摘要：本文介绍了历史上的12月13日颍上谢桥疫情的实时动态图制作及其详细制作过程，包括初学者和进阶用户的指南。文章涵盖了从数据收集、整理到图表制作的全过程，帮助读者了解如何制作疫情动态图，以便更好地了解疫情发展情况和趋势。

一、引言

本文将指导读者如何制作关于历史上某个时间点（如12月13日）颍上谢桥疫情的实时动态图，我们将从数据收集开始，涵盖数据整理、可视化工具使用等各个方面，帮助初学者和进阶用户掌握这一技能。

二、准备工作

1、确定时间与地点：明确要查询的历史日期（12月13日）和地点（颍上谢桥）。

2、收集数据：

- 查找相关历史资料、新闻报道、政府公告等，获取疫情基础数据。

- 搜集地理信息，了解当时颍上谢桥的具体状况。

- 收集其他相关背景信息，如当时的社会动态、政策变化等。

三、数据整理

1、数据清洗：去除无关和错误数据，确保数据的真实性和准确性。

2、数据分类：根据疫情类型（如确诊人数、死亡人数、治愈人数等）进行分类。

3、数据格式化：将数据进行标准化处理，以便后续可视化操作。

四、制作实时动态图

1、选择合适的软件：推荐使用Excel、Python（搭配matplotlib或seaborn库）、Tableau等数据可视化工具，对于初学者，Excel是一个很好的起点；进阶用户可以尝试使用Python或Tableau进行更高级的可视化操作。

2、创建图表：

- 在Excel中，可以直接使用图表功能创建基本的动态图表。

- 在Python中，利用matplotlib或seaborn库绘制动态变化的折线图、柱状图等，可以通过调整参数实现多种效果。

- 在Tableau中，可以创建交互式动态图表，通过拖拽字段实现数据的可视化。

3、添加动态元素：对于实时动态图，需要添加时间轴元素，展示数据随时间的变化趋势，在高级软件中，还可以添加动画效果，使图表更生动。

4、完善图表细节：为图表添加标题、子标题、图例、标签等，使图表更易理解，调整颜色、字体等，使图表更加美观。

五、发布与分享

1、保存与导出：完成图表制作后，将其保存为图片或PDF格式。

2、分享渠道：可以通过社交媒体、学术平台、政府官网等渠道分享实时动态图。

六、进阶技巧

1、数据预测：对于历史数据的可视化，可以尝试使用预测模型对未来趋势进行预测，并添加到动态图中。

2、交互式图表：利用Tableau等工具创建交互式图表，让观众能够自主选择查看角度和数据。

3、地图可视化：结合地理位置信息，使用GIS工具或相关软件将疫情数据与地图结合，展示疫情在空间上的分布和变化。

七、注意事项

1、确保数据的准确性和真实性，避免误导观众。

2、在图表中明确标注数据来源和制作日期。

3、对于复杂的图表和数据分析结果，建议提供简要的解释或说明。

4、在分享时遵守版权规定，确保使用的数据和图片不侵犯他人权益。

八、结语

通过本文的指引，无论是初学者还是进阶用户，都能掌握制作历史上12月13日颍上谢桥疫情实时动态图的方法和技巧，希望读者能够通过实践不断提高技能，更好地呈现数据背后的故事。