上海2022年疫情重症数据收集(六)
〖壹〗 、上海2022年3月疫情统计数据主要通过共享文档《上海2022年3月疫情统计数据》每天更新 ，数据来源于上海发布公众号每天公布的信息 ，涵盖新增确诊病例（含无症状感染者） 、发现方式、治愈出院情况 、现存病例 、累计确诊及风险地区等关键指标 。数据统计范围与来源时间范围：自2022年2月28日起，每天更新3月数据 。
〖贰〗、上海在2022年4月17日至20日4天死亡25例新冠病例 ，同期邬惊雷因头痛紧急住院 ，后续可能面临更多挑战。以下是对相关情况的详细分析：上海疫情死亡病例情况数据统计：2022年4月11120日，上海新增死亡病例分别为3例 、7例 、7例、8例 ，4天累计死亡25人 。同时 ，现有重症139例，危重型20例 。
〖叁〗、022年上海疫情期间，一位嘉定北区域居民在3月11日至5月31日期间共完成36次核酸检测 ，其中3月8次 、4月17次 、5月14次。 具体分析如下：检测次数与时间分布根据记录 ，该居民在2022年3月至5月期间每月核酸检测次数分别为：3月：8次 4月：17次 5月：14次总计36次，覆盖了上海疫情封控期间的全过程 。
一图看懂全国各地区新冠累计确诊人数
〖壹〗、全国各地区新冠累计确诊人数可通过以下图表直观了解 ，颜色越深代表确诊病例数越多：累计确诊病例前五地区及数据：香港：306804例 ，为全国累计确诊病例比较多的地区 。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。
〖贰〗 、使用Stata绘制实时全球新冠确诊人数的环形柱状图 ，需结合数据获取 、坐标转换和图形语法调整 ，核心步骤包括数据预处理、极坐标转换及标签优化 。
〖叁〗 、累计确诊：18448402例 累计死亡：514092例 单日新增确诊：27804例 单日新增死亡：618例 德尔塔毒株死亡病例：巴西南部巴拉纳州一名42岁孕妇于4月5日从日本返回后确诊，4月18日因病情恶化剖腹产 ，产后去世 。其早产婴儿新冠病毒检测阴性 ，近来健康。
〖肆〗 、截至北京时间1月27日，全球累计新冠确诊人数突破一亿，在近200个国家广泛传播 ，不同大洲和国家的疫情分布情况如下：亚洲中国：自2020年初大规模爆发疫情之后 ，再无发生过新冠疫情大规模复发的事件，感染率和死亡率一直处于很低的水平 。
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
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。
上海累计的感染人数达15万 ，这个数据可想而知是非常可怕的 ，现在的疫情还属于爆发期，高峰期一直持续到了现在 ，科研人员和国家领导人也在积极的防治和为疫情作出贡献 ，他们日以继夜的为研究新冠疫苗不断努力 。上海此次疫情的拐点还在于科研人员对于研究新冠疫苗成果，不仅如此查找此次疫情的来源也尤为重要 。
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。
一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图
〖壹〗、图表重叠与协调：将南丁格尔玫瑰图与饼图重叠 ，通过调整填充色使两者协调 。美化图表：调整系列填充色，利用XY Chart Labels工具优化数据标签显示 ，使整体效果更加美观 。通过以上步骤 ，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图，用于有效地展示和分析数据。
〖贰〗 、南丁格尔玫瑰图 ，又名鸡冠花图 、极坐标区域图 ，源于南丁格尔在克里米亚战争时制作的关于士兵死伤报告的图表。此图在极坐标下展示柱状图，通过圆弧的半径长度表示数据大小 。英文名为Nightingale Rose Chart、Coxcomb Chart 、Polar Area Diagram 。适用于比较不同分类的大小。
〖叁〗 、南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表，它夸大了数据之间差异的视觉效果 ，适合展示原本差异较小的数据 。
〖肆〗、南丁格尔玫瑰图在Excel中的制作技巧如下：核心概念：南丁格尔玫瑰图本质是极坐标化的柱图 ，通过半径变化夸大数据差异，适合展示原本差异较小的数据 。数据准备：根据数据源中的地区数量（如6个地区）创建对应行数的数据表 ，列数设定为最大值（如10列）。初始数据值统一设为1 ，若数值较大可按比例缩放 。
〖伍〗、南丁格尔玫瑰图，又称极区图 ，是一种在极坐标下绘制的柱状图 ，以其独特的美学价值和数据表示能力而广受赞誉 。南丁格尔玫瑰图的基本定义 南丁格尔玫瑰图使用圆弧的半径长短来表示数据的大小（数量的多少）。
上海疫情阳性死亡率与中国人口死亡率对比
〖壹〗 、上海疫情阳性死亡率远低于中国人口死亡率 。以下是具体的对比和分析：上海疫情阳性死亡率：截止4月24日，上海本轮疫情累计死亡138例 ，而累计感染者数据虽在官方通报里未详细显示 ，但根据实际情况估算接近40万 。以此数据计算，阳性感染者的死亡率为0.345‰。
〖贰〗 、中国疾控中心免疫规划首席专家王华庆称 ，根据香港卫生署提供的信息 ，在香港特别行政区奥密克戎变异株流行时，未接种疫苗的全人群病死率达到87%，没接种疫苗的80岁以上的老人病死率高达168% 。根据香港最新研究 ，在本次香港奥密克戎疫情当中 ，60岁以上人群死亡风险是30岁以下人群死亡风险的252倍 。
〖叁〗、若提前至2022年初，参照全球 、美国 、中国香港、中国台湾数据 ，中国大陆或新增死亡86万至200余万人。专业与非专业视角差异：数据需科学拆解非专业分析的误区：以“上海疫情死亡数是否低于正常死亡率 ”为例 ，非专业人员简单用总死亡数对比，得出“新冠无害 ”结论。
〖肆〗 、与韩国数据对比：根据世界卫生组织数据 ，截至2022年5月14日 ，韩国累计死于新冠的人数是23491人，中国人口相当于韩国的23倍 ，23491×23≈61万人 。即假如中国没有做好防疫工作 ，按照韩国的新冠死亡率，过去两年会有61万生命的损失 。
〖伍〗 、历史死亡率对比（2000年数据仅供借鉴） 老年群体死亡率显著上升： - 60-64岁：179‰ - 80-84岁：1168‰ - 100岁及以上：3698‰ 当前老龄化趋势下 ，60岁以上人口占比已较2000年（3%）翻倍 ，死亡人口总量因人口基数增长同步上升。
〖陆〗、‰，是中国新冠肺炎死亡率比较高的省份；其次是香港，新冠死亡率为214‰；而上海和澳门新冠肺炎死亡率超过千分之五 ，分别是17‰ 、83‰ 。中国新冠肺炎死亡人率比较多的前十省份还包括安徽 、河南、河北 、黑龙江 、山东、台湾 。此外 ，我国的山西、江苏 、西藏 、青海、宁夏新冠肺炎死亡人率为0。
