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您知道吗？在医疗保健领域，有效的数据可视化可以将数据分析时间缩短一半。这一事实表明，学习数据可视化至关重要，尤其是在流行病学领域。在流行病学中，快速分析和共享健康数据是关键所在。

本指南面向医疗卫生专业人士，重点介绍如何使用 Tableau 进行流行病学数据分析。您将学习如何安装 Tableau 并使用其功能进行公共卫生可视化。本指南提供分步指导，帮助您创建重要且严谨的可视化图表。

使用 Tableau 进行流行病学数据可视化：初学者指南

在 IEEE VIS'22 大会上，研究人员分享了这种流行病学数据可视化方法。该方法建议组建强大的团队以获得深入的洞察。如果您想展示 COVID-19 的发展趋势或其他健康数据，本指南将为您提供所需的一切。它能帮助您做出明智的决策并制定公共卫生政策。

关键精华

  • 了解数据可视化在医疗保健领域的重要性。
  • 了解安装和导航的基础知识 表格软件.
  • 探索连接和转变流行病学的策略 数据源.
  • 探索在 Tableau 中创建基本和高级可视化的技术。
  • 深入了解 最佳实践 负责任地使用健康数据。

流行病学数据可视化简介

数据可视化在流行病学中至关重要，它有助于更​​好地理解公共卫生状况并做出更明智的决策。数据可视化将复杂的数据转化为易于理解的形式，帮助卫生专家追踪疾病趋势并采取相应行动。数据分析能够揭示疫情模式的关键信息，并有助于疾病监测，从而确保快速采取行动并检验卫生策略的有效性。

数据可视化在公共卫生中的重要性

数据可视化在公共卫生领域至关重要。它能使复杂的信息清晰易懂，便于分享。Tableau 等工具能够更好地讲述数据故事，让复杂的数据变得简单易用。这有助于发现新的健康威胁、改进应对措施并预防健康问题。

案例研究：COVID-19 数据可视化

COVID-19 疫情表明，高级数据可视化工具至关重要。Tableau 帮助将庞大的数据集分解为易于理解的见解。仪表板并排显示新病例和总病例，便于实时监控和比较。

动态功能（例如工具提示和标记标签）使用户能够更深入地了解数据。按国家/地区或日期筛选功能使追踪和应对疫情变得更加容易。这些工具改进了疾病监测，并帮助公众更好地应对疫情。

疫情初期，实时数据对于快速应对疫情至关重要。它有助于关闭边境和调配医疗资源等措施。数据驱动型策略，例如展示病例传播的地图，帮助世界更好地了解疫情形势。

开始使用 Tableau

数据可视化之旅的第一步是获取Tableau Desktop。首先，请确保您的系统已安装该软件。然后，了解其界面，开始探索数据。

安装 Tableau Desktop

首先，请从 Tableau 官方网站下载Tableau Desktop 。我们建议从Tableau Desktop 2020.2 开始。以下是顺利安装的步骤：

  1. 转到 Tableau 网站并导航到下载页面。
  2. 为您的系统（Windows 或 macOS）选择正确的版本。
  3. 运行安装程序并按照说明进行设置。

安装后，打开 Tableau Desktop 并使用您的帐户登录检查其是否正常工作。

导航 Tableau 界面

掌握 Tableau Desktop 后，学习如何使用其界面。它易于使用，即使是初学者也可以轻松上手。以下是您应该了解的主要部分：

  • 数据窗格： 左侧面板显示了您可以分析的所有数据。
  • 床单： 这些底部的选项卡可让您在一个工作簿中创建不同的视图。
  • 标记卡： 在数据窗格旁边，它可以帮助您自定义视觉效果。
  • 列和行架子： 使用这些来通过拖动字段来构建您的视觉效果。
  • 显示按钮： 这使您可以快速创建不同的图表。

了解如何使用这些部分是制作出色的数据视觉效果和快速学习的关键。

了解 Tableau 的界面，您就能使用多种图表类型和交互式功能。它能连接到各种数据源，并借助计算字段等工具简化分析过程。作为初学者，学习这些基础知识对您的数据可视化之旅至关重要。

使用 Tableau 的公司决策速度提高了 48%，三年内平均投资回报率达到 587%。这表明 Tableau 在将数据转化为清晰的视觉故事方面有多么强大。

连接流行病学数据源

理解和可视化公共卫生数据是流行病学的关键。Tableau 等工具使这项工作变得更加容易。通过连接到各种数据源，您可以获取最新、最准确的信息。

使用公共卫生数据

使用来自约翰·霍普金斯大学和美国疾病控制与预防中心等权威机构的数据至关重要。这些机构提供详尽可靠的数据，而这些数据对于进行准确的分析至关重要。

通过将这些数据添加到 Tableau，您可以创建清晰的视觉效果。这些视觉效果有助于做出明智的决策。

连接实时数据集

为了获得最新洞察，连接到实时数据集至关重要。GitHub 等平台提供最新数据更新。使用实时数据，您的可视化内容才能保持最新和准确。

数据源描述整合方式
美国约翰霍普金斯大学全面的 公共卫生数据 了解 COVID-19 和其他健康指标API，手动上传
疾病预防控制中心大量流行病学数据 公众健康 问题API，手动上传
GitHub上包含实时数据集和开源项目的存储库API，直接连接
Google表格实时数据 合作 实时更新直接连接
Excel文件通过共享文件持续更新手动上传，直接连接

数据准备和转换

为 Tableau 准备好数据首先要仔细准备和转换。无论您分析的是 COVID-19 数据还是销售趋势，这一点都至关重要。确保数据干净且准备就绪是关键。

清理和准备数据

数据清洗是指修正错误并补充缺失信息以确保准确性。对于新冠肺炎数据而言，这可能意味着规范病例定义。Tableau Prep Builder 等工具非常适合用于数据清洗。它们整合了来自约翰·霍普金斯大学、世界卫生组织和美国疾病控制与预防中心的数据。

使用 Tableau 的数据转换工具

Tableau 拥有简化数据准备的工具。您可以合并数据或更改其格式以进行分析。业务分析师使用这些工具将原始数据转化为见解。这有助于快速做出决策。

数据准备

Tableau 项目教授数据分析、可视化和建模技能。学习数据转换至关重要，它有助于创建带有筛选器和图表的专业报告。

课程修读年限评分
使用 Tableau 进行数据可视化证书课程（Coursera）22 周，每周 5 小时4.5 5出来的
使用 Tableau 进行数据可视化（西北大学 | 麦考密克工程学院）8周，每周6-10小时4.5 5出来的
热门 Tableau 课程（Udemy）自定进度4.7 5出来的
Tableau 10 AZ：数据科学 Tableau 实践培训（Udemy）完成。4.6 5出来的
Tableau 10 高级培训：掌握数据科学中的 Tableau（Udemy）完成。4.7 5出来的
Tableau 初学者指南 – 获得 QA 认证，发展您的职业生涯（Udemy）完成。4.5 5出来的

这些资源可以帮助您精通数据准备和数据转换，为在 Tableau 中进行高效的可视化奠定坚实的基础。

创建基本可视化

流行病学数据可视化的第一步是创建简单的可视化元素。这些元素有助于我们更好地理解数据。像 Tableau 这样的工具非常适合创建有助于公共卫生分析的视图。我们将学习如何制作并排条形图和比例符号图。这些是清晰展示流行病学数据的关键。

并排条形图

并排条形图非常适合比较数据集中的各项数据。例如，在芝加哥大学比林斯医院的一项研究中，它们可以展示生存率如何随年龄和肿瘤节点数量而变化。结果表明，20-40岁的人群比40-60岁的人群生存率更高。

这是一个仔细的观察：

  • 年龄分布： 并排使用 条形图 比较不同年龄组的生存状况。
  • 节点检测： 显示正节点数与生存状态的关系。
  • 时间段： 显示不同运营年份的存活率。

通过筛选器和格式设置（例如用颜色标记幸存者）来自定义这些条形图，可以使其更清晰、更有效。

比例符号地图

比例符号地图非常适合在地图上展示流行病学数据。它们使用不同大小的符号来表示不同地区问题的严重程度。例如，它们可以按国家面积显示新冠肺炎病例数。

制作这些地图：

  1. 选择数据： 选择确诊病例或每日新增病例等数据。
  2. 自定义符号： 放大或缩小符号来显示问题的大小。
  3. 添加图层： 添加更多图层，如人口密度或医院位置，以便更深入地了解。

这些地图可以快速显示问题的位置和严重程度。这对于健康规划和应对非常有用。正确使用这些地图可以确保数据准确显示，而不会使情况看起来比实际情况更糟或更清楚。

简而言之，学习制作这些基本可视化图表是流行病学数据分析的关键。无论是使用条形图进行比较，还是使用符号地图表示地理信息，这些工具都能帮助我们更好地理解和分享复杂的健康数据。

高级数据可视化技术

我们正在探索高级数据可视化技术。我们专注于创建动态仪表盘，并使用筛选器和参数。这些方法可以将原始数据转化为易于理解的洞察，让用户能够以全新的方式与数据交互，从而改进他们的决策方式。

创建动态仪表板

动态仪表板将不同的可视化图表整合在一个界面中，让您可以实时查看变化并跟踪数据随时间的变化。Tableau 等工具可以帮助创建清晰展示趋势、异常值和模式的仪表板。

动态仪表盘结合了图表、图形和热图，提供全面的数据视图。它们非常适合比较数据并展示随时间变化的趋势。例如，散点图结合热图可以展示数据集中的关系和集中程度，使数据更具吸引力。

使用过滤器和参数

筛选器和参数是实现更佳数据可视化的关键。筛选器允许您选择显示或隐藏哪些数据，从而更容易发现数据中的模式和关系。

参数为可视化图表增添了交互性。您可以使用它们通过菜单或滑块来更改显示的数据。例如，在总病例数和新增病例数之间切换可以提供不同的见解。借助筛选器和参数，用户可以以符合自身需求的方式查看数据。

高级可视化技术，例如动态仪表盘、筛选器和参数设置，对数据分析大有裨益。它们有助于将复杂的数据转化为清晰的洞察，从而改进公共卫生决策。

流行病学数据可视化的最佳实践

创建有效的流行病学数据可视化需要了解可视化的最佳实践和伦理规范。遵循这些准则，就能确保以负责任的方式使用健康数据，使复杂的信息易于所有人理解。

负责任地使用健康数据

处理健康数据时，负责任地使用数据是关键。这意味着要清楚准确地解释数据。例如，约翰·斯诺博士在 1854 年使用点图来显示霍乱爆发的来源。

如今，我们仍然使用这样的可视化来分享趋势和模式。散点图可以显示死亡率如何随年龄变化。这有助于我们更好地了解健康趋势并做出明智的公共卫生决策。

考虑谁会看到你的数据也至关重要。让数据可视化易于理解，有助于清晰地传达复杂的信息。学习类似这篇关于从公共卫生领域转型到数据科学的指南非常有帮助。

要避免的常见陷阱

在展示流行病学数据时，避免犯错很重要。一个大错误是使用会吓到人的视觉效果。相反，应该关注最重要的信息，并保持简单。

选择正确的图表也很关键。折线图非常适合显示趋势，条形图适合比较组别，饼图适合显示比例。添加背景信息有助于通过解释数字的含义使数据更清晰。

图表类型最佳用途例如：
折线图随时间变化的趋势COVID-19 病例趋势
Bar Chart比较组按年龄划分的死亡率
饼形图比例健康状况分布

学习不同的数据可视化方法，例如通过学习因果推断方面的资源或使用真实数据进行练习，可以帮助你制作出更好的可视化图表。这些图表能够有效地指导公共卫生决策。

与公共卫生专家合作

与流行病学家和数据分析师等协作专家合作至关重要。他们能确保你的数据准确无误且运行良好。这种团队审核机制可以确保你的可视化内容与最新的健康建议相符。

公共卫生专家

与流行病学家一起审查数据

流行病学家将他们对疾病传播和模式的了解带到了会议桌上。IEEE VIS'22 上的一项研究表明，自动化数据检查对他们有所帮助。这种方法使用数据图和 GEViTRec 等工具来追踪疾病传播。

让流行病学家检查您的数据，让您的视觉效果更佳、更相关。他们发现重要趋势，并确保您的数据显示正确。

与专家合作还意味着使用最好的工具。Tableau、Power BI 和 Python 库等工具有助于让您的公共卫生数据清晰明了。

验证您的可视化

确保数据准确性至关重要。公共卫生专家在这一步骤中发挥着关键作用。他们负责测试和确认数据，通常会使用 Tableau 等工具或参考此处的发布数据指南。

验证数据意味着确保 y 轴位置和颜色等信息正确无误。研究表明，十位 GenEpi 专家共同测试了这些方法。通过使用清晰的设计和叙事方式，您的视觉效果可以更好地传达健康信息。

与专家进行全面的验证过程可确保您的视觉效果清晰准确。这种团队合作可提高数据的可信度并使其符合健康指南。

使用 Tableau 进行流行病学数据可视化：初学者指南

探索流行病学数据可视化可以帮助您掌握公共卫生趋势并清晰地传达重要信息。本指南提供使用 Tableau 创建引人注目的可视化图表的分步指南。它可以帮助初学者处理数据、应用设计规则并创建能够有效传达信息的可视化图表。

分步教程

首先，了解社区支持的指南，让数据可视化更加清晰。第一步是：

  • 连接到公共卫生数据库等数据源或 实时数据集.
  • 清理和准备数据 使用 Tableau 的工具。
  • 创建基本视觉效果，如条形图和比例符号图。
  • 使用动态仪表板、过滤器和参数来更好地显示数据。

本指南旨在简化复杂的步骤，逐步指导学习者。如需更深入的学习，请查看 [analyticsvidhya.com](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/a-complete-beginners-guide-to-data-visualization/)。

常见挑战和解决方案

即使有了详细的分步指南，初学者在数据可视化方面仍然会遇到挑战。以下是一些常见问题及其解决方法：

  • 数据过载： 重点关注最重要的数据点以进行简化。
  • 误导性的可视化： 依照 最佳实践 以及诚实视觉效果的道德标准。
  • 复杂数据集： 将它们分成更小的部分以便于处理。
  • 软件学习曲线： 使用在线教程和 资源 用于 Power BI 和 Tableau 等工具。

大约 50% 的数据分析师和商业智能工作不需要大量编码。掌握 SQL、Excel 以及 Tableau 和 Power BI 等工具的技能是关键。学习这些技能通常需要六到九个月的时间，这可以带来重大的职业发展。

此外，通过 Microsoft Power BI (DA 100) 等认证考试也是一大优势。考试费用约为 3000 至 4000 卢比。

克服这些数据可视化挑战，可以让你积累知识和实践经验，从而帮助你制作有效的流行病学数据可视化图表。

实际应用

了解数据可视化在现实生活中的应用是将其有效应用于公共卫生领域的关键。通过案例研究和分析公共政策，我们可以发现一些重要的趋势，从而有助于做出更明智的决策。

公共卫生机构案例研究

数据可视化在公共卫生机构的许多案例研究中都发挥了重要作用。例如，在新冠疫情期间，Tableau 等工具至关重要。它们帮助实时追踪数据，使机构能够快速应对新的趋势。

在2012年的VisWeek研讨会上，与会者提出了四种检验可视化效果的方法：算法、研究、指标和实际应用。实际应用是使数据发挥作用的关键。Streeb在2014年的研究中提出了可视化的五种主要应用方式：洞察主义、认知主义、沟通主义、经济主义和实际应用。

这些来自公共卫生机构的研究显示了数据可视化的价值。通过使用结构化和非结构化数据，专家们发现了重要的见解。这导致了更好的公共卫生应对措施。

数据可视化如何为公共政策提供信息

数据驱动的洞察是制定良好公共政策的关键。数据可视化有助于理解复杂数据，并与政策制定者分享洞察。例如，在新冠疫情危机期间，可视化展现了趋势和结果，这有助于指导政策制定，从而减轻疫情的影响。

Tableau 等工具让卫生机构能够更清晰地分享重要的健康趋势。可视化还能发现一些之前被忽略的趋势，为数据驱动型政策奠定坚实的基础。本文深入探讨了可视化工具在公共卫生决策中的关键作用。

假设检验和回归等方法使这些可视化效果更加强大。这确保政策基于可靠的数据。但是，负责任地处理健康数据以确保其明智地指导政策也很重要。

拓展你的技能

想要提升数据可视化技能，不妨参考各种资源，并加入相关社群。Tableau 学生大使 Maria Brock 就利用各种资源帮助初学者。全球已有超过 63,298 家公司使用 Tableau，因此持续学习至关重要。

其他资源和教程

有许多在线工具可以提高您的 Tableau 技能。Tableau 学生指南包含适合各个级别的教程、论坛和指南。对于患者风险医疗保健仪表板或销售预测分析等项目，详细的数据集至关重要。

使用这些工具可以让您熟练掌握 SQL、Python 和 R 等关键语言。这些对于数据分析师来说至关重要。

加入数据可视化社区

积极参与数据可视化社区活动确实能帮助你成长。像数据可视化协会这样的组织，以及像 Tableau 大会这样的活动，都能让你结识业内专家，了解最新趋势。与《纽约时报》和 FiveThirtyEight 等公司的团队合作，可以教会你如何用数据讲故事。

加入社区也有助于您的职业发展。到 30 年，数据分析师的职位数量预计将增长 2030%，因此保持联系至关重要。您将获得最新的提示、工作反馈，并参与讨论，从而不断学习和创新。

项目类型数据变量应用领域
患者风险医疗保健仪表板17分析患者健康风险
销售预测分析3预测未来的销售数字
营销活动仪表板6衡量活动效果
产品可用性仪表板11追踪技术产品趋势

结语

学习使用 Tableau 处理流行病学数据不仅仅是掌握技术技能，更重要的是制定有效的数据可视化策略。你需要将技术技能、公共卫生数据知识以及良好的公共卫生传播伦理规范融会贯通。

进步意味着要不断寻找新的学习机会。Simplilearn 的数据可视化专家课程或 Codecademy 的 Python 数据可视化课程等课程都很棒。Coursera 甚至提供免费的 Python 应用绘图、图表和数据表示课程来帮助你成长。此外，Udacity 的纳米学位认证更深入地探讨了范围分析和发现偏见。

与公共卫生专家合作并不断更新工具和方法至关重要。利用现有资源并定期学习有助于您更好地分享复杂的健康数据。您讲述数据故事的能力可以真正改变公众舆论和卫生政策。

想了解更多关于生物学数据分析和可视化方面的知识，请查看这篇深度评测。此外，罗纳德·费舍尔对医学研究中数据处理的重视也凸显了 SPSS 等工具的价值。更多信息，请参阅这些实用技巧。

常见问题解答

数据可视化在公共卫生中的重要性是什么？

数据可视化是公共卫生的关键。它有助于分析和共享疾病数据。这样，卫生专家就可以发现趋势、发现疫情并清晰地分享发现。它有助于做出更好的政策决策并告知公众。

如何开始使用 Tableau 将流行病学数据可视化？

初学者应先安装 Tableau Desktop（建议使用 2020.2）。通过针对初学者和中级水平的教程学习基础知识。学习如何使用 Tableau 的功能进行数据可视化非常重要。

Tableau 用于公共卫生领域数据探索的主要功能是什么？

Tableau 拥有出色的数据探索工具，例如连接实时数据源和转换数据。它还拥有并排条形图和地图等可视化工具。这些对于分析公共卫生数据非常有用。

如何在 Tableau 中连接到实时数据集？

要在 Tableau 中连接实时数据，请使用数据提取连接器，以便从 Google Sheets 和 Excel 等数据源获取数据。对于健康数据，请使用美国疾病控制与预防中心 (CDC) 和约翰·霍普金斯大学等权威机构获取数据。这样可以确保数据的准确性和可靠性。

Tableau 中数据准备和转换的作用是什么？

数据准备和转换在 Tableau 中至关重要。数据清洗和准备能够确保数据的准确性和可靠性。Tableau 的工具可以帮助用户在分析之前整合数据并维护数据的完整性。

我应该首先在 Tableau 中为流行病学数据创建哪些基本可视化？

从简单的可视化开始，例如并排的条形图和地图。这些可视化按天和按位置显示病例。它们可以清晰地洞察公共卫生趋势。

如何在 Tableau 中创建动态仪表板？

要制作动态仪表板，请将不同的可视化效果放在一个视图中。使用过滤器和参数使其具有交互性。这让用户可以在指标（如总数和新病例）之间切换，以加深分析。

负责任的流行病学数据可视化的最佳实践是什么？

为了负责任地进行数据可视化，请明确定义数据显示的内容。诚实地说明其代表的内容。避免使用可能误导或吓唬人的视觉效果。与健康专家合作，确保准确性和实用性。

如何与公共卫生专家一起验证流行病学可视化？

与流行病学家和健康顾问合作检查您的可视化效果。这可确保数据和信息正确无误。还可确保它们可用于制定健康决策和政策。

在可视化流行病学数据时我可能会面临哪些常见挑战？以及如何克服这些挑战？

挑战包括处理缺失或不一致的数据以及避免误导性视觉效果。确保您的视觉效果提供清晰的见解。使用最佳实践来准备数据，并从专家和教程中获取建议。

公共卫生机构的案例研究如何帮助理解数据可视化的影响？

案例研究表明，Tableau 如何帮助实现数据可视化，从而为政策制定提供依据。这些案例研究重点展示了 Tableau 如何揭示健康趋势并支持基于数据的决策。在诸如 COVID-19 等危机期间，这一点尤为重要。

还有哪些其他资源可以增强我在 Tableau 中的数据可视化技能？

要提高您的技能，请查看 Tableau 的文档和在线教程。加入数据可视化协会等社区。这可以让您了解数据可视化的最佳实践和新趋势。

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