疫情真的结束了吗?
一个月前,吃瓜群众的讨论是这样的:
“疫情什么时候彻底结束?“
”公司什么时候全面复工?“
”什么时候能出门逛街看电影理发健身下馆子?“
一个月后,新闻报道标题是这样的:
“江西萍乡武功山游客爆满,这个时候还扎堆旅游?”——腾讯新闻
”网友炸锅!四川市民扎堆喝茶,江西集市人山人海!“——CBF聚焦网
”十二人扎堆摇色子,胆真肥!”——网易新闻
“市民锻炼未戴口罩 还扎堆!”——腾讯新闻
一时间,”扎堆“还成了搜索热词:
然而,请注意,疫情没结束!疫情没结束!疫情没结束!(重要的事情说三遍)
那疫情到底什么时候彻底结束啊??!别急,上FineBI,让数据分析来告诉你答案!
FineBI是一款商业智能产品,定位于自助大数据分析的BI工具,能够帮助企业的业务人员和数据分析师,开展以问题导向的探索式分析;
首先,请允许笔者唠叨一下当前全国的疫情形势:
第1步,使用FineBI将EXCEL数据导入;
第2步,新建仪表板和组件,使用上一步导入的数据进行拖拉拽可视化分析;
第3步,查看数据;
从全国新增确诊/疑似/治愈/死亡折现图中可以发现:
1)新增确诊人数在2月12日达到一个小高峰(达15153人),此后新增确诊人数逐渐下降,新增疑似人数总体呈波动下降趋势;
2)选择新增治愈和新增死亡指标,折线图显示,新增治愈人数逐渐上升,新增死亡人数平稳下降,2月12日达新增死亡人数高峰254人;
总结:现阶段疫情蔓延得到了有效控制!
接下来,我们选取累积确诊人数top6的省市作为代表,回顾一下这些省份2月以来的新增确诊人数的变化趋势;
拖入一个过滤组件,绑定省份字段,选择筛选条件,
湖北省:疫情不容乐观,2月12日达到高峰14840人,截止3月1日,新增确证人数196;
广东省:目前新增确诊人数保持在个位数,近日新增人数在0-1徘徊;
河南省:自2月27日起新增确证人数保持为0,在接下来看未来能否度过7日周期;
浙江省:自2月22日起新增确证人数一直保持为0,但仍需警惕疫情小高峰,比如2月20日,新增确证人数突然上升到28人;
湖南省:近日新增人数在0-1徘徊;
安徽省:2月中旬新增确诊人数下降较快,近日新增确诊人数保持在0或1;
现在,笔者使用传染病模型中最经典的模型——SIR模型,来给大家算一算top6省市疫情最终结束所需时长;(注:以下分析结果仅供参考)
使用模型前,先认识一下SIR模型,
SIR模型把传染病流行范围内的人群分成三类:
简而言之,易感者通过接触感染上病毒,成为感染者,感染者通过治疗得到治愈,成为移出者;
考虑到影响疫情发展的因素众多,分析模型综合该省总人口数,累计确诊人数,就诊率,患者接触感染率,日均接触人次,病程等关键影响因子,
基于一定的假设条件,在防控到位的理想情况下,计算得出TOP6省市离疫情可能结束时长曲线图:
湖北:预计5月低新增确诊人数将为0,之后大概率不会出现新的确证病例;
广东:预计3月低结束疫情,3月低前可能会有小幅波动;
河南:预计3月中旬后新增确诊人数平稳为0;
浙江:预计3月中旬后新增确诊人数平稳为0;
湖南:预计4月上旬疫情结束;
安徽:预计3月下旬疫情结束;
总结:除湖北外,总体疫情预计在3月下旬或4月上旬结束;然而,真如数据所示,4月之后就可以愉快地“扎堆”了吗?答案是:NO!
考虑到境外疫病传播形势,疫情存在客观不可抗拒的变数,比如:“超级传播者”
在韩国:一人感染,37人确诊;
在日本:一人感染;12人确诊;
在意大利:一人感染,上千人隔离;
......
那么,我们用FineBI简单推算一下,假设六月湖北省又出现了1个超级传播者,而这个传播者刚好在”扎堆“,考虑到疫苗还没有研制出来,也没办法确定新型冠状病毒肺炎治愈(或自愈)后,是否能够产生足够的保护性抗体以避免下一次的感染,
超级传播者病毒毒性还比较强,传播速度快,但大家的防控意识很强,医疗设施完备,短时间内,假设导致100个新增确诊病例,治愈速度以线性计算,
那么疫情持续时间将最少延长2个月;
所以,珍爱生命,远离扎堆。
写在最后——
在关注疫情发展的过程中,笔者深切感受到数据带来的力量,
通过数据分析,我们看清了疫情现状,预知了未来疫情发展趋势,因此做好全面的防控措施;
通过运用数据分析结果,我们更好地调配物资,齐心抗“疫”;
复工在即,眼前的问题是:
1、疫情带来的损失有多少?
2、如何弥补疫情带来的损失?
一个好的数据分析工具可以帮助企业解答这些问题,附:全量数据看板
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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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