从CDC数据分析总结过去三年美国变异株疫情流行情况

总结分析如下： 疫情波次高峰总体趋向平稳，持续时间从3-4个月延长至6个月 ，波峰与波谷期确诊规模倍数比从6-10倍下降至3-4倍左右
。 死亡伤害最严重的时期是2020年底的ALPHA变异
，五个月死亡规模达到36万，死亡率为5%。这期间疫苗注射开始起步 ，一半时间无疫苗可用 。

月
，全球确诊破2亿，死亡426万
。23日 ，辉瑞新冠疫苗获得美国FDA正式授权使用。9月
，全球确诊超4000万 。10月，英国确诊超800万
。11月 ，全球死亡个案超500万例。4日
，默沙东公司Molmupiravir（莫努匹韦）获英国药品和保健品管理局批准上市 。

依据《纽约时报》，美国CDC于7日发布最新数据强调 ，截止到4日的一周内，BA.5及BA.4可能占总体病例的6%及4%
，高过前一周的2%及3％
。

首先，根据美国疾病控制与预防中心（CDC）的最新数据 ，CH.1正在美国迅速传播
，占美国病例的5%，位列第五。这引发了全球公共卫生专家的警觉 。

有世界疫情死亡率对比图吗?

〖壹〗、根据最新数据 ，全球新冠疫情的死亡率因地区而异
。例如
，美国报告的死亡人数超过107万，死亡率为1%。 韩国的死亡人数相对较少 ，不到7万
，死亡率仅为0.1% 。 印度的死亡人数超过52万，死亡率约为2%。 英国的死亡人数超过18万 ，死亡率约为0.8%
。

〖贰〗 、提供全球疫情数据的实时更新与可视化展示
，涵盖病例数
、死亡率、治愈率等关键指标。凤凰网 汇集世界新闻媒体关于新冠疫情的最新报道和分析，提供深度新闻解读和专家观点 。佰阅 结合地图和数据 ，展现全球疫情的地域分布和传播趋势，帮助用户直观了解疫情热点
。

〖叁〗 、根据世界卫生组织（WHO）的最新数据
，全球每年重大传染病的感染和死亡人数是可以找到的。例如，对于新冠病毒（COVID-19） ，全球累计确诊病例已超过5亿
，死亡人数超过636万，死亡率约为17% 。 在中国 ，由于政府和人民的共同努力
，本土疫情得到了有效控制
。

〖肆〗
、死亡率、死亡率排名 数据可视化 利用Python绘图库（如Matplotlib 、Seaborn等），将数据转换为图表形式 ，如饼图
、折线图、柱状图等
，以便于直观分析。若需获取上述案例的Python源码，可借鉴链接：国外疫情.ipynb ，提取码：6h9t 。以上是获取和处理新冠疫情数据的基本流程和资源推荐
，希望能帮助到您
。

如何查看全球疫情分布图?

〖壹〗 、b） 统计口径：因各国分不同时区，疫情数据日期统一采用北京时间的日期；新增数据与趋势图数据为昨日数据与前日数据相减的结果 ，每天更新一次；c） 更新时间：国外疫情数据因追踪
、核实需要，与各国官方的发布时间相比较有一定的延迟。

〖贰〗、打开百度疫情地图网站（https：//voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia）
，进入页面后可以看到全球疫情地图和数据统计 。在地图上可以选取查看各个国家和地区的疫情数据，点击对应的国家或地区可以查看该地区的累计确诊病例数 、死亡病例数和治愈病例数等
。

〖叁〗、利用地图技术实时更新疫情地图 ，精确到城市
、地区
，显示病例分布，帮助用户追踪疫情动态。全球疫情传播态势地图 展示全球疫情的传播趋势和扩散路径 ，通过动态地图直观反映疫情在全球范围内的传播情况 。

〖肆〗、南丁格尔玫瑰图
，即鸡冠花图或极坐标区域图，由佛罗伦斯·南丁格尔发明 ，是柱状图的变体。与传统柱状图不同
，南丁格尔玫瑰图采用极坐标系统，通过圆弧的半径长短表示数值大小 ，适合展示大小相近的数值或周期性数据
。数据准备步骤包括导入Python库和数据读取。

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的?

〖壹〗 、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 。

〖贰〗
、生成地图：打开高德地图 ，选取“新建行政区地图
”，配置数据
，点击“加载”导入数据，显示疫情累计病例分布
。 地图输出：保存地图效果 ，可以使用“地图快照 ”功能
，自定义范围、比例尺，添加水印 ，截取不同尺寸的PNG 、TIF或HTML格式图片
，分享疫情地图。

〖叁〗
、分级气泡+区域地图则在地图基础上增加了气泡图，气泡大小对应数值的大小 。地图图表的优势在于 ，借助地图特性
，可以直观看到疫情最严重区域的地理位置以及全国疫情程度分布情况
。笛卡尔热力图则是将不同省份每天的确诊数据在一个图中呈现，新增病例越多 ，色块颜色越深。