以直观、易理解的方式呈现出来。
二、实训目标1. 理解数据可视化的基本原理和方法；2. 掌握常用的数据可视化工具和软件；3. 能够将数据分析结果以图表、仪表盘等形式直观展示；4. 培养团队协作能力和沟通能力。
三、实训内容1. 数据收集与处理首先，我们需要收集实训所需的数据。
通过互联网、数据库、API等多种途径获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续的数据分析做准备。
2. 数据分析方法在数据预处理完成后，我们运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计数据可视化方案，包括图表类型、颜色搭配、布局排版等，力求将数据以直观、易理解的方式呈现。
4. 数据可视化工具应用利用Tableau、Power BI、Python等数据可视化工具，将设计方案转化为实际的可视化图表和仪表盘。
5. 项目汇报与展示在实训过程中，我们定期进行项目汇报，展示项目进展和成果。
同时，通过制作PPT、视频等形式，向他人展示我们的数据可视化作品。
四、实训过程1. 数据收集与处理我们选择了某电商平台的数据作为实训数据，包括用户购买行为、商品信息、订单详情等。
通过API接口获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续分析做准备。
2. 数据分析方法我们运用描述性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析等方法对数据进行深入分析。
例如，通过分析用户购买行为，挖掘用户喜好、购买习惯等。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计了以下可视化方案：（1）用户购买行为分析：通过饼图展示用户购买商品的类别占比，通过折线图展示不同时间段的购买趋势。
数据可视化报告(两篇)2024
引言:数据可视化是一种将数据通过视觉方式展示的技术，旨在提高数据的可理解性和发现性。
本文将以数据可视化报告为主题，介绍数据可视化的重要性，并通过一系列大点和小点来详细阐述数据可视化的不同方面。
概述:数据可视化报告在数据分析中起到至关重要的作用，其可以帮助数据分析师更好地理解数据、发现数据中的模式，并将这些发现有效地传达给相关利益相关者。
数据可视化报告可以以图表、地图、仪表盘等多种形式呈现，能够提升数据分析的效率和准确性。
下文将重点介绍数据可视化报告的五个关键点。
正文内容：一、选择合适的可视化工具1.根据数据类型选择工具：不同类型的数据适合不同的可视化工具，例如，用于展示数值关系的数据可使用线图、柱状图，用于展示地理位置的数据可使用地图等。
2.考虑目标受众：根据报告受众的背景和需求，选择适合的可视化工具。
有些工具适用于技术背景较强的受众，而有些则适用于非技术背景的受众。
3.熟悉工具的功能和特点：不同的可视化工具具有不同的功能和特点，要选择并熟悉适合自己需求的工具。
二、可视化设计原则1.简洁明了：避免使用过多的颜色、标签和图表元素，保持视觉效果简洁明了。
2.传达信息：确保可视化图表能够准确、清晰地传达所需传达的信息，避免误导和歧义。
3.一致性：在整个报告中保持一致性，使用相同的颜色、字体和风格，以创建统一的视觉感受。
4.可交互性：为受众提供交互式的可视化体验，让他们能够进一步探索数据和获取更多信息。
5.数据驱动：确保所使用的图表和可视化元素是根据实际数据来决策的，避免主观臆断和误导。
三、选择合适的图表类型1.线图：适用于展示趋势和变化。
2.柱状图：适用于对比不同类别的数据。
3.饼图：适用于显示比例和百分比。
4.地图：适用于展示地理位置和空间分布。
5.气泡图：适用于展示三维数据，通过圆的大小和颜色来表示数据的不同属性。
四、数据可视化报告的布局1.引言：简要概述报告的目的和背景。
2.数据摘要：展示数据的主要发现和趋势，吸引受众的注意力。
大二数据可视化分析报告作业(通用7篇)
大二数据可视化分析报告作业(通用7篇)大二数据可视化分析报告作业篇1数据作为信息的载体在当今世界发挥着越来越重要的作用，我们正处在一个信息爆炸的时代，每天都会产生大量的数据，在这样的背景下，海量数据只有被合理的采集、分析和表达之后才有一定的意义，而数据可视化无疑是让数据变得易于理解的最优途径。
1数据可视化数据可视化是顺应大数据时代而兴起，纵观国内研究的相关资料，常见的数据可视化有：科学可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化等等，这所有的研究其实都是数据某种形式的表达。
1.1可视化技术“可视”不是可以看见，它更多的指“可理解”，是使繁杂抽象的数据变得具体易懂，以便于传播、交流和研究。
可视化技术就是把数据变成图像展示给大家，更多的注重技术的实现和算法的优化，它涉及到计算机图形图像学、计算机仿真学等各个领域，可以说可视化技术是数据可视化的基础。
1.2可视化表现可视化的表现形式多种多样，主要是将复杂的数据进行更加清晰易懂的图形图像的表现，不仅仅指视觉，亦可结合听觉、嗅觉以及触觉等，加入交互式处理技术，让用户在交互中理解数据。
同时，可视化还通过对心理学等知识进行合理运用来展现数据深层次的意义。
可视化技术主要关注的是如何实现，而可视化表现则更多的关注以什么样的形式表现，因此，可以说可视化表现是可视化技术的指导思想和具体体现。
2数据可视化分类可视化是一种技术统称，分为很多种类。
可视化不是一个新的学科，它一直存在，因此，研究数据可视化必须要理解各种可视化的类别和方法才能明白它的真正含义。
2.1科学可视化是可视化领域最早的学科，主要是运用计算机图像学和图形学处理数据，创建视觉图像。
其处理对象一般是类似于勘测、测量得到的数据，然后进行三维世界的可视化表达。
所以科学可视化属于数据可视化的一个子集。
科学可视化主要应用领域是自然学，如：物理、化学、地理科学等，通过对科学数据进行解释、操作和处理来寻研究其中的特点。
2.2信息可视化其历史可追溯到20世纪90年代，那时由于图形界面诞生，提供了人与信息交互的平台，因此大量的科学家投入到信息可视化的研究中。
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2018年6 月7 日目录一、题目 (1)二、数据 (1)三、可视化工具（哪一种，选择原因） (1)四、可视化方案或可视化实现过程 (2)1、导入数据并进行规范化 (2)2、数据连接与整理 (2)3、将地理信息与地图进行结合 (3)4、设置相关参数 (3)5、可视化方案 (3)五、可视化结果 (4)1、交战阵营可视化 (4)2、人口统计可视化 (7)3、死亡人数可视化 (9)4、时间顺序可视化 (11)5、人口损失情况可视化 (14)六、体会 (16)一、题目在的可视化课程结束的同时中，本人也开始了数据可视化的大作业的工作。
大作业是对前面学过的数据可视化技术的一个总结、回顾和实践。
在开始设计前，本人回顾以前所学的内容，明确了本次作业设计所要用到的技术点，成功完成了可视化期末大作业。
大作业要求从网络上下载一组数据（自行获取），选择一种可视化工具（Excel、Tableau、Matlab、Echarts等），设计一种可视化方案实现该数据的可视化，并做适当的数据分析（或挖掘）。
二、数据本次实验中，我设计的是关于第二次世界大战的数据可视化。
原数据为两张表，分别存储了各个国家的人口牺牲情况与各个国家相互之间的战争具体时间、阵营、以及事件。
其中国家数据来源于维基百科中World War II casualties词条下的表格，具体网址为：https:///wiki/World_War_II_casualties#cite_note-187。
而关于时间、阵营与事件的数据来源于维基百科的World War II词条下方的信息，具体网址为：https:///wiki/World_War_II。
两张表之间都以excel形式存在，在导入Tableau数据库的时候，建立两表的关系并对表进行说明。
本人在建立过程前引入了一些编号变量，可以进行无视。
下面是部分数据截图，具体数据见随文档上交的excel文件。
三、可视化工具（哪一种，选择原因）在这次的作业中本人选择的可视化工具为Tableau，选择该工具主要有以下原因：1、快速创建交互式绘图。
使用Tableau的拖拽式界面，可以在几分钟内创建许多漂亮的可视化。
这个界面可以操作无穷尽的变化，可以轻松解决项目。
2、交互式仪表盘。
得到结果后可以简单的与结果进行交互，得到更加直观的结果。
3、实时的连接，在对原数据进行修改后，简单的刷新数据库就可以对全部的可视化结果进行修改。
4、提供多种的可视化方法，不仅限于Excel的简单图，Tableau可以容易的与地图进行连接，构建更加直观的图像。
也可以直接选择不同的可视化方法，观察其中的优劣。
5、Tableau简单易学，可以快速掌握，简单的得出还算漂亮的图像。
四、可视化方案或可视化实现过程1、导入数据并进行规范化选择导入excel文件，然后整理文件的格式，让系统可以正常识别。
2、数据连接与整理把excel表中的表和详细描述进行连接，然后清除掉多余或者无用的项，整理后的数据见下图：图4-1：交战情况表图4-2：国家状况表3、将地理信息与地图进行结合把地理信息同具体的地图进行结合，在地图上解释原来数据中的地理信息。
4、设置相关参数设置相关的参数，通过参数来确认相关的阈值，以及形成数据桶，更好的进行分类操作。
5、可视化方案1）对交战国战前、战时、战后的情况进行可视化，使用颜色区别阵营。
2）对交战国的人口与人口死亡率进行可视化，同时用不同的颜色标识死亡率大小。
3）对交战国具体的死亡人数进行可视化，用颜色深浅标识人数多寡。
4）对交战国总人口死亡情况进行可视化，设置阈值识别牺牲多寡，同时使用不同颜色标示不同阵营与状态的牺牲人数。
5）对交战国具体事件与开战事件进行可视化，要求可以清楚的分辨开战时间的长短与具体事件的先后。
6）对以上可视化内容，要求可以突出显示每一个交战国的具体情况。
也可以根据阵营或其他分类方法进行突出显示。
五、可视化结果1、交战阵营可视化使用了地图的模式，把每一个国家与对应的版图进行连接，其中比较麻烦的是有部分国家政治环境发生了一些变化，导致国家的消失（如苏联、英联邦和南斯拉夫）因此要使用其他的方法重现。
下面是本人的阵营图界面：下面是具体的操作演示与分析：战前，1939年前的世界秩序，可以看到，一战中利益受损国从一战中走出，开始积极向周围小国开战，各大利益集团利益开始冲突。
在欧洲，爆发了意识形态冲突，一战中失去了领土的战败国积极的对外扩张，法西斯注意在战败国中间传播。
十月革命后成立的苏联也积极对外进行意思形态的输出，同时希望夺取原来属于沙皇俄国的遗产。
西班牙意识形态斗争异常剧烈，从而爆发了内战。
非洲，意大利积极对外扩张，希望一雪二十年前惨败与埃塞俄比亚的耻辱，而亚洲大部分利益都掌握在欧洲国家手中，对此不满的日本企图夺取东亚的利益，一场大战一触即发。
战时，1939年到1943年的世界秩序，可以看到，轴心国势力达到顶峰，世界笼罩在黑暗之中，同时中立的美洲国家加入了世界大战。
欧洲大陆几乎被法西斯占据，只有苏联仍然坚持，西班牙内战中右翼政府上台，欧洲形势到了最危急的时候。
然而苏联力挽狂澜，在1943年完成了攻守互换。
日本在东亚如入无人之境，横扫东南亚的英美荷殖民地，剑锋直至印度。
然而日本低估了美国的工业能力，最后丧失了制海权。
于此同时中国也加入了同盟国，正式加入了第二次世界大战。
战后，1945年以后的世界秩序，可以看到轴心国势力完全磨平，剩余两大阵营瓜分了轴心的势力范围，并且在东亚开始了新一轮的意识形态竞争。
同时因为战争导致欧洲国家力量减弱，各个殖民地独立行动也轰轰烈烈的展开了。
欧洲战场，苏联力挽狂澜，意大利忽然反水，美英诺曼底登陆。
轴心国势力别瓜分。
正如丘吉尔所说，一道横跨欧洲的铁幕拉开了。
但由于牺牲过与巨大，欧洲没有发生继续的战争。
亚洲，日本投降，远东的利益又一次别掌握，然而由于宗主国实力的减弱，轰轰烈烈的民族解放运动在南亚开始了。
而东亚则成了苏联与美国博弈的舞台，意识形态的战争在这里再次开战。
2、人口统计可视化在这个部分设置两个数据桶，把人口总数放入人口数据桶，死亡率放入死亡率数据桶，然后用大小标识国家人口多少，用颜色深浅标识死亡率高低，具体结果如下所示：下面是本人的操作与分析可以看到，下图中战争中别占领的国家，人口伤亡率普遍高于没有被占领的国家。
尤其是德国东线战场上的国家，人口死亡率相当惊人。
如下图所示，人口死亡率低于10%的国家明显标注出来，其中主要包括美洲国家、西线战场的国家、英国殖民地以及人口基数较大的国家。
下图是人口死亡率高于10%的国家。
主要包括苏联成员国，东线战场国家以及德国本身。
结合上面的分析，可以得到，海上交战的国家人口死亡率较低，亚洲的人口大国人口因为人口基数较大死亡率次低，而欧洲战场上主要陆上交战国，如德国、俄罗斯、波兰，人口死亡率极高。
3、死亡人数可视化在该界面中主要标识了不同国家的具体死亡人口数目，使用颜色深浅来标识数据的大小情况。
具体情况见下面的分析操作：下面是按照士兵战死数目，可以看到欧洲西线战场上双方死伤惨重，接下来就是远东的亚洲战场上，中国与日本这两个人口大国之间也是士兵牺牲数量较多的国家。
下面是按照军事行动导致平民死亡的人数，可以看到大部分都是领土别入侵的国家与人口基数较大的国家。
不过要注意的是轴心国的数据普遍偏小。
下面是按照疾病与饥荒导致平民死亡的数据，可以看到排名靠前的都是人口基数大的国家或者欠发达国家。
下面是士兵失踪数目，其中俄罗斯数据包括全部苏联失踪人数。
失踪人员可能是临阵脱逃或者关如集中营死亡。
这个数据真的有点玄乎，俄罗斯作为苏联一员军事行动中死亡的士兵约6百万，然而全苏联失踪人数竟然达到1千4百万。
各国都是失踪人数大于牺牲士兵数，这真的很怪。
下面是全体人口的死亡数，其中我把失踪人数也算入了死亡人数，按照大众的说法是不应该计入失踪人数的，但我还是加上了失踪人数，因为都过去那么多年了，失踪人员假如生还也应该死了，他们的人生因为战争而改变，到最后都生死不明，于是我加上了他们。
从上述数据可以看出不同国家的具体人口牺牲数目使用颜色深浅可以让数据更加直观。
同时这个数据也是很有问题的，轴心国平民中因为饥荒或者军事行动死亡的人数为零或很少，而且士兵失踪数目也过于巨大；这都是原本数据的不可信点。
可以发现，法国、意大利人口基数大早早投降，因此死亡人口低。
而苏联，波兰、中国德国等国家人口死亡率极高。
因此，人口基数越大、战争持续时间越长、被入侵本土的国家人口死亡率就高。
4、时间顺序可视化这里可以通过时间来对二战中的大事件进行梳理，可以突出表达有关国家的具体事件。
在事件部分采用了地图散点图，而持续时间用了树状图的平铺图。
下面是具体的页面：如下图所示，可以高亮的显示具体国家的情况。
下面就高亮了全部有关于轴心国方日本的时间情况：此时，只要再高亮同盟国方的具体情况，就可以看见具体的两国之间的情况了，鼠标放到点上会显示具体情况。
还可以拖动右上角的时间条对时间进行梳理。
下面是关于这方面的分析：上面是轴心国主要国家：德、日、意三国的各自作战情况图，可以看到，二战中的轴心国交战主要依据地缘政治，德国负责欧洲，意大利负责北非，日本负责亚太地区。
详细情况可拖动时间表显示，具体情况可以在工作表中操作。
5、人口损失情况可视化按照可视化方案，设计了这一份人口损失情况的可视化。
其中包括各国的具体情况与世界情况的对照，可以突出显示具体的国家，下图中高亮了中国的信息：具体界面如下图所示，左边是柱状图显示的死亡率图与死亡人口总数图，其中超过阈值（12%的人口死亡率与1百万的人口死亡数）的标记为红色。
右边是全世界不同国家的具体情况，用不同的颜色表明了不同的阵营。
下面是具体情况的分析报告与演示，先展示全部轴心国死亡人数的情况，可以看到，左边的人口除德国以外没有其他国家，再看右边，人口死亡数与人口死亡率中考前的两个深灰色原点是德国和日本，而平民死亡人数都没有高亮的圆圈。
再展示全部同盟国死亡人数的情况，可以看到，左边的人口中标红的为中国、印度与美国。
再看右边，人口死亡数与人口死亡率中普遍较低，而平民死亡人数除最高的中国之外没有其他较高的数据点。
最后是苏维埃联邦和其他别占领的国家，他们在二战中付出了巨大的牺牲，其中平民死亡与人口死亡率都是排在前列。
1945年8月5日，战争结束。
这场战争中交战方都付出了巨大的代价，特别是苏联、同盟国主要国家、德国以及被轴心国占领的国家；也给世界带来了巨大的灾难，希望人类引以为戒，战争不再发生。
以上就是全部我的全部相关分析。
六、体会在本次的期末作业中，我根据网上收集的二战数据，完成了关于二战情况的可视化作业，虽然较为简单，同时并不完善，但是我也在实践中收获了很多，得到了以下体会：在搞大作业的时候，我才开始学习tableau，由于对于这一款软件的不了解，没有使用有关算法进行数据挖掘，只是简单的把数据可视化了而已。