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图解上海疫情(2)

月27日与4月6日上海疫情数据对比以下两张图表直观呈现了上海在不同时间节点的疫情数据变化，可辅助分析超大城市“封城”与“清零”的可行性。

上海疫情模拟与复盘显示，境外输入加速了疫情发展，提早封城效果有限，“共存”策略将导致感染和死亡人数急剧飙升。具体模拟与复盘情况如下：疫情爆发原因及初期情况境外输入是直接因素：上海疫情爆发的直接因素是从香港和其他境外地区输入了大量隐匿感染者。

月8日上海公布昨日（4月7日）新增本土确诊病例824例、无症状感染者20398例，单日新增感染者总数突破2万例。以下是详细情况：疫情数据趋势本轮疫情自3月1日爆发以来，数据呈快速攀升态势。

上海超2万人核检结果异常，是因上海启动全市核酸筛查后，在已完成检测的人员中发现25996人结果异常，且还有部分混管阳性人员复检工作正在进行。具体说明如下：事件背景与检测规模上海于近期启动全市核酸筛查，旨在全面排查潜在感染者，遏制疫情扩散。

在2月7日之前的上海市其他部分地区也存在着新冠疫情中级风险区域（疫情风险等级是依据当地的疫情状况每日更新的）。如黄浦区贵西小区（2月7日18点调整为低风险，此前为中风险区域）；宝山区临江新村（二村）（2月6日18点调整为低风险，此前为中风险区域）。

1、截至2月17日24时，成都市连续2天新增确诊病例0例，累计确诊140例，累计出院56人，死亡3人，其余81人（其中危重10人）均在定点医院隔离治疗，921名密切接触者正在接受医学观察。

2、截至2月16日24时，成都市无新增新冠肺炎确诊病例，新增出院4人，累计报告确诊病例140例，累计出院53人，死亡3人，其余84人（其中危重10人）均在定点医院隔离治疗，1150名密切接触者正在接受医学观察。

3、月6日成都无新增新冠肺炎确诊病例，新增出院2人，截至3月6日24时累计出院100人。整体疫情数据截至3月6日24时，成都市累计报告确诊病例144例，死亡3人，其余41人均在定点医院隔离治疗，60名密切接触者正在接受医学观察。

1、绿色国家（疫情最好）：波兰、捷克共和国、罗马尼亚、斯洛伐克、匈牙利。这些国家在疫情防控中表现突出，可能因较低的感染率、较高的疫苗接种率或有效的公共卫生措施被标记为绿色。橙色国家（情况略好）：意大利、奥地利、克罗地亚、芬兰、拉脱维亚。

2、成员国：英国脱欧后现有成员国27个，包括德国、荷兰、比利时、卢森堡、法国、意大利、丹麦、爱尔兰、希腊、西班牙、葡萄牙、瑞典、芬兰、奥地利、塞浦路斯、爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、波兰、捷克、斯洛伐克、匈牙利、马耳他、斯洛文尼亚、罗马尼亚、保加利亚、克罗地亚。

3、成员国情况：当前成员国：目前欧盟共有28个成员国，包括奥地利、比利时、保加利亚、塞浦路斯、克罗地亚、捷克共和国、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、卢森堡、马耳他、荷兰、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国。

4、最常见国家：克罗地亚（93%）、立陶宛（87%）、罗马尼亚（75%）。主要目的地：波兰（427，162份）、西班牙（128，844份）、德国（91，095份），合计占52%。家庭原因：最常见国家：卢森堡、瑞典、比利时、西班牙、芬兰（均超40%），荷兰（34%）。

5、位于欧洲北部，北欧五国之一，与瑞典、挪威、俄罗斯接壤，南临芬兰湾，西濒波的尼亚湾。是圣诞老人的故乡，有“千湖之国”之称。芬兰冬季严寒漫长，夏季温和短暂，全国1/3的土地在北极圈内。

要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写。以下是详细的制作步骤：分析设计明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据，包括确诊病例、死亡病例、治愈病例等关键信息。

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。

在绘制玫瑰图时，隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性，选择合适的颜色编码，添加透明度使图案变浅。最终，通过循环批量设置每个扇形区域的类别文字和数值，实现全球疫情确诊人数的可视化。案例进一步分析全国各省零新增天数，通过统计和可视化展示零新增天数的天数数据，提供对疫情发展状态的直观了解。

绘制图形：设置角度和半径，进行极坐标系调整，配置颜色，添加文字以显示国家或省份和确诊人数。优化图形：隐藏极坐标，旋转柱状图角度以提高可读性，选择合适的颜色编码，添加透明度使图案变浅。可视化效果：直观性：通过圆弧的半径长短直观地展示各国或各省的疫情数据大小。

科学领域：复杂数据解析与知识发现科研数据探索：在气候研究、基因测序等领域，可视化技术可将高维数据转化为直观图表，帮助科学家发现规律。例如，气候模型通过可视化展示温度、降水等变量的时空变化，辅助预测极端天气事件。