疫情数据的制作可以通过多种软件工具来实现，这些工具通常提供数据获取、数据清洗、数据可视化以及数据看板组装等功能。以下是一些常用的疫情数据制作软件：
FineBI 特点：
FineBI 是一款商业智能工具，提供强大的数据分析和可视化功能。它支持从各种数据源导入疫情数据，并利用内置的图表库制作动态图表。FineBI 还提供了丰富的报表设计功能和数据可视化能力，适合需要复杂数据处理和自定义报表的场景。
FineReport
特点： FineReport 提供了丰富的报表设计功能和数据可视化能力，适合需要复杂数据处理和自定义报表的场景。它支持多种数据源，包括关系数据库、云端数据库、Excel 等文件格式，并可以帮助用户快速获取和整合疫情数据。FineVis
特点： FineVis 是一款专注于数据可视化的工具，支持多种数据源，并提供丰富的可视化组件。它可以帮助用户快速创建动态图表，并提供多种自定义选项，以满足不同的可视化需求。博微易数自助BI分析软件
特点： 该软件能够让用户抓取互联网提供的 API 数据，并制作自己的数据看板。它支持从腾讯疫情公开页面等来源获取数据，并通过简单的代码对数据进行加工和处理，最终生成数据可视化看板。ECharts
特点： ECharts 是一个功能强大的数据可视化库，提供了丰富的图表类型和交互功能。用户可以通过 ECharts 创建交互式数据图表，以清晰、直观的方式展示疫情数据。ECharts 支持多种图表类型，包括柱状图、折线图、饼图、地图等。Tableau
特点： Tableau 是一款流行的数据可视化工具，用户可以通过它连接数据源并制作工作表和仪表板。Tableau 支持多种数据连接方式，并提供了丰富的图表类型和交互功能，适合制作疫情数据可视化报表。Dash
特点： Dash 是一个高效的数据分析 Web 应用框架，结合 Plotly.js 和 React.js，提供丰富的交互式组件。用户可以利用 Dash 构建疫情数据可视化应用，通过用户交互来更新图表和数据。Matplotlib
特点：
Matplotlib 是一个常用的 Python 数据可视化库，用户可以利用它绘制各种图表，包括全球疫情地图。通过 Pandas 读取数据后，可以使用 Matplotlib 将数据以图表形式呈现。
建议
选择合适的工具取决于具体需求，包括数据来源的复杂性、数据处理的需求、以及最终的可视化效果。对于需要快速制作疫情数据可视化动态图的用户，FineVis 和 FineReport 是不错的选择。对于需要更复杂报表和自定义功能的用户，FineBI 可能更适合。对于希望利用 Web 技术创建交互式应用的用户，Dash 和 Plotly.js 是一个好的选择。而对于需要深度定制图表的用户，Matplotlib 和 Tableau 则更为合适。
