综上所述 ，COVID-19疫情的数据分析方法多种多样 ，包括数据获取与预处理 、地图可视化 、人口迁徙分析、多维度数据分析 、桑基图分析 、统计分析方法以及机器学习与预测等 。这些方法各有优劣，应根据具体需求和数据特点选取合适的方法进行分析 。
打开COVID-19工具 在XLSTAT工具栏中 ，单击COVID-19图标 ，将弹出COVID-19数据分析对话框。选取数据源 使用活动工作簿：如果已加载数据且不想重新导入，可选取此选项 。XLSTAT将自动从工作簿的第一张表中导入数据 ，建议使用与ECDC数据格式相同的列标题 。
接续操作 ，激活COVID-19工具，在菜单中选取选项，激活COVID-19选项后 ，点击保存并关闭操作以启用功能。激活工具后 ，即可使用一系列配置选项进行数据导入与处理 。首先提供的是选取已加载工作簿直接导入数据，或是从ECDC或NYTimes导入数据的选项 。
数据收集与预处理：数据集（GSE152418）包含60683个基因 ，17个COVID-19和17个健康对照样本。在排除低表达基因后 ，选取了20251个基因进行差异分析。从这个数据集中得到1520个差异基因（1299个上调和221个下调，p 0.05） ，用于进一步的WGCNA分析 。
第五题：整数问题为全卷最难题目 ，前半部分考察质因数分解，后半部分涉及质数倍数分布规律 ，推理要求高 ，易导致时间分配失衡 。第六题：考察三角形与圆的性质（如余弦定理、内心 、切线长度关系），题干提供标准图降低难度 ，图形辅助可简化推理过程。
名校志向塾理科组资深教师对2021年6月EJU理科留考的深度点评如下：物理整体难度：较去年11月有所降低 ，未涉及交流电路 、万有引力定律等难点，以基础知识和模型为主，计算量不大 ，但日文题干复杂化对日语薄弱者不友好 。
函数：题型变化较大 ，往年以微分为主，今年改为综合函数问题 ，涉及指数函数、对数函数和三角函数 ，要求熟悉图像、性质及计算法则，虽新颖但未脱离基础 。微积分：微分部分考查函数极值和最值 ，积分部分涉及部分积分法和图形面积计算 ，知识点均为课堂重点，计算量繁琐但难度降低。
文科瘸腿型：日语330分以上 ，文综180分以上 ，数学平均分：可报考一流名校文学 、教育 、法律等专业（不要求数学） 。日语350分以上，文综和数学平均分：适合东京外国语大学等不重文综的科目 。日语280分以下 ，文综180分以上 ，数学160分以上：建议提高日语，可试驹泽、日大 、专修等校。
〖壹〗 、“疫情小区”产品：精准定位风险区域功能：标记确诊病例所在小区，结合地图导航提供风险预警 。用户可查询周边疫情分布 ，规划安全路线 。应用价值：提升公众防护意识 ，减少非必要接触。辅助社区开展精准防控（如封闭管理、消毒） 。
〖贰〗 、消除行政区划面积的影响：在展示疫情地图时，可以采用容器充填图等技术消除行政区划面积对疫情严重性的影响 ，使得数据更加准确直观 。增强数据可读性：通过优化图表设计和色彩搭配 ，增强数据的可读性和可理解性。例如，可以采用更加醒目的颜色和字体来突出关键数据和信息。
〖叁〗 、数据可视化：使用颜色、形状等视觉元素增强数据的表现力 。例如 ，用不同颜色区分不同类别的数据 ，用图标表示特殊数据点 。文字云的设计关键词突出：将重要的关键词以较大的字体显示，次要关键词以较小的字体显示 ，形成层次感 ，突出核心信息。
截至12月31日，全球新冠疫情中新病例排名前40的国家情况如下（数据来源：Coronavirus （COVID-19） Vaccinations - Statistics and Research ，中国数据未体现）：新病例排名前20的国家 根据图表信息 ，排名前20的国家新病例数存在显著差异 。
新冠疫情被正式确认的起始时间为2019年12月31日 但追溯疫情发展过程可以发现三个关键节点，反映了疾病从出现到被社会关注的过程：病例初现阶段（2019年12月16日） 武汉金银潭医院收治了首例不明原因肺炎患者，虽未引发公众注意 ，但经溯源研究确认这是全球最早的新冠确诊病例 。
拜登宣布本周五（当地时间12月31日凌晨12：01）取消对南非等八个南部非洲国家的旅行限制 ，理由是奥密克戎变体已广泛传播且疫苗对重症防护有效。
019年是全球新冠疫情的开端之年 。 疫情首次发现时间线最早可追溯至2019年12月12日，武汉出现首例新冠肺炎患者 。约半个月后（12月31日） ，武汉市卫健委首次向社会通报27例不明原因肺炎病例 ，标志着新冠病毒正式进入公众视野。
2019年12月31日，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在中国武汉市首次爆发 。 2020年1月20日 ，中国国家卫生健康委员会发布1号通告 ，将新型冠状病毒感染的肺炎纳入乙类传染病管理，并采取甲类管理措施 ，同时将其纳入检疫传染病管理 。
〖壹〗 、在选取将数据以图表的形式直观展现时 ，选取图表类型的依据主要包括以下几点：数据关系类型：构成关系：若数据主要用于展示各部分的占比，如市场份额分布 ，饼图是理想的选取。比较关系：当需要对比不同类别或时间点的数据时 ，柱状图或条形图能够清晰地展示差异 。趋势关系：展示数据随时间的变化趋势时，折线图最为合适 。
〖贰〗 、数据可视化的关键在于选取合适的图表类型以有效地传达信息。图表的实用性永远是第一位。基础图表包括饼图、柱状图 、指标图 、条形图、折线图和明细表，它们适用于展示构成、比较 、趋势 、分布及联系等五种相关关系 。衍生图表则为不同数据关系提供了丰富的表达方式 。
〖叁〗、明确数据展示目的确定核心信息类型 趋势分析：若需展示数据随时间（如月度 、年度）的连续变化 ，优先选取折线图或面积图。类别比较：对比不同类别（如产品 、地区）的数值差异时 ，柱状图或条形图更直观 。构成比例：显示部分占整体的比例（如市场份额、预算分配），选用饼图或环形图（类别≤6项） 。
〖肆〗 、例如：添加数据标签可显示具体数值 ，设置标签格式可勾选 类别名称 以显示分类标签。调整图表样式 通过 图表工具-设计 选项卡可更换图表主题颜色 、布局样式 。右键图表空白处选取 设置图表区域格式 ，可修改背景色、边框等外观属性 。
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