中山疫情情况数据分析图；中山疫情情况数据分析

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如何判断新冠肺炎疫情的拐点和高峰期

疫情数据分析：通过对新增感染病例数、治愈出院数、死亡率等数据的监测和分析，可以判断疫情是否到达拐点。实例说明：在2020年新冠肺炎疫情在武汉爆发后，经过一系列严格的防控措施，新增感染病例数量逐渐下降，最终在2月中旬出现了疫情拐点。

预测方法：拐点的出现可以通过流行病学模型来预测。通过建立数学模型拟合新冠肺炎的累计发病数据，可以推测发病高峰、发病持续时间、累计发病人数，并绘制出流行曲线，从而掌握疫情动态。然而，需要注意的是，所有的预测模型都存在局限，无法精确预测疫情拐点的确切日期。

拐点是数学名词，指改变曲线向上或向下方向的点，直观地说拐点是使切线穿越曲线的点（即曲线的凹凸分界点）。疫情拐点是指疫情得到控制，开始往好的方向改变的地方。疑似感染数下降、发病数下降是拐点出现的标志。

新冠第一高峰期是指疫情最严重的时间段，即疫情爆发初期。在新冠疫情的早期，很多国家和地区都经历了大规模的感染和传播，医疗资源紧张，严重影响了社会生活和经济运行。各国纷纷采取了封锁措施和防控措施，以控制疫情的蔓延。新冠第二高峰期是指在疫情初期得以控制后，出现的第二波疫情暴发。

能否预测拐点？关于拐点的预测需要结合更多流行病学的专业知识，得到的结果可能只是冰山一角。当前的数学模型过于简化，难以触及病毒传播的全貌。

以【丁香医生疫情地图】为例,拆解数据分析5步法

数据清洗数据清洗是项目中耗时最多的部分，丁香医生需处理去重和口径一致的问题。通过去除重复值和调整统计口径，确保数据的一致性和准确性，如在统计口径变更后，采用虚线和注释解释变化。数据分析数据分析是项目的核心，丁香医生的地图通过对趋势变化和比率的可视化，让公众能直观了解疫情动态。

经典数据新闻案例集合如下：新冠疫情数据新闻 新华社《3D新闻 | 了解新冠病毒》：利用3D交互模型直观展示病毒结构与传播方式，增强科普效果。 回形针《关于新冠肺炎的一切》：通过动态视频和3D模型生动展示病毒知识，使内容易于理解。

在应用市场及搜索引擎搜索“互联网医疗APP”、“在线问诊”等关键词，共发现15个面向C端的较为知名的移动医疗APP，通过对比该类APP的基础数据与侧重点，最终选取丁香医生作为本次小荷健康竞品分析的对象。原因有二：丁香医生与小荷健康定位相似，都将医疗内容放在第一位，致力于在泛健康领域为大众提供健康服务。

丁香医生《新冠病毒肺炎疫情动态》：从专业角度，利用数据图表实时展现疫情发展，确保信息透明公开。 澎湃《2个月，13753例，新冠肺炎如何蔓延全球？》：地图动态展示疫情全球蔓延过程，直观易懂。

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疫情大数据排查是怎么排查的

1、疫情大数据排查的方式： **电话排查法**：相关智能单位可以通过电话访问，对照人员信息，核实行程，并将收集到的信息进行详细分类和汇总。 **技术排查法**：利用大数据技术，如数据检索、搜索引擎和智能数据分析等技术手段，从网络上搜集和筛选与疫情相关的数据信息。

2、电话排查。大数据排查一般是根据手机信号获取的，并不是靠身份证登记的。目前大数据排查的方式主要有三种：第一种则是根据手机信号，通过追踪疫情发生地所停留过10分钟以上的手机号来定位出可能对风险人员，而这也是最常用的排查方式，同时具有很高的真实性和准确度。

3、疫情大数据排查的方式有很多种，比如电话排查法和技术排查发等等。在新冠疫情爆发后，就需要及时获取每个人的出行情况，以避免疫情的扩散，因此会有相关智能单位通过人员比对信息和核查人员行程。

4、大数据排查的目的是为了追踪和预防疾病的传播，特别是当某个社区存在确诊病例时。通过大数据分析，可以确认潜在的密切接触者，从而采取必要的预防措施，避免疫情扩散。 排查人员利用多种数据源，如GPS定位和通信行程卡，来构建一个全面的数据网络。

5、“大数据+网格化”排查手段。通过运用大数据分析核查市民是否从疫情重点地区回来，并及时定点发送短信提醒，同时将筛选出的重点防控数据层层下发至社区，再由基层网格员根据大数据信息有的放矢进行排查，确保基层疫情防控工作精准开展。

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