美国国家海洋和大气管理局日前发布数据显示，2021年美国本土48个州和华盛顿哥伦比亚特区遭遇的重大气象灾害已导致近700人死亡，创10年来新高。2021年12月10日夜间，美国中部肯塔基等6州遭遇至少30场龙卷风袭击，造成至少88人死亡，大量基础设施被破坏。受灾最严重的肯塔基州梅菲尔德市中心的砖砌建筑物几乎被夷为平地。突然的极端天气导致人们的生活甚至生命收到极大的危害，此事件在YouTube和Facebook[4]被广泛传播。所以本次设计想通过对美国天气事件近5年的数据进行分析和可视化处理，从而进行规律的寻找和天气的预判。

在当今时代，数据已成为各行各业的核心，而数据分析和可视化在业务决策和洞察发现中发挥着至关重要的作用。通过本项目，我们着重探索了使用R语言来分析和可视化餐厅数据集的过程。这个数据集包括餐厅的名称、国家代码、城市、地址、经纬度、菜系、人均消费、货币单位、是否接受桌位预订、是否提供在线订餐和送餐服务等信息。 我们的第一个分析任务是查找并可视化投票数最多的前十个餐厅。为了将结果以清晰直观的方式呈现出来，我们使用ggplot2来创建一个条形图，其中横坐标是餐厅的名称，而纵坐标是投票数。接下来，我们分析了餐厅的地理位置，并根据经纬度创建了一个散点图。这种可视化有助于我们了解餐厅在地理上的分布，可以用于分析是否存在特定的热点区域。我们还分析了餐厅所在的国家代码，并计算了每个国家代码的餐厅数量。我们创建了一个柱状图来展示这些信息，这有助于我们理解哪些国家在数据集中具有更多的餐厅。此外，我们还研究了与餐厅的在线可用性相关的属性，包括是否可以预订桌位、是否提供在线订餐和是否正在提供送餐服务。对于这些属性，我们创建了饼图来展示“是”和“否”的比例。这种可视化有助于我们了解餐厅业的线上服务情况。最后，我们分析了餐厅的价格范围，并将其分为几个组。我们统计了每个组内的餐厅数量，并通过柱状图清晰地展示了这些信息

以图形图像的形式表现海量数据，利用数据分析技术、数据可视化工具来发现隐藏在数据中的信息。数据可视化的本质是将海量数据中的特殊数据进行可视化处理，从而更明确、有效的进行信息传递。让用户以 HTML 或者 SVG 的形式查看可视化，实现人机交互比起枯 燥的数据，浓淡的颜色、不一的大小的形状组合的图像显然更加吸引人，能够更快的识别、理解和记忆数据。数据可视化产业发展前景看好。