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finebi实现对环境基础数据可视化图表分析

作者:FineBI

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发布时间:2023.1.12

近年来,越来越多的生态问题展现在我们眼前,像日本往大海倾倒核废水,全球干旱,热带雨林大面积火灾,全球最高温,温度突变,极端天气,等都将生态问题展现在我们面前。当代生态环境问题,是人类不合理的活动引起的生态要素减少、生态结构瓦解、生态功能损害、环境质量下降、自然灾害频繁,转而又直接危害人的利益,威胁人类生存和发展的一种现象。

我们迫不及待地想了解环境地变动,接下来我将通过excel处理经合组织和国家统计局获取的数据,通过帆软finebi对环境基础数据实现可视化图表分析,制作环境基础数据的可视化仪表板。

1.数据来

1.     据取自经合组织统计局(OECD Statistics)和国家统计局。

2.     原始数据源文档(7个xlsx文档):09年气温.xlsx,99年平均气温.xlsx,1980-2016月份气温.xlsx,1980-2022温度异常.xlxs,温室气体排放量.xlsx,主要城市平均气温.xlsx,主要城市相对湿度.xlsx。

3.     数据源处理表(8个xlsx文档):09年气温.xlsx,99年平均气温.xlsx,1980-2016月份气温.xlsx,1980-2022温度异常.xlxs,温室气体排放量.xlsx,主要城市平均气温.xlsx,主要城市相对湿度.xlsx,温室气体排放量转置.xlsx。

4.     数据处理工具:finebi,excel,OpenRefine。

2.数据处理

3.仪表板布局设置

4.图表制作

4.1 1880-2022年月平均气温彩虹图

图4.1 1880-2022年月平均气温彩虹图

制作方法:导入数据表“1980-2016年月份气温.xlsx”,图表类型中选择“多系列折线图”,将维度中“月份”拖向横轴,将指标1880-2022年的所有指标拖动到纵轴,为体现重点,我们点击2022,选择“特殊显示”,选择“动画”,确定“2s”,设计颜色样式,按彩虹色排列,删去图例。

数据分析:通过1880-2022年月平均气温彩虹图,经过40年数据统计,发现7月气温为每一年气温峰值,且每一年的平均气温在升高,全年高温日益严重。

4.2 1990温室气体排放地图(co2千吨)

图4.2 1990温室气体排放地图

制作方法:导入数据表温室气体排放量(CO2).xlsx,右击维度“国家”,选择地理字段,生成地理字段“国家(经度)”,“国家(纬度)”,把两个地理纬度拖至横纵轴,生成地图,将指标1990拖至颜色,标签,生成1990碳排放量区域地图。

数据分析:通过对1990年全球碳排放量地图分析,看见颜色最深的地区是美国,所以1990年温室气体排放量最高的是美国,其次是俄罗斯,那是俄罗斯和美国是属于经济强国,国内的经济蓬勃发展,碳排放量也居于世界前列。美国1990年碳排放量高达6453450.22千吨。

4.3 2020世界温室气体排放地图(CO2千吨)

图4.3 2020世界温室气体排放地图

制作方法:如1990世界温室气体排放地图。

数据分析:通过对2020年全球碳排放了地图分析,看见颜色最深的地区是中国,中国2020世界温室气体排放量最高。制造产业中心在中国,在疫情影响下,中国合理管控,科学引导,使得中国的制造产业居于世界前茅,提供全球大部分的产值。

4.4 1980年-2022年温度的年平均值差异折线图

图4.4 1980年-2022年温度的年平均值差异折线图

制作方法:导入数据源1980-2022温度异常.xlsx,将月份拖至横轴,选择多系列折线图,将1980-2022年的指标依次拖拽到纵轴,设置每条折线的颜色,取消图例,取消数值轴标题,给2022年指标添加注释和动画特殊显示。、

数据分析:1929-1978每年温度年平均值降低,1978年后年平均温度升高;2002年开始每月年平均温度变化波动较大,尤其是1月到5月波动比较明显。可以看出,每一年的温度都在平均上升。

4.5 全球30年碳排放量趋势图

图4.5 全球30年碳排放量趋势图

制作方法:导入数据库表温室气体排放量转置表.xlsx,添加计算字段“合计”,将所有国家求和,将指标合计拖放至纵轴,将年份拖放至横轴,在计算字段“合计”中,添加注释,选择条件或,添加最大的一个和最小的一个的注释,点击添加设置分析线,选择趋势线,指标选择“求和”,出现一条趋势线。

数据分析:近30年里,碳排放量的峰值是2007年。2018年全球碳排放开始下降,2018年11月欧盟通过了《欧盟2050战略性长期愿景》,要求欧盟从能源、建筑、交通、土地利用、农业、工业、循环经济等多方面入手,推动欧盟全面降低碳化发展。2020年全球疫情影响下,碳排放量减少5.9%,碳排放为320.79亿吨。世纪70年代至今,随着全球经济发展,碳排放和人均排放均有大幅增长。

5 成果展示

图5.1 模块1成果展示图

6.总结和分享

以上就是对excel获取的环境数据的数据可视化分析,通过帆软finebi对环境基础数据实现帆软可视化图表制作,并通过仪表板的布局设置完成对帆软数据分析仪表板的实现,向大家叙述环境数据的语言并讲好故事。

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