上海、国际新冠疫情数据分析可视化

新冠疫情的发展情况已经成为人们目前最密切关注的问题之一,疫情的历史数据以图形的形式进行对比和呈现能够让客户直观地了解各地区疫情的发展情况。

分析上海各区县、上海与其他省市和地区以及全球各国的新冠疫情数据进行分析及可视化处理。

Junjie Chen撰写

数据源准备

记录了多个层次、较为完整的新冠疫情数据,筛选原始数据中的中国省级、上海地区区县级以及全球国家级三个层级的数据,挑选累计确诊、累计死亡、累计治愈、新增确诊、新增死亡、新增治愈等指标,并对数据进行预处理。

上海、国际疫情分析

折线图

折线图是基本的统计图表之一,能够用来反映疫情随时间变化的情况。

条形图

条形图也是基本的统计图表之一,将条形图的数据进行分类和叠加能够反映地区新冠患者的汇总情况以及累计确诊、累计治愈、累计死亡的比例,在同一张图表中压缩更多的信息。

动态条形图

随着公众号、网站等多媒体平台作为新闻获取的渠道,动态的图表能够包含更多的信息,加入时间维度后,动态图表便能反映疫情排名随时间的变化情况,且动态的图片更能够吸引读者的眼球,结果更加令读者印象深刻。

热力图

热力图往往与地理信息相结合,由于本案例探究的是上海地区、国际的疫情分布情况,因此可以将疫情数据覆盖在地图上,颜色越深的地区代表疫情更为严重。热力图能够从空间分布上展现疫情的扩散情况。

南丁格尔玫瑰图

形状似螺旋状排列的条形图,新颖、美观且能够将数据直观地进行对比展示,可用于各国疫情的排名对比。

根据上海在观测期内的疫情新增走势图,我们能发现疫情的发展出现了三个不同的发展阶段:快速上升、回落、回升。

除此以外我们还能在图3中发现新增确诊与新增治愈的走势图有非常高的相似程度,事实上新增治愈的走势图就是新增确诊的延迟,而延迟的天数在2周左右,由此我们可以推断,新冠状病毒从入院治疗至康复出院的周期大约是14天。


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国家医疗专家组成员李兴旺1月28日在国家卫健委新闻发布会上曾表示,对于轻症患者来说,康复的周期大约在一周左右,而对于病情偏重的感染者来说,可能需要两周或更长时间,这与我们所观察到的情况较为相符。

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截至2020年4月8日,上海累积确诊人数出现最多的分别是浦东新区、宝山区和闵行区。据2019年上海统计局公布的数据,浦东、闵行和宝山三区的常住人口数量位列前三,与此同时这三个区外来人口较多,人口流动密集,与目前疫情确诊的数据相符。而值得注意的是,徐汇、静安和长宁等人口占比排名较为靠后的市辖区出现的确诊人数却尤为靠前,通过上海各区县条形图,我们也能发现这一趋势:


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matlab用高斯曲线拟合模型分析疫情数据

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由于格式限制,上海Top10疫情排行的动态条形图以截图形式进行展示:


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下图为上海地区疫情发展情况热力图,展示了2020年4月8日上海的累计确诊状况,可见疫情主要分布于上海市中心地区(黄浦、徐汇区、长宁、杨浦、虹口、普陀、静安)以及浦东新区,而上海的疫情增长较快的也是上述地区,自2020年2月25日起新增确诊病例数也未见明显上升,体现出上海本地区各区县的疫情已经获得很好的控制。

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国际疫情分析

自从国内疫情于2020年1月20日爆发以来,由于早期对新冠病毒传染机制不够深入的了解,加之无症状感染者存在的特殊性,世界卫生组织于2020年1月24日对本次新冠疫情的评估为“尚不构成国际突发卫生事件”。但随着世界各国陆续出现感染病例,世界卫生组织于2020年1月31日对此次疫情的评估等级上升为“国际关注的突发公共卫生事件”,然而对新冠病毒的传染性的认识偏差和系统性的低估风险,仍然给出了“没有必要采取限制国际人员流动的措施,不建议限制旅行”的建议,从某种程度上来看,这给日后新冠疫情在世界各国的爆发埋下了隐患。直至2020年2月28日,世界卫生组织才将新冠疫情全球风险级别由此前的 “高”上调为“非常高”,并与2020年3月11日宣布“新型冠状病毒全球大流行”。根据全球疫情热力图,初步可以看出全球疫情的严重程度。

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由全球确诊数排名前25的国家的南丁格尔玫瑰图,可见全球各国的累计确诊人数已经达到了相当大的规模,确诊数排名第25的日本也达到了5548例之多,确诊病例数排名第一的美国已达到了431694例。根据南丁格尔玫瑰图的排名,本文重点关注了除中国外确诊人数最多的九个国家:美国、西班牙、意大利、德国、法国、伊朗、英国、土耳其、比利时,图9和图10分别展示了这九个国家2020年2月20日以来累计确诊病例的增加数量和每日新增确诊病例数量,其中最为严重的美国确诊就人数即将突破50万,并且日增确诊在3万左右居高不下,从累计确诊的斜率来看,确诊增长仍无放缓趋势。而在三月中旬采取了大规模“封城措施”的欧洲国家,每日新增确诊人数似乎得到了控制,并未持续增加,而是稳中有降,从累计走势图中也可以看出这些欧洲国家的增长曲线的斜率也有放缓的趋势。

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关于作者

在此对Junjie Chen对本文所作的贡献表示诚挚感谢,他在上海交通大学完成了博士学位,专注计算机视觉、迁移学习、弱监督学习等领域。擅长R语言、SPSS、Python。

 
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