这篇文章是本文的第七篇推文，介绍了前面高分示例文章里的图形后，我们基本上可以呈现简单的发病率以及死亡率数据了，接下来一般比较常规的分析还会增加关于风险因素的结果展示，我们可以看下发表在lancet子刊上的The global, regional, and national
burden of oesophageal cancer and its attributable risk factors in 195 countries
and territories, 1990–2017: a systematic analysis for the Global Burden of
Disease Study 2017文章的图5，这个图5就表述了影响食管癌DALY的影响占比。
同样的，我们需要下载好这一部分的数据，Context选择对应的选项列表Risk,时间选择1990与2019年，地区按照上次的选择好，Measure选择Deaths以及DALY，Risk选择与文字一样的变量。
下载好数据后，我们分析这张图的构成，根据5个变量有5张图，需要得到每个地区每个风险因素对DALY的影响占比。同时我们进一步可以将Deaths以及DALY融合在一张图中，我们可以先做一个风险因素看下
同样，我们设置路径，读取数据
接着，我们获取BMI对Deaths以及DALY的影响占比
然后我们用ggplot2包做柱状图即可
最后得到的图形如下，大家可以在AI里调整相应的图例即可完成。
之后大家按照同样的方法绘制出另外四个风险变量的图形，然后在AI中合并成一张图形即可。
另外我们可以采用ggplot2里的图像分光镜功能用risk factor将其分成5张子图显示。
首先我们读取2019的所以riskfactor
接着我们作图，只要加上facet_grid就可以做出图形来了
得到的图形如下：
同样的大家只要在AI里调整图形，将每个柱形图上面的数字左右上下调整以下就可以了。
