预测结果基于估计的参数 ，我们使用MATLAB对SIR模型进行了数值求解 ，并预测了疫情的发展趋势。预测结果显示，感染人数将在近期达到峰值 ，并随后逐渐下降 。具体预测值如下：感染系数β≈57×10^-5 。恢复系数γ≈0.04（基于25天的恢复周期估计）。易感人群初值s（0）通过最小二乘法估计得出 。
应用实例：以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例 ，许多学者在研究新冠肺炎时，都采用了SIR模型作为基础 ，并在其基础上进行优化 ，以预测疫情的发展趋势和高峰期 。模型意义：通过SIR模型，可以推算出不同时间的感染情况，为制定防控策略提供科学依据。
以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例 ，许多学者在研究新冠肺炎时 ，都采用了SIR模型作为基础，并在其基础上进行优化 ，以预测疫情的发展趋势和高峰期 。在某一特定时刻t ，易感染人群为s（t），感染人群为i（t） ，康复人群为r（t） 。假设总人口为N（t） ，则有N（t）=s（t）+i（t）+r（t）。
〖壹〗 、020年5月11日全球人口大国20强疫情总体情况显示，各国处于不同疫情阶段 ，美国确诊量居首 ，部分国家新增显著，中国疫情处于受控期。 以下为具体分析：全球人口大国20强疫情阶段分布爆发期国家（9个）以美国为首 ，包括印度 、巴西、巴基斯坦 、俄罗斯 、墨西哥、德国 、伊朗 、土耳其 。
〖贰〗、截至2020年5月18日 ，全球人口大国20强疫情总体情况呈现多阶段分化特征，美国、巴西等国处于爆发期，中国 、日本等国进入受控或结束阶段 ，全球确诊总量超483万例 ，人口大国新增病例占全球64% 。 以下为具体解读：全球人口大国20强疫情总体情况 全球确诊总量：此时全球累计确诊病例超过483万例。
〖叁〗 、020年4月11日对全球人口大国20强疫情总体情况的解读（基于4月10日数据）显示，各国疫情呈现不同阶段特征 ，美国等6国处于爆发期 ，印度等7国处于扩散期，孟加拉国和泰国处于发展期 ，尼日利亚等4国处于萌芽期 ，中国整体处于受控期，武汉及周边区域呈现差异化阶段特征 。
〖肆〗、截至2020年4月30日 ，全球人口大国20强的新冠疫情总体情况呈现多阶段分化特征 ，部分国家处于爆发期，部分国家进入扩散期或受控期 ，中国整体处于受控期 ，湖北以外地区已进入衰退阶段 。
〖伍〗 、截至2020年4月14日，全球人口大国20强的疫情总体情况可分为四个阶段：爆发期 、扩散期、发展期和萌芽期，具体分布及分析如下：处于爆发期的国家（6个）以美国为首 ，确诊病例数显著高于其他国家 ，疫情快速蔓延。美国：确诊58万例，新增28494例 。
〖壹〗 、月2日全国新增7例境外输入病例均来自浙江省丽水市青田县 ，为意大利输入病例 ，与浙江省首例境外输入病例王某某为密切接触者，在意大利同一家餐厅工作 ，无湖北武汉接触史 。 以下是3月2日全国疫情数据的详细分析：新增确诊情况：3月2日0时-24时 ，全国新增确诊125例，其中湖北省增加114例 ，非湖北省增加11例。
〖贰〗 、检测与治疗：隔离期间进行核酸检测 ，3月2日确认阳性后，立即转运至定点医院隔离治疗 ，阻断传播风险 。流行病学关联：7例病例与首例境外输入病例王某某为同事关系 ，在意大利同一餐厅工作，感染来源明确，属于聚集性境外输入疫情 。
〖叁〗、月13日0—24时 ，31个省（自治区 、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例11例 ，其中湖北武汉4例，境外输入7例。具体数据及分析如下：新增确诊病例总体情况3月13日0—24时 ，全国新增确诊病例11例 ，包含本土病例（湖北武汉）和境外输入病例两部分 。本土病例分布 湖北新增确诊病例4例，且全部来自武汉 。
〖肆〗 、截至3月7日24时 ，全国新增境外输入确诊病例3例 ，均来自非湖北省地区（北京2例、甘肃1例），湖北省新增确诊病例41例 ，全国新增确诊病例总计44例。 以下为详细数据分析：境外输入病例情况新增分布：3月7日0时-24时 ，非湖北省新增3例确诊病例，均为境外输入 ，其中北京市2例 、甘肃省1例。
〖伍〗 、境外输入现有疑似病例3例 。全国疫情总体数据 截至5月27日24时 ，全国现有确诊病例316例（重症4例），累计治愈出院病例86093例，累计死亡病例4636例 ，累计报告确诊病例91045例 。现有疑似病例3例 ，累计追踪到密切接触者1022850人，尚在医学观察的密切接触者7518人。
〖陆〗、月2日0—24时 ，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增本土确诊病例54例 ，涉及13个省份，新增境外输入确诊病例160例 ，无新增死亡病例 ，新增疑似病例5例（均为境外输入） 。 具体情况如下：本土确诊病例情况广东省：28例，其中深圳市23例 、东莞市5例 。
通过对丁香园疫情分析图的研究 ，总结出以下6条PPT可视化干货：用ICON传递信息简洁直观：ICON能够将复杂的信息以简单的图形呈现 ，减少文字的使用，使观众快速理解核心内容。例如 ，在疫情图中用注射器ICON表示疫苗接种 ，用口罩ICON表示防护措施，简单明了 。风格统一：选取风格一致的ICON，确保整个PPT的视觉协调性 。
从疫情防控实践来看 ，大数据应用通过多维度数据整合与分析 ，在人员流动追踪 、居住情况排查、密切接触者识别及防控决策支持等方面发挥了关键作用，具体发展与应用如下：人员流动分析：疫情初期 ，武汉500万人流动引发社会担忧。
“战疫 ”中大数据的主要应用疫情分析展现：疫情相关数据是开展分析 、管控等工作的基础 ，36%的企业案例对采集数据进行可视化展现，超80%在此基础上深入分析 。从政府支撑角度 ，包括展示疫情相关信息 、人员和车辆流动情况、疫情相关资源及物流信息等核心功能 。
除了此次的新发地周围人员的定位 ，在之前的武汉疫情中，百度迁徙数据 、12306实名制售票数据都为疫情防控起到了至关重要的作用。大数据+人工智能助力精准防控疫情 ，利用大数据技术 ，实现了信息共享 、查询筛选 。
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。
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 。
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 。
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 ，选取合适的颜色编码，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 。
全球疫情数据可视化情况 全球累计确诊病例趋势：从相关数据图表呈现来看 ，全球累计确诊病例随着时间推移呈现出快速上升的趋势。在疫情传播初期 ，增长速度相对较缓，但随着疫情在全球范围内的扩散以及检测工作的推进 ，确诊病例数急剧增加 。
数据类型转换：将提取的文本类型GDP数值转换为整数类型 。数值缩放：由于GDP数值较大 ，将数值除以100，000 ，000（1亿）进行缩放。加载数据：点击“关闭并应用” ，将清洗后的数据加载至Excel工作簿 。数据可视化使用镝数图表进行动态可视化，步骤如下：选取模板：在图表模板中选取“动态折线变化图 ” 。
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