【4.19新冠图表】西班牙累计确诊接近20万
〖壹〗、西班牙 累计确诊：接近20万例。英国 新增确诊：接近6000例 。累计确诊：超过12万例 。累计死亡：超过6万例。法国 累计死亡：接近2万例。病死率：接近13% 。德国 累计治愈：接近9万例 。
〖贰〗 、截至4月10日统计时 ，西班牙 、法国病死率首次超过10% ，英国病死率升至126%接近意大利（173%）。
〖叁〗、西班牙累计确诊病例达135032例，其中13055人死亡，40437人治愈出院 。
〖肆〗、西班牙 疫情数据：新增确诊455例 ，累计确诊1685例 ，累计死亡35例，累计治愈135例 。
〖伍〗 、西班牙新冠疫情存在多轮明确高发阶段 ，各阶段对应的具体月份如下： 2020年夏季高发期：集中在6月21日至8月28日 ，其中8月份疫情最为严重，当月累计确诊超15万例 ，夏季新冠死者中的566人也集中在8月。
〖陆〗 、截至3月17日7时（北京时间） ，英国两地核减7例，西班牙累计确诊9942例 。
中国各城市首轮感染高峰期预测!
中国各城市首轮感染高峰期预测主要基于“超额发烧搜索指数累计面积”这一指标 ，通过分析搜索指数与感染人口比例的关系 ，预测出各城市疫情达峰及结束的时间 。 具体预测情况如下：预测方法：将Google搜索指数或百度搜索指数分为疫情期间和非疫情期间，计算非疫情期间的发烧指数平均数。
022年12月中下旬达峰城市：如武汉、南京 、杭州等城市预计在2022年12月中下旬达到感染高峰 。
第一批：河北 、河南、湖北 、重庆 、四川、云南 、广东 、北京、天津 、辽宁等省市 ，高峰时间在12月20日前 。2：第二批：陕西 、山西、山东、贵州 、广西 、吉林等省份 ，感染高峰期在12月20日至12月30日之间。
【DiVoMiner】疫情大数据,非一般的词云图把看不见变得可见
〖壹〗、DiVoMiner？可通过制作词云图将疫情大数据中看不见的信息变得可见，以直观展示全球新冠肺炎疫情中各国家/地区的累计确诊病例情况 。
流行病学流行曲线绘制要点
〖壹〗 、流行病学流行曲线绘制要点包括选取合适图表类型 、做好数据收集总结、合理设定时间轴 、进行数据标准化处理 、标注关键信息、清晰呈现与解释以及检查验证；注意事项涵盖数据可靠性 、时间间隔合理性 、标注准确性等方面 。
〖贰〗、流行病学流行曲线绘制要点及注意事项如下：选取合适的图表类型制作流行曲线应优先选取直方图，避免使用条图和线图。
〖叁〗 、流行病学流行曲线绘制要点包括数据收集与总结 、选取合适的图表类型、时间轴设定、数据标准化处理 、标注关键信息 、清晰呈现与解释以及检查与验证。数据收集与总结：数据需来自可靠的监测和报告系统 ，如公共卫生部门或医疗机构 ，涵盖病例的发病时间（或诊断时间）、地点 、年龄 、性别等信息 。
〖肆〗、流行病学流行曲线的特征主要包括其典型形态和各个阶段的特征 。典型形态：单峰型：曲线呈陡峭上升后快速下降的钟形分布，常见于点源暴露事件 ，如集体食物中毒。病例在短时间内（如24-48小时内）集中出现 ，形成明显的尖峰 。
〖伍〗 、无需预设阈值：ROC曲线涵盖所有可能的决策阈值，避免了因阈值选取不当导致的偏差 。与患病率无关：只要病例收集具有代表性 ，ROC曲线的形状不受人群患病率影响 ，适用于不同流行病学场景。信息整合：将灵敏度 、特异度及其权衡关系整合到单一图形中，便于直观比较 。
〖陆〗、地理环境因素对流行性传染病的影响非常明显 。
我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?
〖壹〗 、随便找个网站 ，拔下来一份最新的疫情数据 点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选取地图---标准中国地图 数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入 4 ，调整颜色 通过参数调整 。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色 。可以简单的做出一个还不错的图表。另外，图说里面还有其他很多常用的图例 。
〖贰〗 、全球疫情分布图：使用地图展示全球疫情分布情况 ，颜色深浅表示疫情严重程度 。
〖叁〗、判断方法：当疑似病例曲线持续下降时 ，说明疫情的扩散趋势得到控制，最后的胜利就离我们不远了。
〖肆〗 、地图将按照行政区显示不同的病例数，形成疫情分布图。
一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?
〖壹〗 、确定思路：以世界疫情查看以及国内输入病例分布为主要分析方向 ，通过图表形式展示全球疫情概况、TOP国家疫情数据、疫情发展趋势等 。数据收集 数据来源：从网络国内公开数据平台收集数据 ，包括国家 、日期 、确诊病例、死亡病例 、治愈病例等字段 。数据筛选：确保数据的准确性和完整性，筛选掉无效或异常数据。
〖贰〗 、选用合适的图表类型不同的数据关系和展示需求应选用不同的图表类型 。
〖叁〗、关于如何使用这个模板 ，我们制作了一个视频教程 ，其实跟镝数的其他模板一样，只需要填入数据即可快速生成图表 。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】 ，搜索“疫情 ” ，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图，打开。步骤二：选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】 ，将数据替换为最新的数据 。
〖肆〗 、技术选型：Three.js vs Cesium：若需高精度地理数据（如行政区划边界），优先选Cesium；若以视觉效果为主（如全球疫情扩散动画） ，Three.js更轻量 。Echarts GL vs Djs：Echarts GL封装了3D图表API ，开发效率高；Djs灵活但学习曲线陡峭，适合复杂定制需求。
〖伍〗 、在特定场景下，如地图动态分布、项目管理（甘特图） 、全球疫情严重情况（地图+气泡图）等 ，图表的应用会更加具体和具象 。图表搭配使用时 ，如柱状图+折线图，细圆环饼图+指标图 ，地图+气泡图等 ，能从不同维度展现数据分析成果，提供更全面的视角 。合理搭配图表 ，可以使数据分析报告更清晰 、有趣。
〖陆〗、制作1-2个可视化项目（如用Tableau展示全球疫情数据） 。考取基础证书（如CDA Level I）增强简历竞争力 。中期（6-12个月）：参与1个完整分析项目（如用户画像构建） ，输出报告与代码。学习至少2种分析模型（如漏斗分析+A/B测试），并应用于项目。
