【4.5新冠图表】西意德法英合计确诊超50万;英国新增6千确诊

〖壹〗 、截至4月6日（北京时间），西班牙
、意大利、德国 、法国
、英国五国累计新冠确诊病例超50万例 ，其中英国单日新增确诊接近6000例 。

世界最准确的疫情人数数据在此,你不进来看看吗?

近来无法直接确认该数据为“世界最准确”的疫情人数数据
，但提供的信息包含特定统计时段内基于湖北卫健委公开数据的全国疫情分布可视化内容
。以下为具体说明：数据来源与统计范围数据基于湖北卫健委公开的50天数据（1月21日-3月10日），统计单位为现存病例 ，覆盖全国范围。

新华社华盛顿2022年3月28日电美国约翰霍普金斯大学公布的最新统计数据显示
，截至美国东部时间28日15时30分，全球新冠肺炎死亡人数超过3万人 。世界gdp排名表
。数据显示 ，全球新冠肺炎确诊病例近65万
，死亡30249人。近来确诊病例比较多的国家是美国，超过15万例；死亡人数比较多的国家是意大利 ，有10023例 。

共计造成196人死亡，累计受灾人数33万人
。 苦难无情
，却压不弯人的脊梁。 抗震救灾时期，“最美舞蹈老师 ”廖智深处废墟的这张照片 ，感动了无数人 。 08年汶川地震中
，她失去了家人和双腿。 雅安地震后，她奔赴一线 ，戴着假肢抢险救灾——见过灾难中最无奈的死
，更要迎来充满希望的生
。

但这是一种模型的假设，疑问很大 ，最大的问题就是英国的死亡率并不高
，我们先来看看英国最新的疫情数据：累计确诊11812人（较昨日+2129人），死亡人数584人（较昨日+121人） ，死亡率大概5%左右。

图表看上海疫情数据变化,新增感染人数8连涨,累计超15万

〖壹〗、上海卫健委4月8日公布的数据显示
，新增本土新冠肺炎确诊病例为1015例，无症状感染者22609例 ，合计增加23624例 。从4月2日起，新增感染人数已连续8天增加
，截止近来，这一波疫情上海总计感染者已超15万例
。

〖贰〗 、湖北：68391例 ，早期疫情严重地区
，累计确诊数位居前列。吉林：36603例，曾出现局部疫情反弹 ，累计确诊数较高 。台湾：25225例
，受境外输入及局部传播影响，累计确诊数较多
。上海：8506例 ，近期疫情以无症状感染者为主
，累计确诊数相对较少。

〖叁〗
、在DataEase中建立数据集，并设置定时更新 ，确保所展示数据的实时性 。仪表板设计：顶部标题栏：强调实时性
，通过文字或动态效果展示当前时间或数据更新时间
。疫情数字展示：使用指标卡形式，直观呈现关键疫情数据 ，如确诊人数、死亡人数 、治愈人数等。

〖肆〗、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%） 。具体数据情况如下：西班牙新增确诊超过5千，累计确诊超过15万 ，累计死亡超5万
，累计治愈超5万
。西甲球队所在地区疫情情况：法国单日新增死亡1341例，累计死亡超2万 ，病死率首次超过10%。

〖伍〗、近来无法直接确认该数据为“世界最准确
”的疫情人数数据
，但提供的信息包含特定统计时段内基于湖北卫健委公开数据的全国疫情分布可视化内容 。以下为具体说明：数据来源与统计范围数据基于湖北卫健委公开的50天数据（1月21日-3月10日），统计单位为现存病例 ，覆盖全国范围。

〖陆〗 、疫情数据的可视化展示 当前
，各大主流媒体和应用平台都在通过不同的方式展示疫情数据
。这些展示方式主要包括关键指标数值统计
、疫情地图、疫情累计变化趋势等。关键指标数值统计：如确诊 、死亡
、治愈人数等，这些数字是了解疫情严重程度和进展的基础 。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

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。

总结分析：对数据分析过程进行总结 ，包括数据来源、分析方法 、主要发现等 。图表解读：对图表中的关键信息进行解读，突出展示疫情的重点数据和趋势
。建议与展望：根据分析结果
，提出针对性的建议或展望未来的发展趋势。

使用小O地图的【地图可视化】功能，制作疫情风险热力图 。在小O地图中 ，选取【地图可视化】-【热力图】
。导入包含风险等级（或相关权重）的Excel表格数据。根据数据生成热力图
，通过颜色深浅表示风险等级的高低 。

在小O地图中，选取高德地图作为底图。配置地图：根据需要调整地图的样式
、颜色、标签等
。确保行政区名称和病例数能够正确显示在地图上。加载数据并显示：点击“加载”按钮 ，将Excel表格中的数据加载到地图上 。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?

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
，选取合适的颜色编码，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 。

图3：欧洲疫情爆发区域示意图（3月11日数据）数据可视化补充感染人数与危险系数关联图：显示高纬度地区（40°-70°）危险系数与感染人数增长呈正相关
，而低纬度地区（0°-30°）两者关联性较弱
。时间序列分析图：对比3月1日至11日数据，北纬40°-50°感染人数增速显著高于其他区域 ，危险系数同步攀升。