感染艾滋病有多少人?触目惊心!数据可视化

截至2023年 ，全球现存艾滋病病毒感染者约3900万人
，中国现存感染者约126万人 。以下为具体数据及可视化分析：全球艾滋病感染现状总体规模：根据联合国艾滋病规划署（UNAIDS）2023年报告，全球现存HIV感染者约3900万 ，较2010年增长12%，主要因治疗覆盖率提升延长了患者生存期
。

《柳叶刀》相关文章指出跨性别者感染艾滋病的比例是普通人群的49倍
，这一数据反映了跨性别群体面临更高的健康风险，但需结合具体研究背景与多维度因素理性看待。

病毒性肝炎：发病人数比较多 ，是乙类传染病中报告病例数比较高的病种 。艾滋病：死亡人数比较多
，在乙类传染病中致死率显著高于其他病种。

截至2020年，全球艾滋病患者已经达到3800万人 ，这是一个令人触目惊心的数字
。而在我国
，艾滋病患者也已经超过105万人。这些患者中，女性占比高达40%左右 ，且主要集中在某些高风险群体中 。这些数据背后
，是无数家庭的破碎和无尽的痛苦
。

更新!111个国家和地区完全取消新冠入境限制,出境游正在复苏!

截至10月4日，根据知名旅行网站TravelOffPath的报道 ，全球已有111个国家和地区完全取消新冠入境限制
，出境游市场正呈现复苏态势。以下是关键信息梳理：图片来源：网络完全取消新冠入境限制的标准入选国家需同时满足以下条件：入境前无需新冠检测：旅客无需提供核酸检测阴性证明 。入境时或入境后无需检测：落地后无需再次接受检测
。

取消强制酒店隔离，改为3天居家监测（可有限度外出）；取消登机前核酸检测 ，改用快测；取消未接种疫苗者登机限制；来港易/回港易不设限额；抵港后核酸检测无需等待结果，阴性获黄码（不可进入餐馆等场所）
，第2天阴性转蓝码（可外出用餐）。

根据知名旅行网站TravelOffPath的报道，截至10月4日 ，全球已经有111个国家和地区完全取消了新冠入境限制 。

自10月11日起
，日本进一步缓和入境限制：取消每天5万人的入境人数上限
。重新开放个人自由行。恢复免签证国家的免签政策 。所有入境人员原则上免除入境时核酸检测，但需提供接种完3次疫苗的接种证明或出发前7两小时核酸阴性证明书
。

此前受新冠疫情影响 ，出境游业务基本停滞
，此次放宽有助于推动旅游行业恢复，满足民众出境旅游需求 ，促进世界旅游交流与合作。全球多国放宽新冠入境限制情况取消入境限制国家数量：截至10月4日
，根据全球知名网站TravelOffPath的报道，全球已经有111个国家和地区完全取消了新冠入境限制 。

一图读懂成都“13+4 ”本土感染病例(截至4月3日24时)

〖壹〗 、截至4月3日24时 ，成都市本轮疫情累计报告本土确诊病例13例
，本土无症状感染者4例，具体信息通过图表解读如下：疫情数据概况新增病例：4月3日0-24时 ，新增本土确诊病例9例（其中3例为昨日通报的无症状感染者订正），新增本土无症状感染者4例。累计病例：本轮疫情累计报告本土确诊病例13例
，本土无症状感染者4例
。

〖贰〗
、致病性变化：近来研究显示，BA.5的重症风险相对较低 ，但传播力增强使其整体影响扩大。当前疫情形势与BA.5的影响国内情况：2022年7月
，西安、北京 、上海等地相继报告BA.5变异株感染病例，提示其已在国内引发本土传播 。全球趋势：BA.5已成为全球主要流行株 ，多国出现疫情反弹
，需持续关注其变异和传播动态
。

一张图看懂全球疫情的数据可视化图表,该如何制作?

〖壹〗、要制作一张能够直观展示全球疫情数据的数据可视化图表，需要遵循数据分析的六步曲：分析设计
、数据收集、数据处理 、数据分析
、数据展现、报告撰写。以下是详细的制作步骤：分析设计 明确目的：本次数据可视化的目的是直观展示全球疫情数据 ，包括确诊病例 、死亡病例
、治愈病例等关键信息 。

〖贰〗、关于如何使用这个模板
，我们制作了一个视频教程，其实跟镝数的其他模板一样 ，只需要填入数据即可快速生成图表
。玫瑰图图文版教程 步骤一：电脑登录镝数 点击【数据图文】
，搜索“疫情
”，在疫情相关模板中找到同款玫瑰图 ，打开。步骤二：选中玫瑰图，点击右侧【编辑数据】
，将数据替换为最新的数据 。

〖叁〗 、在疫情相关模板中找到南丁格尔玫瑰图模板，点击打开
。编辑数据选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】
，将模板中的数据替换为最新数据。数据格式需与模板一致，确保各扇区对应正确类别和数值 。调整图表样式位置与大小：拖动图表调整位置 ，通过缩放控制大小
。

〖肆〗
、数据可视化方法若需直观展示数据
，可采用以下工具和图表类型：动态条形图：对比全球各国感染人数，突出南非、印度 、中国等重点国家。GIS地图：标注中国各省份感染率 ，用颜色深浅区分高发（如云南）与低发地区（如青海） 。

一张超级惊艳的图表_南丁格尔玫瑰图

图表重叠与协调：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。美化图表：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
。通过以上步骤
，可以制作出一张既专业又惊艳的南丁格尔玫瑰图，用于有效地展示和分析数据。

南丁格尔玫瑰图 ，又名鸡冠花图
、极坐标区域图，源于南丁格尔在克里米亚战争时制作的关于士兵死伤报告的图表 。此图在极坐标下展示柱状图
，通过圆弧的半径长度表示数据大小
。英文名为Nightingale Rose Chart、Coxcomb Chart 、Polar Area Diagram。适用于比较不同分类的大小 。

南丁格尔玫瑰图在Excel中的制作技巧如下：核心概念：南丁格尔玫瑰图本质是极坐标化的柱图，通过半径变化夸大数据差异 ，适合展示原本差异较小的数据
。数据准备：根据数据源中的地区数量（如6个地区）创建对应行数的数据表
，列数设定为最大值（如10列）。初始数据值统一设为1，若数值较大可按比例缩放 。

南丁格尔玫瑰图是一种独特的数据可视化图表 ，它夸大了数据之间差异的视觉效果
，适合展示原本差异较小的数据
。

镝数图表制作南丁格尔玫瑰图的详细教程如下：南丁格尔玫瑰图简介 南丁格尔玫瑰图是一种圆形直方图，由英国护士和统计学家弗罗伦斯·南丁格尔发明 ，旨在通过色彩和形状直观展示数据
，尤其适用于展示季节性变化或比例数据。人民日报和央视新闻常用此图表展示全球疫情数据，因其视觉冲击力强 ，数据对比直观 。

中国各城市首轮感染高峰期预测!

〖壹〗、中国各城市首轮感染高峰期预测主要基于“超额发烧搜索指数累计面积”这一指标
，通过分析搜索指数与感染人口比例的关系，预测出各城市疫情达峰及结束的时间
。 具体预测情况如下：预测方法：将Google搜索指数或百度搜索指数分为疫情期间和非疫情期间 ，计算非疫情期间的发烧指数平均数。

〖贰〗
、中国部分城市首轮感染高峰期预测基于“超额发烧搜索指数累计面积 ”达到特定数值的时间点来估算，保守估计疫情达峰时该数值为100
，部分城市预计在2022年12月中下旬至2023年1月上旬达峰，但具体时间因城市而异 。

〖叁〗、专家预测情况 梁万年：首轮感染高峰期不同城市要区别看待。国内一些地区疫情处于上升阶段 ，传染病传播会经历引入 、扩散
、上升、高峰 、下降5个阶段
，具体几月达高峰因城市而异，防控措施
、人群免疫水平等是影响因素
。张伯礼：下面1至2个月会迎来一波流行高峰。

〖肆〗、各城市首轮感染高峰期预测！因为现在国家已经全面放开了 ，核酸检测的时代过去了
，行程码也已经下线了 。然后，国家也不再公布无症状感染者
。正是因为这样 ，现在新冠肺炎大范围传播
，身边的很多人都阳性了。所以，在这种特殊时期 ，保护自己是最重要的 。我们一定要扛过这个传染的高峰期
。