疫情管理中统计图表的制作
统计图制作流程
统计图制作流程1、确定图表类型首先，需要根据数据的性质以及展示的需求，选择一个合适的图表类型，比如常见的柱状图、折线图、饼图、散点图等。
2、收集数据收集数据是制作统计图的前提。
数据来源可以是从网上搜集、通过问卷收集、通过调查等方式获得，需要保证数据的准确性和完整性。
3、整理数据收集到的数据可能存在一些不规范的问题，比如重复数据、错误数据等，需要对数据进行清洗整理，确保数据的准确性。
4、选择适合的工具制作图表根据前面选择的图表类型，选择适合的工具来制作图表。
比如常见的Excel、SPSS、Python、R等工具都可以做统计图表。
5、输入数据在选择的工具中，依次输入整理好的数据，并进行初步的处理，如求平均数、中位数、波动范围等。
6、设计图表风格在输入好数据后，需要设计图表的风格，比如选择合适的颜色、字体、线条等，从最基本的美观角度制作自己喜欢的图表，提高图表的易读性。
7、制作统计图表最后，根据前面的数据和图表风格，开始制作统计图表，详细展示数据的各种信息和趋势。
8、修正和完善对制作好的图表进行查漏补缺，让图表更准确直观，尽量表达更多的信息，避免让读者在理解上出现困惑。
9、加入说明可以为图表添加一些说明和注解，解释数据和趋势的含义，协助读者快速掌握数据背后的含义。
10、定期更新一旦图表制作好后，也需要根据数据的更新，及时做出相应的改动，以保证数据的及时性和准确性。
以上是统计图制作的主要流程，可以根据具体需求和所选的工具，做出更适合自己的流程。
不管采取哪种方法，最重要的是保证数据本身的质量和准确性，才能使统计图更有价值和意义。
新冠肺炎疫情数据收集表
新冠肺炎疫情数据收集表
1. 简介
本文档旨在提供一个用于收集新冠肺炎疫情数据的表格。
随着新冠肺炎的全球蔓延，很多国家和地区都需要有效地收集和记录疫情数据，以便分析和制定相应的防控措施。
2. 数据收集表格
3. 数据字段说明
- 日期: 记录数据的日期。
日期: 记录数据的日期。
- 国家/地区: 记录所属国家或地区的名称。
国家/地区: 记录所属国家或地区的名称。
- 累计确诊病例数: 记录自疫情爆发以来累计的确诊病例数。
累计确诊病例数: 记录自疫情爆发以来累计的确诊病例数。
- 累计死亡病例数: 记录自疫情爆发以来累计的死亡病例数。
累计死亡病例数: 记录自疫情爆发以来累计的死亡病例数。
- 累计康复病例数: 记录自疫情爆发以来累计的康复病例数。
累计康复病例数: 记录自疫情爆发以来累计的康复病例数。
4. 使用说明
- 按照表格中的格式和字段说明，填写每日的疫情数据。
- 每日更新数据时，在相应日期下填写当天的数据。
- 如有新增的国家或地区需要记录数据，可以在表格中新增一行，并按照字段说明填写相关数据。
> 注意：本数据收集表格仅为收集数据使用，请确保填写的数据准确可靠，并遵循相关法律法规。
excel制作统计图的教程
excel制作统计图的教程
Excel中需要统计的数据过于繁多，制作统计图是唯一最快速统计数据的方法，统计图具体该如何制作呢?下面是由店铺分享的excel制作统计图的教程，以供大家阅读和学习。
、
excel制作统计图的教程：
制作统计图步骤1：打开excel软件，输入需要统计的数据及组别。
制作统计图步骤2：根据插入均值函数，计算A和B各组的平均值。
制作统计图步骤3：根据插入标准差函数，计算A和B各组的标准差。
制作统计图步骤4：根据插入T-TEST检验函数，计算A和B两组之间对体重影响是否具有统计学意义。
如图所示，结果显示P<0.01，表明A和B两组之间对体重影响是具有显著差异的。
制作统计图步骤5：选择2组的均值后，点击菜单栏中的插入-柱状图。
制作统计图步骤6：选中柱状图，点击图表工具中的设计，点击“添加图表元素”中的误差线，进入误差线格式设置界面。
制作统计图步骤7：方向中选择-正偏差，误差量中选择自定义-指定值，从而选择A和B 两组各自的标准差，即可。
制作统计图步骤8：将图中1和2改成相应的A和B组别名，并在A柱状图上插入文本框，输入*，*代表P<0.01，这样就大功告成啦。
全国疫情统计可视化图表
全国疫情统计可视化图表第⼀阶段⽬标：导⼊全国疫情数据库payiqing.sql（MySQL数据库）。
可以按照时期查询各个省市的疫情统计表格。
以折线图或柱状图展⽰某天的全国各省的确诊⼈数。
随题⽬还有⼀个payiqing.sql数据库⽂件，当时导⼊数据时提⽰“1273 - Unknown collation: 'utf8mb4_0900_ai_ci'”错误。
当时也是⼀头雾⽔，这其实是排序规则不⼀致的错误，但是创建数据库时⼜仔细找了好多遍都没有发现这个所谓的'utf8mb4_0900_ai_ci'，所以想着能不能把它⾥⾯的排序规则都更改⼀下，试试能不能成功。
果然，将SQL⽂件⾥的'utf8mb4_0900_ai_ci'全部改成'utf8mb4_general_ci'就可以导⼊了。
（每个表都要改！！！）接下来⼜是愉快的发愁写代码的问题，做为⼀块⽩板还是要借助这个⽜⽪哄哄的⽹站：https:///zh/index.html⽣成图表什么的事情交给这个⽹站就可以了，它⾃动⽣成代码，⾃⼰再改⼀改参数，完全ok了！！！下⾯就是从数据库⾥取数据了，代码如下：//Data.javapackage Dao;public class Data {private String pri;private String confirmnum;public Data() {// TODO Auto-generated constructor stub}public String getPri() {return pri;}public void setPri(String pri) {this.pri = pri;}public String getConfirmnum() {return confirmnum;}public void setConfirmnum(String confirmnum) {this.confirmnum = confirmnum;}}//DBUtil.javapackage MyDBUtil;import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.sql.Statement;import net.sf.json.JSONArray;import net.sf.json.JSONObject;public class DBUtil {private static String URL="jdbc:mysql://localhost:3306/payiqing?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC";private static String username="root";private static String password="0000";public static Connection getConnection() {Connection connection=null;try {Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");} catch (ClassNotFoundException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}try {connection=DriverManager.getConnection(URL, username, password);} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}return connection;}public DBUtil() {// TODO Auto-generated constructor stub}public static String getData(String date) {JSONArray jsonArray=new JSONArray();Connection connection=getConnection();String sql="select distinct Province from info where Date like '"+date+"%'";String tempprovince="";ResultSet rs=null;try {Statement statement=connection.createStatement();rs=statement.executeQuery(sql);while(rs.next())tempprovince+=rs.getString("Province")+";";rs.close();String str[]=tempprovince.split(";");for(int i=0;i<str.length;i++) {if(str[i].trim().equals(""))continue;sql="select sum(Confirmed_num),sum(Yisi_num),sum(Cured_num),sum(Dead_num) from info where Date like '"+date+"%' and Province='"+str[i]+"'"; rs=statement.executeQuery(sql);rs.next();JSONObject json=new JSONObject();json.put("name", str[i]);json.put("num", rs.getInt(1));json.put("yisi", rs.getString(2));json.put("cure", rs.getString(3));json.put("dead", rs.getString(4));rs.close();sql="select * from info where Date like '"+date+"%' and Province='"+str[i]+"'";rs=statement.executeQuery(sql);rs.next();json.put("code", rs.getString("Code"));rs.close();jsonArray.add(json);}} catch (SQLException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}return jsonArray.toString();}}//getData.javapackage Servlet;import java.io.IOException;import javax.servlet.ServletException;import javax.servlet.annotation.WebServlet;import javax.servlet.http.HttpServlet;import javax.servlet.http.HttpServletRequest;import javax.servlet.http.HttpServletResponse;import MyDBUtil.*;/*** Servlet implementation class getData*/@WebServlet("/getData")public class getData extends HttpServlet {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** @see HttpServlet#HttpServlet()*/public getData() {super();// TODO Auto-generated constructor stub}/*** @see HttpServlet#doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)*/protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {// TODO Auto-generated method stubresponse.getWriter().append("Served at: ").append(request.getContextPath());}/*** @see HttpServlet#doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)*/protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {// TODO Auto-generated method stub// doGet(request, response);request.setCharacterEncoding("utf-8");response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");response.getWriter().write(DBUtil.getData(request.getParameter("date")));}}下⾯是显⽰界⾯：//main.html<!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1"><link rel="stylesheet" href="layui/css/layui.css"><script src="js/echarts.js"></script><script src="js/jquery.js"></script><title>Insert title here</title></head><body><input type="date" name="date"><button>查询</button><div id="main" style="width: 100%;height:550px;overflow: auto;"></div><script type="text/javascript">// 基于准备好的dom，初始化echarts实例var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));// 指定图表的配置项和数据myChart.showLoading();var names=[];var nums=[];$("button").click(function(){$.post('http://localhost:8080/yiqing/getData',{"date":$("input[name=date]").val()},function(msg){var json=JSON.parse(msg);var size=json.length;for(i=0;i<size;i++){names.push(json[i].name);nums.push(parseInt(json[i].num));}myChart.hideLoading();var option = {title: {text: $("input[name=date]").val()+'确诊⼈数'},tooltip: {},legend: {data:['确诊⼈数']},xAxis: {data: names},yAxis: {},series: [{name: '确诊⼈数',type: 'bar',data: nums}]};myChart.setOption(option);tr="<tr><th>省份</th><th>确诊⼈数</th><th>疑似⼈数</th><th>治愈⼈数</th><th>死亡⼈数</th><th>编码</th></tr>"; $('.head').append(tr);for(i=0;i<size;i++)$('.main').append("<tr></tr>");$('.main tr').each(function(i){$(this).append("<td>"+json[i].name+"</td>");$(this).append("<td>"+json[i].num+"</td>");$(this).append("<td>"+json[i].yisi+"</td>");$(this).append("<td>"+json[i].cure+"</td>");$(this).append("<td>"+json[i].dead+"</td>");$(this).append("<td>"+json[i].code+"</td>");})})})</script><table class="layui-table"><thead class="head"></thead><tbody class="main"></tbody></table></body></html>注意这⾥⽤到了Layui，并且⽤了echarts图表，所以需要导⼊相应的⽂件这⾥只是info表的柱形图，显⽰效果如下：这⾥也可以看到图并不是很美观并且省份的标识也有偏差，这都是需要改进的地⽅。
疫情报告流程图
疫情报告流程图疫情报告是指对疾病的发生、流行、传播以及防控措施的情况进行统计、分析和报告的过程。
疫情报告流程图是对疫情报告过程中各个环节和步骤的图形化表示，以便于理解和操作。
疫情报告流程图普通包括以下几个主要步骤：1. 疫情监测和数据采集：这是疫情报告的第一步。
相关部门和机构通过各种渠道采集疫情数据，包括医院、诊所、实验室、社区卫生服务中心等。
数据采集可以通过在线系统、电话、传真、邮件等方式进行。
2. 数据录入和整理：采集到的疫情数据需要进行录入和整理，以便后续的分析和报告。
数据录入可以通过电子表格、数据库等工具进行，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析和统计：在数据录入和整理完成后，需要对数据进行分析和统计。
这包括对疫情的发生趋势、地理分布、年龄、性别等方面进行分析，以便于制定相应的防控措施。
4. 疫情报告生成：在数据分析和统计完成后，需要生成疫情报告。
疫情报告可以是文字描述、图表、表格等形式，以便于向相关部门和机构进行汇报和交流。
5. 疫情报告传递和发布：生成的疫情报告需要及时传递和发布给相关部门和机构。
这可以通过电子邮件、在线系统、会议等方式进行，确保信息的及时性和准确性。
6. 疫情响应和防控措施：根据疫情报告的内容和分析结果，相关部门和机构需要及时制定相应的防控措施。
这包括加强监测、疫苗接种、隔离措施、宣传教育等方面的工作，以控制疫情的传播和蔓延。
7. 疫情监测和报告反馈：疫情报告流程中需要进行疫情监测和报告反馈。
这包括对疫情报告的效果进行评估和反馈，以及对疫情的持续监测和报告，以便及时调整和改进防控措施。
总结起来，疫情报告流程图是对疫情报告过程中各个环节和步骤的图形化表示。
它包括疫情监测和数据采集、数据录入和整理、数据分析和统计、疫情报告生成、疫情报告传递和发布、疫情响应和防控措施、疫情监测和报告反馈等步骤。
通过疫情报告流程图，可以清晰地了解疫情报告的整个过程，并能够更好地进行疫情监测和防控工作。
【医学课件】预防医学-统计表与统计图
直方图
用于展示定量数据的分布情况，如身高、体重、 血压等指标。例如，展示某地区居民的平均身高 分布。
线图
用于展示时间序列数据的趋势和变化，如发病率 或死亡率随时间的变化情况。例如，展示某疾病 发病率随时间的变化趋势。
条形图
用于比较不同分类数据的相对大小，如不同地区 、不同群体的健康状况。例如，比较不同地区的 冠心病发病率。
案例二
总结词
通过预案制定和效果评估，有效地应对公共卫生事件， 保护公众健康。
详细描述
在预案制定中，需要针对可能出现的公共卫生事件进行 预测和规划，制定出相应的应急预案。预案内容应该包 括事件的监测与预警、应急响应、资源保障等多个方面 。预案制定后，需要对其进行模拟演练和实际应用，对 其效果进行评估。通过评估，可以发现预案的优点和不 足，及时进行改进和完善，提高应对公共卫生事件的能 力。
05
预防医学中的其他数据分析方法
描述性统计分析
频数分布
描述数据分布特征，对变量进行分组并计算各组的频数和 频率。
平均数
反映数据的集中趋势，常用的有算数均数、几何均数和中 位数。
标准差
反映数据的离散程度，标准差越大表示数据越分散。
四分位数间距
反映数据的离散程度，四分位数间距越大表示数据越分散 。
因变量分析
线性回归分析
研究因变量与自变量之间的线性关系，常用的有简单线性回归和多重线性回归。
Logistic回归分析
研究分类变量的发生概率与自变量之间的关系，常用的有二分类Logistic回归和多分类Logistic回归。
生存分析
研究事件发生时间与影响因素之间的关系，常用的有Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型。
疫情管理中统计图表的制作
使用不同颜色的折线图表示各地区累计确诊病例 数，横轴为日期，纵轴为累计病例数。
不同国家治愈率饼图
1 2
目的
比较不同国家治愈率，评估各国医疗救治能力。
数据来源
各国卫生部门发布的疫情数据。
3
图表展示
使用饼图展示不同国家治愈率，将各国的治愈率 占比分别表示在饼图中，并标注百分比。
病例年龄段散点图
目的
分析病例在不同年龄段的分布情 况，了解易感人群和重症病例的 年龄特征。
数据来源
当地卫生部门发布的疫情数据。
图表展示
使用散点图展示不同年龄段病例 数，横轴为年龄段，纵轴为病例 数，并使用颜色区分确诊和疑似 病例。
疫情传播路径地图
目的
01
可视化展示疫情传播路径，分析病毒传播的地理特征
和趋势。
数据来源
折线图
用于展示时间序列数据，如每 日新增病例数。
柱状图
用于比较不同类别数据，如各 地区累计确诊病例数。
饼图
用于展示部分与整体的关系， 如各年龄段确诊病例占比。
散点图
用于展示两个变量之间的关系 ，如确诊病例与年龄的关系。
收集和整理数据
确定数据来源
01
官方发布、媒体报道、权威机构等。
数据清洗
02
去除异常值、重复值、缺失值等。
目的
直观展示某地区每日新增确诊病例数，反映疫情发展 趋势。
数据来源
当地卫生部门每日发布的疫情数据。
图表展示
使用不同颜色的柱状图表示每日新增确诊病例数，横 轴为日期，纵轴为新增病例数。
全球病例分布折线图
目的
展示全球各地区累计确诊病例数，分析病例分布 情况。
数据来源
各区域每日疫情数据统计表
疫昨日累计当日新增累计昨日累计当日新增累计昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增累计昨日实际总数当日新增累计000000000000000000000000###############100000002000000030000000400000005000000060000000700000008000000090000000100000000110000000120000000130000000140000000150000000160000000170000000180000000190000000累计确诊率累计病死率累计治愈率备注死亡治愈总计序号区域名称数据报送人员发热就诊病人总数确诊病例疑似病例密切接触人员数量待观察人员数量某城市各区域每日疫情数据统计表说明：本表格用于某城市在疫情防护期间，实时统计各区域每日疫情数据情况，表格中颜色标注的部分、图表均为自动生成。
关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计病死率、累计治愈率等。
使用方法：在空白处填入昨日数据、当日数据即可，其他颜色标注的数据均为自动生成。
注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。
今天是2022/4/1星期五城市/地区名称区域总数0数据核实：统计员：000000000000000000000000000000000000000000.20.40.60.81确诊病例累计疑似病例当日实际总数。
绘制统计表的方法
绘制统计表的方法统计表是一种常用的数据展示方式，通过表格形式呈现数据，以便更直观地进行数据分析和比较。
本文将介绍几种常见的绘制统计表的方法，帮助读者更好地理解和应用统计表。
一、手工绘制统计表手工绘制统计表是最基础的方法之一，只需用纸和笔即可完成。
首先确定表格的行数和列数，然后用直线将表格分割成相应的格子，再填写数据。
手工绘制统计表的优点是简单易懂，适合小规模的数据分析。
然而，手工绘制统计表需要耗费较多的时间和精力，并且不易修改和更新数据。
二、使用电子表格软件绘制统计表常见的电子表格软件有Microsoft Excel、Google Sheets等。
使用这些软件可以更快速、准确地绘制统计表。
首先打开电子表格软件，创建一个新的表格文件，然后输入数据。
通过调整行高、列宽，以及设置边框、字体样式和颜色等，可以使统计表看起来更整洁、美观。
电子表格软件还提供了各种功能，如自动求和、排序、筛选等，方便进行数据分析和处理。
三、使用数据可视化工具绘制统计表数据可视化工具可以将数据以图表的形式直观地展示出来，其中包括统计表。
常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
使用这些工具可以通过简单的拖拽操作，快速绘制出精美的统计表。
通过调整图表的样式、颜色、标签等，可以使统计表更具有视觉冲击力，增强数据传达的效果。
四、使用编程语言绘制统计表对于有一定编程基础的人来说，使用编程语言绘制统计表是一种更灵活、高效的方法。
常见的编程语言如Python、R等都提供了丰富的数据分析和可视化库，如matplotlib、ggplot2等。
通过调用这些库中的函数和方法，可以快速生成统计表。
编程语言的优势在于可以处理大规模的数据，自动化数据分析和可视化过程，同时还可以根据需要进行定制化的图表设计。
绘制统计表是数据分析的重要环节，不同的方法适用于不同的场景。
手工绘制适用于简单的数据分析，电子表格软件适用于中小规模的数据分析，数据可视化工具适用于需要更具视觉冲击力的数据展示，而编程语言则适用于大规模的数据分析和自动化处理。
【疫情防护表格】某城市各区域每日疫情数据统计excel表格模板
疫昨日累计当日新增累计昨日累计当日新增累计昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数昨日实际总数当日新增当日减少当日实际总数2035797283263129492551231226798801240579848012401908511区域1105551602812402825251281113828110392区域2106561622913422926352291223929121403区域3107571643014443027453301334030132414区域4109451544023633322154502036750203675区域510844152392261322115249193654919464总计序号区域名称数据报送人员发热就诊病人总数确诊病例疑似病例密切接触人员数量待观察人员数量某城市各区域每日疫情数据统计表说明：本表格用于某城市在疫情防护期间，实时统计各区域每日疫情数据情况，表格中颜色标注的部分、图表均为自动生成。
关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密切接触人病死率、累计治愈率等。
使用方法：在空白处填入昨日数据、当日数据即可，其他颜色标注的数据均为自动生成。
注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供今天是2022/1/7星期五城市/地区名称区域总数2040424463615957555351494745435152535452504846444240383620406080区域1区域2区域3区域4区域5区域6区域7区域8区域9区域10区域11区域12区域13区域确诊病例累计疑似病例当日实际总数版权所有：北京未名潮管理顾问有限公司昨日实际总数当日新增累计昨日实际总数当日新增累计2052560298932.66% 2.70%9.62%01122425.00% 2.50%10.00%11243725.93% 4.76%16.67%23534726.83%11.36%15.91%10133640.91% 1.59%9.52%1132540.13% 1.64%8.20%累计确诊率累计病死率累计治愈率备注死亡治愈诊病例、疑似病例、密切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。
Excel在医院传染病疫情报告管理中的应用
Excel在医院传染病疫情报告管理中的应用随着科技的不断发展，计算机软件在各行各业的应用日益普及，医疗行业也不例外。
Excel作为一款功能强大的电子表格软件，在医院传染病疫情报告管理中发挥着重要作用。
本文将探讨，并探讨其优点和不足。
首先，主要包括数据收集、数据处理和数据分析三个方面。
在数据收集方面，传染病疫情报告需要收集各种相关数据，如患者个人信息、症状、疾病类型、发病时间等。
Excel的电子表格功能可以方便地将这些数据进行整理和统计，减少了手工记录和整理的繁琐过程。
医生可以通过填写预设的模板，将收集到的数据一一录入Excel表格中，实现数据的快速整理和集中存储。
在数据处理方面，Excel提供了各种常用的数学函数和数据处理工具，如求和、平均、最大值、最小值等功能。
医生可以利用这些函数和工具对录入的数据进行整理、筛选和排序，提取关键信息，更好地理解疫情发展趋势和疫情规律。
同时，Excel还支持数据的可视化呈现，医生可以通过制作图表和图形，直观地反映疫情的变化趋势，便于管理者和决策者的理解和判断。
在数据分析方面，Excel不仅提供基本的数学函数和工具，还支持自定义公式和宏编程，使得医生可以根据具体的需求进行更复杂的数据分析和计算。
比如，可以通过相关系数计算不同变量之间的相关性，通过回归分析预测疫情发展趋势，通过假设检验比较不同群体之间的差异等。
这些高级的数据分析功能为医生提供了更多的研究手段和决策支持，提高了传染病疫情报告的准确性和科学性。
尽管Excel在医院传染病疫情报告管理中应用广泛，但也存在一些不足。
首先，Excel的数据处理能力和计算能力相对有限，无法满足大规模数据的需求。
随着疫情数据的不断增加，Excel可能无法及时处理大量数据，导致数据整理和报告的速度较慢。
其次，Excel的数据安全性较低，容易受到病毒攻击、数据泄露等风险。
医院在使用Excel进行疫情报告管理时需要加强对数据的保护和管理，确保信息的安全性和准确性。
【疫情防护】疫情数据统计及趋势图excel表格模板分析
疫
某城市或区域疫情数据统计及趋势图表分析（一个月周期）
说明：本表格用于某城市或区域在疫情防护期间，实时动态统计某一周期内（目前设置为一个月左右）每日疫情数据情况并进行趋势图表分析，表格中颜色标注的部分、图表均为自动切接触人员、待观察人员、死亡人数、治愈人数、累计确诊率、累计病死率、累计治愈率等。
使用方法：填入记录起始日期，当日日期为自动，在表格中空白处填入第一个昨日累计数为自动生成。
另：当日日期数据会自动显示红色醒目提示。
注：若统计方法不符合本院实际需求，则需要修改参数公式重新设计，统计方法仅供参考，数据为模拟数据，请自行修改。
今天是2020/5/7星期四
记录起始日期
2020/2/1
城市名称：
25
30疫情新增趋势图
400
500累计确诊、
个月周期）
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标注的部分、图表均为自动生成。
关键统计数据包括包括确诊病例、疑似病例、密
白处填入第一个昨日累计数据、当日新增或减少数据即可，其他颜色标注的数据均
统计机构：
计确诊、实际疑似总数趋势图。
简单的统计表制作
简单的统计表制作统计表是一种有效的数据展示方式，可以清晰地呈现数据背后的规律和趋势。
在日常生活和工作中，制作统计表是一项常见的任务。
本文将介绍制作统计表的基本步骤以及常用的统计表格格式。
1. 确定统计数据在制作统计表之前，首先需要明确所要统计的数据内容。
例如，如果要制作一份销售额统计表，需要确定统计的时间范围、产品种类、销售额等数据内容。
2. 选择适当的统计表格格式根据所要展示的数据类型和目的，选择适合的统计表格格式。
常见的统计表格格式包括表格、柱状图、折线图、饼图等。
表格适用于详细数据的展示，而图表则能更直观地呈现数据的趋势和比较。
3. 设定表头和数据列在统计表格中，表头用于说明各列数据的含义，数据列则用于填写具体的统计数据。
表头一般位于表格的第一行，可以使用加粗或不同颜色的字体以突出表头的重要性。
数据列则根据需求进行排列，同一类别的数据放在同一列。
4. 填写数据根据统计的具体数据，将数据填写进相应的数据列中。
确保数据的准确性和完整性，对于大量的数据，可以使用计算机软件进行数据录入和计算，避免手工填写的错误。
5. 添加行总计和列总计根据实际情况，可以在统计表格中添加行总计和列总计，以便更全面地了解数据的合计情况。
行总计一般放在最后一行，列总计则放在每列数据的末尾。
6. 添加格式和样式为了让统计表格更加美观和易读，可以添加适当的格式和样式。
例如，可以对表头和总计行进行加粗、底纹或者改变字体颜色，以突出显示。
同时，对于柱状图、折线图等图表，可以选择合适的颜色和样式，增加信息的可视化效果。
7. 检查和调整制作好统计表后，需要仔细检查表格的内容和格式，确保数据的准确性和完整性。
同时，还要注意表格的排版是否整齐，字体是否清晰可读。
如果发现问题，及时进行调整和修改。
统计表是一种强大的数据展示工具，可以帮助我们更好地理解数据和信息。
通过遵循以上步骤和技巧，我们可以制作出简洁、明了的统计表格，有效地呈现数据的价值和意义。
传染病流行曲线在excel中的制作(超详细)
流行曲线制作1、整理发病时间数据，在表格中成一列，用函数count 确定总数，如下图，在单元格中输入=count，双击后光标在括号中闪，点击发病时间整列，如下图。
2、确定max函数确定最大值，min函数确定最小值，函数使用方法同第1点。
如下图。
3、通过初步推断的潜伏期确定流行曲线的间隔（后续可调整），本次先确定为1天。
由于流行曲线前后均需留出两个左右的潜伏期，所以前后都需要留空白，因此在另一列确定一个初始日期，且要小于最小日期，在最小日期的下一个单元格输入=初始日期+间隔天，因为往下是每一天均是加一个间隔天，所以需要$间隔。
如下图，本次输入为“=H3+F$7”，H3就是初始日期2014/6/15，F7就是间隔天1天，F7中间加$用于绑定。
ENTER键确定后，将鼠标放在该单元格右下角，出现黑色加号时往下拖，最后的日期要大于发病日期的最大值。
4、在临近1列运用频数函数FREQUENCY，首先在上面第3点的数据分组那一列旁选择单元格，注意上面要多出一个单元格，下面并齐；直接输入“=”号后输入频数公式；第一个参数（一组数值那里）选择发病时间的整列，第二个参数（一组间隔值）选择第3步骤确定的数据分组，再减去一个很小的值（如0.1）。
最后，同时按“Ctrl+Shift+Enter”三个键，频数就出来了。
如下图。
5、作图。
选择分组数据和频数，点击插入，选择条图，得到了初步的图6、将水平坐标轴设置为“文本坐标轴”，如下图。
7、将条柱之间的间距缩短，变成直方图，如下去设置。
8、最后将图形再进行调整，大功告成。
9、如果觉得分组间隔不符合预期，可以调整，只要间隔数字，其他就可以自动变化，如我把1天改成2天，就变成了下图。
信息可视化设计案例
信息可视化设计案例信息可视化设计案例：全球COVID-19疫情统计背景：2020年全球爆发了一场大规模的新冠病毒疫情，各国纷纷采取措施进行防控。
在这个过程中，了解疫情的统计数据对政府决策和公众防控非常重要。
因此，设计一个全球COVID-19疫情统计信息可视化界面，能够提供全球疫情的最新数据，并且以直观的方式展示给用户，有助于更好地了解疫情。
设计目标：1. 提供全球各地的疫情数据，包括感染人数、死亡人数、康复人数等信息。
2. 提供不同国家和地区的疫情数据，方便用户对比分析。
3. 以地图的形式展示各地的疫情情况，增加可视化的直观性。
4. 展示疫情的趋势和变化，例如每日新增感染病例的曲线图等。
设计方案：1. 用户进入界面后，首先展示全球疫情总览，包括感染人数、死亡人数和康复人数的总量，以及相对于上一天的变化情况。
2. 在全球疫情总览下方，使用地图的形式展示各个国家和地区的疫情情况。
地图上每个标记点代表一个国家或地区，标记点的大小可以表示感染人数的多少，标记点的颜色可以表示感染人数的变化趋势，例如红色代表感染人数上升，绿色代表感染人数下降。
3. 用户可以点击地图上的标记点获取该国家或地区的详细疫情数据，包括感染人数、死亡人数、康复人数等信息。
还可以显示该国家或地区的疫情趋势图，例如每日新增感染病例的曲线图。
4. 界面的顶部或侧边可以设置筛选条件，用户可以选择查看某个特定的国家或地区的疫情数据，或者按照感染人数、死亡人数等指标进行排序，以方便用户进行比较和分析。
效果预期：通过以上设计方案，用户可以直观地了解全球疫情的整体情况，同时也可以深入了解各个国家和地区的疫情细节，并进行比较和分析。
这样的信息可视化设计可以帮助政府决策者和公众更好地理解疫情，从而做出更好的防控措施，保护公众的健康和安全。
同时，用户也可以通过这个可视化界面获取最新的疫情数据，提高自己的防控意识和能力。
疫情期间台账统计表格汇编
疫情期间台账统计表格汇编XXX有限公司职工进厂体温检测表XXX有限公司节后复工期间人流管控XXX有限公司疫情防护用品清单XXX有限公司节后复工前厂区消毒杀菌学校传染病疫情报告制度和应急处置预案为认真贯彻《中华人民共和国传染病防治法》，保障全体师生的身体健康和公共卫生，保证正常的教学秩序，特制定如下制度：一、学校要组织教职员工认真学习《传染病防治法》，必须人人重视，加强预防。
各班每天要进行晨检。
班主任对早晨到校的每个学生（幼儿）进行观察、询问，了解学生出勤、健康状况。
对因病缺勤的学生，班主任要追查病因并进行登记。
二、班主任和教师发现疫情应该立即报告学校领导，学校发现疫情要在1小时内上报学校疫情管理小组，2小时内，学校疫情管理小组应该立即报告金寨县疾病预防控制中心和金寨县教育局。
学校要指定专人或兼职教师负责学校内传染病疫情等突发公共卫生事件的收集、汇总和报告工作（学校由分管后勤工作的领导为报告人）。
1、法定传染病(1) 甲类传染病：鼠疫、霍乱。
(2) 乙类传染病：传染性非典型肺炎、艾滋病、病毒性肝炎、脊髓灰质炎、人感染高致病性禽流感、麻疹、流行性出血热、狂犬病、流行性乙型脑炎、登革热、炭疽、细菌性和阿米巴性痢疾、肺结核、伤寒和副伤寒、流行性脑脊髓膜炎、百日咳、白喉、新生儿破伤风、猩红热、布鲁氏菌病、淋病、梅毒、钩端螺旋体病、血吸虫病、疟疾。
(3) 丙类传染病：流行性感冒、流行性腮腺炎、风疹、急性出血性结膜炎、麻风病、流行性和地方性斑疹伤寒、黑热病、包虫病、丝虫病，除霍乱、细菌性和阿米巴性痢疾、伤寒和副伤寒以外的感染性腹泻病。
(4) 卫生部决定列入乙类、丙类传染病管理的其他传染病。
2、其他传染病省级人民政府决定按照乙类、丙类管理的其他地方性传染病和其他暴发、流行或原因不明的传染病。
3、不明原因肺炎病例和不明原因死亡病例等重点监测疾病。
4、在同一宿舍或者同一班级，１天内有３例或者连续３天内有多个学生（５例以上）患病，并有相似症状（如发热、皮疹、腹泻、呕吐、黄疸等）或者共同用餐、饮水史时，学校疫情报告人应当在1小时内报出相关信息。
突发传染病防控日报告统计表
突发传染病防控日报告统计表
概述
本文档旨在提供突发传染病防控日报告的统计表范例，以便记录和汇总重要的防控信息。
该统计表可用于监测突发传染病的传播情况和防控措施的实施效果。
统计表格式
以下是突发传染病防控日报告统计表的格式。
请根据实际情况填写相关信息。
统计表说明
- 日期：报告统计的日期。
- 新增病例：当日新增的感染者数量。
- 累计病例：截至当日累计的感染者数量。
- 治愈病例：截至当日累计治愈的感染者数量。
- 死亡病例：截至当日累计死亡的感染者数量。
- 当日防控措施：针对当日情况采取的防控措施的简要描述。
使用建议
- 每日更新统计表，并将最新结果与之前的数据进行对比，以了解疫情的趋势和治愈情况。
- 根据统计结果，及时采取调整防控措施的措施，以保障公众的安全和健康。
- 定期向相关部门汇报统计结果，并与其他机构分享信息，以加强全社会对突发传染病的防控。
注意事项
- 统计数据应准确无误，并保持一致性，以便后续分析和比较。
- 突发传染病的类型和特征会有所不同，需要针对具体疫情进
行适当的修改和调整。
- 统计表中的数据仅为示例，请根据实际情况进行填写。
- 突发传染病的防控措施需遵循相关法律法规和专业意见，并
应由专业机构提供指导和建议。
以上是突发传染病防控日报告统计表的范例和相关说明。
请根
据实际情况进行填写和使用。
如有问题或需要进一步帮助，请随时
与我联系。
全国疫情统计可视化（图表）
全国疫情统计可视化（图表）题⽬描述问题分析 使⽤Echarts处理柱形图源码 前台的⽬录结构 构建路径 后台的路径 后台的代码1 package com.pjh.DBUtils;23 import java.sql.Connection;4 import java.sql.DriverManager;5 import java.sql.PreparedStatement;6 import java.sql.ResultSet;7 import java.sql.SQLException;89 import net.sf.json.JSONArray;10 import net.sf.json.JSONObject;1112public class DBUtils {1314private static String URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/yiqing?useUnicode=true&characterEncoding=GB18030&useSSL=false&serverTimezone=GMT&allowPublicKeyRetrieval=true";15private static String username = "root";16private static String password = "123456";1718public static Connection getConnection() {19try {20 Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");21return DriverManager.getConnection(URL, username, password);22 } catch (Exception e) {23 System.out.println("SQL CONNECTION FAILED!");24 e.printStackTrace();25 }26return null;27 }2829public static String queryDataByDate(String date) {30 Connection connection = null;31 PreparedStatement preparedStatement = null;32 ResultSet resultSet = null;33 JSONArray jsonArray = new JSONArray();3435 String province = "";36 String sql = "select * from info where Date like '"+date+"%' and City=''";37try {38 connection = getConnection();39 preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);40 resultSet = preparedStatement.executeQuery();41while (resultSet.next()) {42 province += resultSet.getString("Province")+";";43 }44 resultSet.close();45 String string[] = province.split(";");46for (int i = 0; i < string.length; i++) {47if (string[i].trim().equals("")) {48continue;49 }50 sql = "select sum(Confirmed_num),sum(Yisi_num),sum(Cured_num),sum(Dead_num) from info where Date like '"51 +date+"%' and Province='"+string[i]+"'";52 preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);53 resultSet = preparedStatement.executeQuery();54 resultSet.next();55 JSONObject jsonObject = new JSONObject();56 jsonObject.put("name", string[i]);57 jsonObject.put("num", resultSet.getInt(1));58 jsonObject.put("yisi", resultSet.getString(2));59 jsonObject.put("cure", resultSet.getString(3));60 jsonObject.put("dead", resultSet.getString(4));61 resultSet.close();62 sql = "select * from info where Date like '"+date+"%' and Province='"+string[i]+"'";63 preparedStatement = connection.prepareStatement(sql);64 resultSet = preparedStatement.executeQuery();65 resultSet.next();66 jsonObject.put("code", resultSet.getString("Code"));67 resultSet.close();68 jsonArray.add(jsonObject);69 }70return jsonArray.toString();71 } catch (SQLException e) {72 e.printStackTrace();73return null;74 }75 }76 }1 package com.pjh.servlet;23 import java.io.IOException;4 import javax.servlet.ServletException;5 import javax.servlet.annotation.WebServlet;6 import javax.servlet.http.HttpServlet;7 import javax.servlet.http.HttpServletRequest;8 import javax.servlet.http.HttpServletResponse;910 import com.pjh.DBUtils.DBUtils;1112/**13 * Servlet implementation class queryDataServlet14*/15 @WebServlet("/queryDataServlet")16public class queryDataServlet extends HttpServlet {17private static final long serialVersionUID = 1L;1819/**20 * @see HttpServlet#HttpServlet()21*/22public queryDataServlet() {23 super();24// TODO Auto-generated constructor stub25 }2627/**28 * @see HttpServlet#doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)29*/30protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {31 response.getWriter().append("Served at: ").append(request.getContextPath());32 }3334/**35 * @see HttpServlet#doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)36*/37protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {38 request.setCharacterEncoding("utf-8");39 response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");40 response.getWriter().write(DBUtils.queryDataByDate(request.getParameter("date")));41 }4243 } 前台的代码1 <!DOCTYPE html>2 <html>3 <head>4 <meta charset="UTF-8">5 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1">6 <link rel="stylesheet" href="layui/css/layui.css">7 <script src="js/echarts.min.js"></script>8 <script src="js/jquery.min.js"></script>9 <style>10 #top {11 width: auto;12 height: 30px;13 text-align: center;14 margin: auto;15 padding-top: 5px;16 background-color: gray;17 }18 </style>19 <title>YiQing</title>20 </head>21 <body>2223 <div id="top">24请选择⽇期：<input type="date" name="date"><button>查询</button>25 </div>2627 <div id="main" style="width: 100%;height:550px;overflow: auto;"></div>28 <script type="text/javascript">29var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));30 myChart.showLoading();31var names=[];32var nums=[];33 $("button").click(function(){34 names=[];35 nums=[];36 $(".head").empty();37 $(".main").empty();38 $.post(39'http://localhost:8086/yiqing/queryDataServlet',40 {"date":$("input[name=date]").val()},41 function(msg){42var json=JSON.parse(msg);43var size=json.length;44for(i=0;i<size;i++){45 names.push(json[i].name);46 nums.push(parseInt(json[i].num));47 }4849 myChart.hideLoading();50var option = {51 title: {52 text: $("input[name=date]").val()+'确诊⼈数'53 },54 tooltip: {},55 legend: {56 data:['确诊⼈数']57 },58 grid: {59 y2: 15060 },61 xAxis: {62 type : 'category',63 data: names,64 axisLabel:{65 interval:0,66 rotate:-17,67 }68 },69 yAxis: {},70 series: [{71 name: '确诊⼈数',72 type: 'bar',73 data: nums74 }]75 };76 myChart.setOption(option);77 tr="<tr><th>省份</th><th>确诊⼈数</th><th>疑似⼈数</th><th>治愈⼈数</th><th>死亡⼈数</th><th>编码</th></tr>";78 $('.head').append(tr);79for(i=0;i<size;i++)80 $('.main').append("<tr></tr>");81 $('.main tr').each(function(i){82 $(this).append("<td>"+json[i].name+"</td>");83 $(this).append("<td>"+json[i].num+"</td>");84 $(this).append("<td>"+json[i].yisi+"</td>");85 $(this).append("<td>"+json[i].cure+"</td>");86 $(this).append("<td>"+json[i].dead+"</td>");87 $(this).append("<td>"+json[i].code+"</td>");88 })89 }9091 )92 })93 </script>94 <table class="layui-table">95 <thead class="head">96 </thead>97 <tbody class="main"></tbody>98 </table>99 </body>100 </html>结果样例。
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1、统计图的构造
统计图通常由以下5部分组成： （1）标题 （2）图域 （3）标目 （4）图例 （5）刻度
2、绘制统计图的基本要求
1）选图根据资料的性质和分析的目的选择所需绘 制的适当图形。
2）标题图的标题应简明扼要地说明资料的内容， 必要时注明资料产生的时间和地点，一般写在图 的下方。
3．编制统计表的具体要求
（4）数字：表内数字一律用阿拉伯数字填写数字要准确， 同一指标小数的位数要一致，位次要对齐。暂缺或未记录 用“…”表示，无数字可用“－”表示，数字若是零则写 “0”。
（5）其他：表内不列备注栏，不用文字说明，特殊情况需 说明可用“。”标出，注释写在表体下面。
二、统计图
统计图是利用点的位置、线段的升降、直 条的长短和面积的大小等各种几何图形来表达 统计资料和指标，将事物的数量特征、内部构 成、相互关系、变化趋势、强度对比、时间或 地域分布等情况形象而生动地表现出来，使人 一目了然，印象清晰。
3．编制统计表的具体要求
（3）标目：标目是表格内的项目，有纵标目 与横标目之分。横标目列于表的左侧，纵向排 列，用以说明横行数字的含义，称主词；纵标 目列于表的上端，横向列一般用以说明横标目 的各个统计指标，称宾词。标目层次不宜过多， 标目位置安排要合乎逻辑。纵、横标目位置一 般不要错乱，要使主词和宾词连贯起来成为一 句完整而通顺的句子。
2、绘制统计图的基本要求
7）图形 图形要准确、美观，给人以清晰印象。图 形的纵横轴比例一般以5：7为宜，不同比例给人 的印象不同，不可用调整图形纵横比例的办法， 来夸大或缩小事物变化趋势和对比强度。统计图 绘完之后总体感觉要好。
8）数据统计图对数量的表达较为粗糙，故一般都 附有含绝对数的统计表。
3、常用统计图的绘制要点
统计图表在疫情管理中的 应用
湖南省疾病预防控制中心
2007年8月2日
主要内容
传染病疫情分析要求 统计图表基础知识 疫情管理中常用统计图表的制作
传染病疫情分析要求
各级疾病预防控制机构必须每日对通过网络报告的传染病 疫情进行动态监控。
省级以上疾病预防控制机构须按周、月、年进行动态分析 报告。当有甲类或按甲类管理及其他重大传染病疫情报告 时，随时作出专题分析和报告。
地（市）和县（区）级疾病预防控制机构，根据当地卫生 行政部门工作需要，建立地方疫情分析制度。
注：疫情分析所需的人口资料使用《中国疾病预防控制基本 信息系统》的数据。
传染病疫情分析要求
各级疾病预防控制机构要及时将疫情分析结果向上级 疾病预防控制机构和同级卫生行政部门报告，并反馈 到下一级卫生行政部门和疾病预防控制机构，必要时 通报周边地区。发现重大疫情，应随时做出专题报告。
甲肝
乙脑
麻疹 戊肝 丙肝 乙肝
艾滋病人禽流感-60源自-30030
60
90
120
150
发病率增减%
湖南省2006年甲乙类传染病发病率升降图（与2005年比较）
例数
70000
60000
58196
50000
40000 30000
32612
20000 10000
0 4 0 304
0
7583
10742
02
560 443 353 8 0
确定具体的年龄分组要求； 地区要细化：疾病在不同地区内的发生情况是不一样的， 地区细化以便确定疾病在某个地区内的爆发； 要分析疾病的时间变化趋势。
必要时还应该利用地图进行分析，研究是否在某些 地区发生爆发，是否有聚集现象。
传染病疫情统计分析的准备
2. 制订统计分析方案 3）分析方法及程序：确定进行一般的描述统计 分析还是复杂的多因素分析等。 4）具体的表格及图示形式：列出要进行统计分 析的具体表格形式。
传染病疫情统计分析的准备
1、分析内容的确定 对于一般的疫情分析，可能有以下几个方面
要给以关注。 1）三间分布 2）变化趋势 3）是否在某些地区或某些人群（年龄组、不同
性别）中存在异常
传染病疫情统计分析的准备
2、制订统计分析方案 分析方案应包括以下一些内容： 1）分析目的：根据研究人员的目的确定 2）分析内容：三间分布具体化。
(－）直条图 直条图是用等宽直条的长短来表示各独立指标数
值的大小和它们间的对比关系一种统计图。 直条图按直条是横放还是竖放分卧式和立式两种 按对象的分组是单层次和两层次分单式和复式两
种。
新生儿破伤风
霍乱
-120
-90
百日咳 伤寒副伤寒
疟疾 血吸虫病
钩体病 梅毒
淋病 猩红热
肺结核
流脑
痢疾 狂犬病 出血热 未分型肝炎
各级疾病预防控制机构应建立传染病预警制度，发现 异常疫情要及时调查核实。
传染病疫情分析
概念：传染病疫情分析是将各种现有的传染病 监测系统中的信息资料经过整理，作一系列统 计描述和统计推断，阐明传染病的规律。
1、一般情况下：确定疫情的分布特点。 2、特别关注：分析是否存在异常疫情，是否存
在爆发疫情。
横标目的总标目 纵标目
合计
横标目
数据资料
合计
2．编制统计表的原则
主题突出 结构简单 层次清楚 主谓分明 数字准确、可靠
3．编制统计表的具体要求
（1）标题：标题是统计表的名称，应简明扼 要说明表的内容，必要时注明资料产生的时间 和地点，写在表的上方。 （2）线条：线条不宜过多，一般只需项线、 纵标目与数字间的隔线和底线，若纵栏数字有 合计，则合计数之上再加一条隔线，其余线条 均不应有，特别不应有左上角的斜线。
统计图表基础知识
一、统计表
将统计分析的事物及其指标用表格的形式列出， 即为统计表。
合理的统计表可将统计数据和分析结果简明而 正确地表达出来，既可避免冗长的文字叙述， 又可使数据条理化、系统化，便于理解、分析 和比较。
1．统计表的基本结构
包括标题、标目（横标目、纵标目）、 线条和数字。
标号 标题
3）标目纵、横两轴应有标目和标目单位。
2、绘制统计图的基本要求
4）尺度纵向尺度自下至上、横向尺度自左至右， 数值一律由小到大，除对数图与散点图外，纵 轴尺度必须从0开始。
5）图线 图线粗细要适当，定点要准确。 6）图例 同一图中有两种以上的线条或图案表示
不同的事物或现象，应用图例说明。图例一般 放在图内适当位置，或图的下方、标题的上方。