如何查一年内疫情数据统计

第三方数据服务平台 对于一些以前历史数据集的查看，可以通过专门提供数据服务的第三方去查看 ，只不过一般这种查询都需要收费的。

疫情数据可以通过多种途径进行查询 。 在中国
，国家卫生健康委员会和地方政府卫生部门会定期发布疫情数据
。 这些数据通常包括确诊病例、治愈病例 、死亡病例以及疑似病例等关键信息。 公众可以通过访问这些官方网站的疫情专栏或关注相关政府部门的社交媒体账号来获取最新疫情数据 。

首先打开浏览器并找到搜索主页面，在搜索框中输入关键词“中国卫健委”并点击搜索按钮。在搜索结果页面我们找到第一个搜索结果即“中华人民共和国国家卫生健康委员会 ”官方网站
。打开卫健委官方网站 ，点击官网主页顶部“疫情防控板块
”的“点击进入”进入相应栏目。

看各地疫情的方法有很多种，下面说几种方法供你参考：关注各省或当地健康码公众号或小程序查询疫情数据；通过国家卫健委官方网站查询；通过一些搜索网站查询
，如百度搜索，搜狗搜索服务 。

打开WHO官网
。在网站首页上方的搜索框中输入要查找的数据关键词。点击搜索按钮或按下回车键 。WHO官网将显示与您输入的关键词相关的搜索结果
。在搜索结果页面中 ，可通过滚动页面或者使用筛选工具来查找您需要的数据。

新冠疫情可视化-南丁格尔玫瑰图

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。

综上所述
，南丁格尔玫瑰图不仅在数据可视化领域展现出其独特的魅力，更是对南丁格尔这位杰出女性及其贡献的致敬 。这种图表形式的普及与南丁格尔的故事相得益彰 ，展示了数据可视化与历史人物的美丽结合
。

步骤6中
，将省市与模拟占比数据制作成饼图，添加数据标签 ，与雷达图结合。在步骤7中，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 。最后，步骤8对图表进行美化 ，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。

在社交媒体上 ，一个用彩虹配色和南丁格尔玫瑰图呈现的疫情数据引起了广泛关注
。这个图以其直观性和惊艳的视觉效果
，被冠以“这道彩虹真赞 ”的话题，阅读量突破2亿 ，讨论热烈。这种图实际上是南丁格尔玫瑰图
，由统计学家南丁格尔为传递医疗信息而发明，因其在战场数据可视化上的应用而闻名 。

全球新冠肺炎疫情形势：同样利用玫瑰图展示不同国家或地区的感染
、死亡、治愈等关键数据 ，有助于对比疫情状况
。绘制南丁格尔玫瑰图的步骤包括准备数据 、选择合适的编程语言（如R）和库（如ggplot2）
，根据需要调整颜色和标签，以及在PPT等工具中完成最终的可视化展示。

大疫几年小疫几年

1、十年一大疫 ，三年一小疫，此言指的是在历史上
，大规模的疫情爆发大约每十年出现一次，而小规模的疫情则大约每三年出现一次 。这类疫情通常指的是那些具有高度传染性和一定致死率的疾病
。在世界历史上 ，多次出现过大规模疫情
，它们曾导致人口锐减。

2
、十年一大疫，三年一小疫 。瘟疫 ，是指大规模爆发的
，具有较强传染力的致死性疾病
。世界历史上曾发生过多起重大疫情导致人口锐减的案例，14世纪中期 ，欧洲“黑死病”大规模传播
，民众死亡率高达30%，人口急剧下降。1520年 ，古代最令人恐怖的传染病之一——“天花
”在墨西哥大肆传播 。

3、老人们常说“大疫不过三年”
，这意味着即便疫情再严重，也不会持续超过三年 ，而通常在三年的时间里疫情便会结束
。这一观点并非空穴来风，我国历史上的疫情大多在三年内得到控制。因此
，“大疫不过三年 ”可能是疫情自然消退的规律 。

4 、大疫一般3年。在中国有一句老话叫大疫不过三年，意思是再大的疫情通常都不会超过三年的时间 ，这在我国历史上是由真实事件能够依据的
。古人云“大疫不过三年
”
，意思是历史上的一些较大的瘟疫，一般不超过3年的时间。这些瘟疫一般是指鼠疫
、霍乱等甲类传染病 。

5、从开始感染到顶峰再降到冰点需要三年的时间
。中国有句老话叫大疫不过三年 ，再大的疫情也不会流行超过三年
，基本都会在三年之内结束。这个说法是有一定依据的，纵观史书 ，历史上规模较大的疫情
，确实有没超过三年就结束了的情况 。