【DiVoMiner】疫情大数据,非一般的词云图把看不见变得可见
DiVoMiner？可通过制作词云图将疫情大数据中看不见的信息变得可见，以直观展示全球新冠肺炎疫情中各国家/地区的累计确诊病例情况。
流行病学流行曲线绘制要点及注意事项
〖壹〗、流行病学流行曲线绘制要点及注意事项如下：选取合适的图表类型制作流行曲线应优先选取直方图 ，避免使用条图和线图 。时间序列图是常用形式 ，横轴为时间（日 、周 、月等），纵轴为病例数或发病率；若需比较不同时间段或地区数据 ，可选用条形图；若需展示多类别（如不同年龄组）的累计情况 ，堆积面积图更合适 。
〖贰〗、流行病学流行曲线绘制要点包括选取合适图表类型 、做好数据收集总结 、合理设定时间轴、进行数据标准化处理、标注关键信息 、清晰呈现与解释以及检查验证；注意事项涵盖数据可靠性 、时间间隔合理性、标注准确性等方面。
〖叁〗 、流行病学流行曲线绘制要点包括数据收集与总结 、选取合适的图表类型、时间轴设定 、数据标准化处理 、标注关键信息、清晰呈现与解释以及检查与验证 。数据收集与总结：数据需来自可靠的监测和报告系统，如公共卫生部门或医疗机构，涵盖病例的发病时间（或诊断时间） 、地点 、年龄、性别等信息 。
〖肆〗 、流行病学流行曲线的特征主要包括其典型形态和各个阶段的特征。典型形态：单峰型：曲线呈陡峭上升后快速下降的钟形分布 ，常见于点源暴露事件 ，如集体食物中毒。病例在短时间内（如24-48小时内）集中出现，形成明显的尖峰 。
〖伍〗 、无需预设阈值：ROC曲线涵盖所有可能的决策阈值 ，避免了因阈值选取不当导致的偏差 。与患病率无关：只要病例收集具有代表性 ，ROC曲线的形状不受人群患病率影响，适用于不同流行病学场景。信息整合：将灵敏度、特异度及其权衡关系整合到单一图形中 ，便于直观比较 。
〖陆〗、K-M曲线绘制：使用sts graph命令生成分组生存曲线 ，通过by（）选项指定分组变量（如治疗组 vs 对照组），并添加标题 、坐标轴标签等美化图形 。
新型冠状病毒疫情地图是如何绘制的?
地图绘制选取数据：在Excel中选中包含省份名称和确诊人数的数据区域。插入地图：依次点击“插入 ” - “选取地图或者推荐的图表 ” - “选取着色地图” - “确定 ” 。
新型冠状病毒手抄报（A3纸）绘制步骤如下：准备工具与材料A3纸 、铅笔、橡皮擦 、彩色笔（彩铅或水笔） 、勾线笔 。确定主题并设计标题选取核心主题（如“抗击疫情 ，逆行先锋 ”） ，用艺术字形式呈现，并涂色增强视觉效果。示例：标题可设计为渐变色或立体效果 ，搭配病毒图案装饰 。
四川省整体疫情情况新增确诊：2月29日0-24时 ，四川省无新增确诊病例，新增治愈出院病例13例，新增疑似病例1例 ，无新增死亡病例 。累计确诊：截至3月1日0时 ，四川省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例538例。风险区域分布：全省现有无现症病例区（低风险县市、区）123个 。
综合新闻客户端：百度 、腾讯 、UC（阿里）、今日头条专题界面与结构：四个产品均设置了【抗击肺炎】专题页面，内容结构虽不同 ，但大致涵盖以下板块：疫情地图：呈现全国各省市区的确诊 、疑似 、死亡、治愈人数统计及趋势图 ，数据来源于国家及各省市区卫健委官方渠道 。
