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山竹，是2018年登陆中国的强台风。要做山竹动态数据分析图表，我们首先需要搜集和整理相关的数据，包括山竹登陆前后的气象数据，影响范围内的受灾情况数据，以及救援和灾后恢复的数据等。然后，我们可以使用常见的数据分析工具和可视化软件，如Excel、Tableau、Python的matplotlib和seaborn库，来创建图表进行数据分析。

下面是一般步骤及示例图表：

气象数据分析：
- 利用气象数据，可以制作山竹登陆前后的气压变化图表，风速变化图表等，来展示山竹登陆时的强度变化情况。
- 通过生成气象数据的时间序列图表，可以清晰展示山竹的路径及移动速度，帮助人们更好地理解山竹的变化趋势和影响范围。
受灾情况数据分析：
- 利用受灾情况数据，可以创建柱状图或饼图展示山竹造成的各地区灾情情况，比如受灾人数、倒塌房屋数量、农作物损失等。
- 制作散点图或热力图来展示不同地区灾情情况的分布和程度，可以帮助政府部门和救援组织有针对性地进行救灾和恢复工作。
救援工作数据分析：
- 分析救援工作数据，可以制作折线图或面积图展示救援人员数量、救援物资分发情况等，以监测救援工作的进展情况。
- 利用数据可视化工具，创建救援路径地图或救援热点图，直观展示救援行动的覆盖范围和重点地区，有助于优化救援方案和资源配置。
灾后恢复数据分析：
- 通过对灾后恢复数据进行分析，可以制作折线图或柱状图展示受灾地区的重建进度、资金投入情况等，评估灾后恢复工作的成效。
- 创建灾后恢复效果对比图表，比如受灾地区重建前后的卫星遥感图，可以直观展现灾后重建的效果和成就。

在制作这些动态数据分析图表时，我们需要根据具体数据特点选择合适的图表类型，保持图表简洁明了，并考虑观众的背景知识和需求，以便更好地传达数据分析结果。通过数据分析图表，可以帮助人们更深入地了解山竹台风的影响，指导应对措施和灾后恢复工作。

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制作山竹动态数据分析图表可以通过使用现代数据可视化软件或编程语言来实现。下面将介绍如何使用Python的Matplotlib和Seaborn库来制作山竹动态数据分析图表的方法。在这个示例中，我们将使用一个虚拟数据集来展示具体的操作步骤。

步骤一：准备数据集

首先，我们需要准备一个数据集，这个数据集可以包含山竹的相关信息，比如时间、风速、降雨量等。下面是一个虚拟数据集的示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'时间': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
        '风速': [50, 55, 60, 65, 70],
        '降雨量': [20, 25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

步骤二：制作静态数据分析图表

接下来，我们可以使用Matplotlib和Seaborn库来制作静态数据分析图表。以下示例展示了如何创建一个简单的折线图和散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 创建折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='时间', y='风速', data=df)
plt.title('山竹风速变化图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('风速')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

# 创建散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x='时间', y='降雨量', data=df)
plt.title('山竹降雨量变化图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('降雨量')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

步骤三：制作动态数据分析图表

要制作动态数据分析图表，我们可以使用Matplotlib的动画功能。下面是一个示例代码，展示了如何创建一个简单的动态折线图：

import matplotlib.animation as animation

fig, ax = plt.subplots()
x = df['时间']
y = df['风速']

def animate(i):
    ax.clear()   
    ax.plot(x[:i], y[:i], marker='o')
    ax.set_title('山竹风速变化图')
    ax.set_xlabel('时间')
    ax.set_ylabel('风速')
    plt.xticks(rotation=45)

ani = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(x), interval=1000)
plt.show()