張 喆 楊 松 王 寧 崔 涵 肖春濤 柯惠新

一、引言

自2019年底新冠肺炎（COVID-19）疫情爆發(fā)以來，持續(xù)時間長，波及范圍廣，對全世界的政治經(jīng)濟(jì)形勢以及人民生產(chǎn)生活造成了巨大影響，并將持續(xù)下去，時間也難以預(yù)測，影響深遠(yuǎn)。根據(jù)世界衛(wèi)生組織（World Health Organization）官方網(wǎng)站（https：//www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019）公布的數(shù)據(jù)，截至2020年6月10日，已有216個國家和地區(qū)報告確診病例，全球累計確診病例達(dá)到7145539例，累計死亡病例達(dá)到408025例。多國政府都高度重視疫情防控，采取了不同類型的防控措施，多國科研人員利用 SIR（Susceptible Infected Recovered Model）等傳染病動力學(xué)模型，對疫情發(fā)展趨勢進(jìn)行模擬和預(yù)測，對理論研究和疫情防控具有重要意義，并起到了積極作用。各項防控政策的頒布和疫情趨勢模型的擬合仿真都離不開實(shí)時和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐，因此本文梳理和匯總與疫情相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)布平臺，根據(jù)各平臺的優(yōu)勢和不足，提出了與疫情相關(guān)的數(shù)據(jù)集成共享的平臺搭建設(shè)想并付諸實(shí)踐，目的是給全社會提供時效性強(qiáng)、便于使用又獨(dú)具特色的數(shù)據(jù)倉庫。

二、平臺數(shù)據(jù)的來源

關(guān)于疫情數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)發(fā)布來源和數(shù)據(jù)指標(biāo)選取兩個角度來梳理。對我國而言，主要數(shù)據(jù)來源是中華人民共和國國家衛(wèi)生健康委員會和各省、直轄市、自治區(qū)的衛(wèi)生健康委員會，各級機(jī)構(gòu)每日都會定時在“疫情通報”中發(fā)布前一日的“新型冠狀病毒肺炎疫情最新情況”，提供全國、?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）和市（區(qū)）三級疫情數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源為官方機(jī)構(gòu)，數(shù)據(jù)嚴(yán)謹(jǐn)，具有權(quán)威性，發(fā)布的指標(biāo)有累計值和新增值，指標(biāo)選取包括確診病例、疑似病例、重癥病例、死亡病例、治愈病例、醫(yī)學(xué)觀察病例（密切接觸者）和追蹤密切接觸者。隨著疫情防控形勢的變化，從2020年3月4日起，還公布境外輸入性病例的確診、疑似、重癥、死亡和治愈的情況；從2020年2月6日起，增加現(xiàn)有確診病例指標(biāo)，計算公式為：現(xiàn)有確診人數(shù)=累計確診人數(shù)-累計治愈人數(shù)-累計死亡人數(shù)。從3月31日起，開始公布無癥狀感染者接受醫(yī)學(xué)觀察的情況。

在國家衛(wèi)健委每日發(fā)布的“新型冠狀病毒肺炎疫情最新情況”中，還包含香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū)的確診、出院和死亡病例數(shù)據(jù)。1月22日開始，港澳臺各有1例確診病例。國家衛(wèi)生健康委員會和各省、直轄市、自治區(qū)的衛(wèi)生健康委員會通常都是以新聞稿的形式發(fā)布，截圖如圖1—圖4（選取重慶、甘肅和內(nèi)蒙古為代表）：

圖1 國家衛(wèi)生健康委員會新冠肺炎疫情通報截圖

圖2 內(nèi)蒙古自治區(qū)新冠肺炎疫情通報截圖

圖3 重慶市新冠肺炎疫情通報截圖

圖4 海南省新冠肺炎疫情通報截圖

對世界其他國家和地區(qū)，主要數(shù)據(jù)來源是世界衛(wèi)生組織（World Health Organization）官方網(wǎng)站，其中包括全球已報告有確診病例國家和地區(qū)的疫情數(shù)據(jù)。截至2020年6月10日，已有216個國家和地區(qū)發(fā)現(xiàn)確診病例。官網(wǎng)數(shù)據(jù)每日更新，包含指標(biāo)有累計確診和死亡病例、每日新增確診和死亡病例，共計四項，同時在官網(wǎng)上有對數(shù)據(jù)可視化展示圖。世界衛(wèi)生組織還會根據(jù)疫情防控需要，不定時發(fā)布通報，指導(dǎo)各國政府更新現(xiàn)有搜集的數(shù)據(jù)指標(biāo)，例如世衛(wèi)組織總干事于2020年5月15日在COVID-19疫情媒體通報會上指出，在記錄病例時，收集按年齡和性別分類的數(shù)據(jù)。世界衛(wèi)生組織網(wǎng)站信息截圖如圖5：

圖5 世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)發(fā)布平臺截圖

三、已有數(shù)據(jù)平臺匯總

從上面梳理的數(shù)據(jù)來源可以看出兩個基本問題：第一，數(shù)據(jù)發(fā)布機(jī)構(gòu)分層級。對中國而言，既有國家衛(wèi)生健康委員會公布的全國匯總數(shù)據(jù)，也有各地區(qū)衛(wèi)生健康委員會發(fā)布的數(shù)據(jù)；對于世界各國或地區(qū)而言，從世界衛(wèi)生組織獲取的數(shù)據(jù)更多是基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)，公布的數(shù)據(jù)指標(biāo)相對簡單，想要獲得更詳細(xì)的數(shù)據(jù)，還需要從各國或地區(qū)的疾病預(yù)防控制中心（Centers for Disease Control and Prevention簡稱CDC）獲得。第二，數(shù)據(jù)差異和不合理現(xiàn)象。國際疫情形勢變化很快，對于同一指標(biāo)，通過對比來看可能由于發(fā)布時間和發(fā)布機(jī)構(gòu)的不同，或者指標(biāo)口徑的不同，會出現(xiàn)數(shù)據(jù)差異較大的現(xiàn)象，同時由于各國核增核減、重報誤報，還存在數(shù)據(jù)不合理等現(xiàn)象。因此需要整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)來源，根據(jù)疫情變化和研究需要構(gòu)建科學(xué)的數(shù)據(jù)資源平臺，現(xiàn)將已有的數(shù)據(jù)平臺匯總?cè)缦拢?/p>

1.主流媒體疫情發(fā)布平臺

國內(nèi)主流媒體每日會根據(jù)已有的疫情數(shù)據(jù)，采用不同的展現(xiàn)形式向外界報告疫情變化情況，影響力較大的有人民日報和新華社的疫情發(fā)布平臺。

人民日報公眾號會在早上9點(diǎn)左右發(fā)布我國最新疫情信息，在晚上6點(diǎn)左右發(fā)布全球疫情情況。對我國疫情信息的發(fā)布，數(shù)據(jù)來源主要是國家衛(wèi)生健康委員會，人民日報發(fā)布特色是重點(diǎn)突出兩項數(shù)據(jù)，分別是新增確診病例和新增無癥狀感染者（截圖見圖6、圖7）；對全球疫情的發(fā)布，數(shù)據(jù)主要來源于世界衛(wèi)生組織，數(shù)據(jù)綜合度強(qiáng)，有一定的權(quán)威性，通過比較可以看出數(shù)據(jù)比較合理。其特色是采用花瓣圖形式展現(xiàn)各國確診和死亡病例的情況，通過顏色和排序形象反映各國疫情情況（如圖8）。

圖6 人民日報公眾號報道國內(nèi)新增確診病例

圖7 人民日報公眾號報道國內(nèi)新增無癥狀感染者

新華社早上9點(diǎn)左右會在其公眾號發(fā)布我國最新疫情信息，在中午12點(diǎn)左右發(fā)布全球疫情情況。對我國疫情信息的發(fā)布，直接引用國家衛(wèi)生健康委員會信息；對全球疫情的發(fā)布，數(shù)據(jù)來源于世界衛(wèi)生組織，其特色是采用直方圖的形式反映各國疫情情況，通過顏色和矩形長度形象反映各國疫情情況（如圖9）。

圖8 人民日報公眾號花瓣圖

圖9 新華社公眾號直方圖

2.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺

國內(nèi)部分互聯(lián)網(wǎng)公司借助其自身優(yōu)勢，建立疫情實(shí)時大數(shù)據(jù)平臺，例如百度、網(wǎng)易、騰訊等，數(shù)據(jù)庫包含國內(nèi)疫情、國外疫情、實(shí)時播報、權(quán)威發(fā)布等欄目，可以快速獲取國內(nèi)各地區(qū)的累計確診、累計死亡、累計治愈、現(xiàn)有確診、無癥狀感染者等情況，同時自動呈現(xiàn)可視化走勢圖，其優(yōu)勢在于能夠及時公布防控最新動態(tài)和相關(guān)新聞，同時發(fā)布一些防護(hù)知識（如圖10—圖12）。

圖10 百度疫情實(shí)時大數(shù)據(jù)界面截圖

圖11 騰訊疫情實(shí)時追蹤界面截圖

圖12 網(wǎng)易疫情實(shí)時動態(tài)播報界面截圖

3.相關(guān)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)平臺

目前有醫(yī)療領(lǐng)域的企業(yè)和海外留學(xué)機(jī)構(gòu)，借助其行業(yè)優(yōu)勢，建立疫情數(shù)據(jù)信息平臺，例如丁香園和一畝三分地。這兩家數(shù)據(jù)平臺都包含國內(nèi)和國外疫情的基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)，丁香園信息平臺的特色是發(fā)揮醫(yī)療優(yōu)勢，開辟辟謠與防護(hù)、疾病知識欄目，從中可以了解一些傳言的真假，同時獲取病毒防治方面的指導(dǎo)。一畝三分地信息平臺的優(yōu)勢在于借助海外資源，發(fā)布美國關(guān)于檢測數(shù)據(jù)和檢測地點(diǎn)方面的信息以及住院總?cè)藬?shù)的信息（如圖13—圖14）。

圖13 丁香園疫情實(shí)時動態(tài)播報界面截圖

圖14 一畝三分地疫情實(shí)時動態(tài)播報界面截圖

4.約翰斯·霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins University）疫情數(shù)據(jù)平臺

約翰斯·霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins University）系統(tǒng)科學(xué)與工程中心，借助ArcGIS在線交互地圖技術(shù)，制作COVID-19動態(tài)地圖。由于上線時間早、數(shù)據(jù)更新速度快等原因，其影響力較大。優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)更新及時，且非常完整（各國，中美兩國的各省或各州），數(shù)據(jù)指標(biāo)多（有住院人數(shù)和檢測人數(shù)）；數(shù)據(jù)平臺界面設(shè)計友好，數(shù)據(jù)模塊大致分為三部分：第一部分是各國的累計確診病例數(shù)，按照病例數(shù)降序排列，還可查看各國省（州）的對應(yīng)數(shù)據(jù)；第二部分是各國的累計死亡和治愈病例數(shù)，也按照病例數(shù)降序排列；第三部分是美國的累計檢測和住院總?cè)藬?shù)。界面中間為可視化地圖信息，點(diǎn)擊地圖中的不同國家，可以顯示該地區(qū)的疫情數(shù)據(jù)情況，數(shù)據(jù)存儲在GitHub（https：//github.com/CSSEGISandData/COVID-19）（如圖 15）。

圖15 約翰斯·霍普金斯大學(xué)疫情信息發(fā)布截圖

5.數(shù)據(jù)分析平臺

關(guān)于疫情數(shù)據(jù)的分析平臺，有研究團(tuán)隊建立網(wǎng)站或者利用GitHub平臺發(fā)布數(shù)據(jù)和分析代碼。加州大學(xué)伯克利分校郁彬教授團(tuán)隊建立了預(yù)測美國各縣和醫(yī)院疫情嚴(yán)重程度的數(shù)據(jù)平臺，網(wǎng)站域名為https：//covidseverity.com/，這個網(wǎng)站以交互可視化的形式提供預(yù)測數(shù)據(jù)。在GitHub上有JoachimGassen主頁中的tidycovid19數(shù)據(jù)倉庫，借助R軟件的操作包Tidyverse，tidycovid19，zoo等，完成疫情數(shù)據(jù)的可視化操作（如圖16—圖 17）。

圖16 郁彬教授團(tuán)隊疫情數(shù)據(jù)分析界面截圖

圖17 Joachim Gassen疫情信息GitHub界面

四、數(shù)據(jù)平臺的搭建思路

1.搭建適合我國疫情數(shù)據(jù)共享平臺的意義

從前面的分析中可以看出我國目前數(shù)據(jù)發(fā)布平臺大多基于網(wǎng)頁版界面呈現(xiàn)，包括含有數(shù)據(jù)的大段文字，圖片型原始數(shù)據(jù)和可視化圖表。由于國內(nèi)學(xué)者大多使用EXCEL、R語言、STATA等分析軟件，基于國內(nèi)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺只有采用“網(wǎng)絡(luò)爬蟲”，甚至經(jīng)過圖像文字識別才能及時獲取，這大大增加了研究人員的工作負(fù)擔(dān)，不利于研究人員使用數(shù)據(jù)，勢必造成大量的重復(fù)工作。平臺展現(xiàn)可視化圖相對簡單，缺乏深層次的數(shù)據(jù)發(fā)掘工作，數(shù)據(jù)信息利用率低，沒有發(fā)揮更多的數(shù)據(jù)價值，造成數(shù)據(jù)嚴(yán)重浪費(fèi)，同時數(shù)據(jù)質(zhì)量是否可信也沒有統(tǒng)一的核驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，在數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)“打架”等不合理現(xiàn)象，例如某國累計確診病例小于前日累計確診病例數(shù)。因此，盡快搭建和完善適合我國研究人員使用的新冠肺炎疫情數(shù)據(jù)平臺，不僅意義重大而且時間緊迫。

2.數(shù)據(jù)平臺框架構(gòu)建思路

搭建適合我國的數(shù)據(jù)平臺需要兼顧數(shù)據(jù)及時性、可靠性和統(tǒng)計分析職能，以下是我們“六人團(tuán)隊”的一些具體做法。

在數(shù)據(jù)及時性和可靠性方面，平臺需要包含專門欄目發(fā)布數(shù)據(jù)，利用國家衛(wèi)生健康委員會以及各省、直轄市、自治區(qū)衛(wèi)生健康委員會每日發(fā)布的動態(tài)數(shù)據(jù)作為國內(nèi)數(shù)據(jù)的發(fā)布基礎(chǔ)，利用人民日報公眾號花瓣圖數(shù)據(jù)和約翰斯·霍普金斯大學(xué)數(shù)據(jù)作為國外數(shù)據(jù)的主要來源。為了將國內(nèi)數(shù)據(jù)與國外數(shù)據(jù)統(tǒng)一比較，通常選取每天18：30左右更新的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析職能，可以通過增加新指標(biāo)和指標(biāo)排序等方法來發(fā)掘各國疫情的基本特征。增加死亡率、治愈率、每百萬人確診數(shù)、每百萬人死亡數(shù)、累計確診病例日增和日增速、累計死亡病例日增和日增速等。其中死亡率=累計死亡病例/累計確診病例，治愈率=累計治愈病例/累計確診病例，每百萬人確診數(shù)=（累計確診病例/總?cè)丝跀?shù)據(jù)）106，每百萬人死亡數(shù)=（累計死亡病例/總?cè)丝跀?shù)據(jù)）106。為保證統(tǒng)計意義，對于累計確診病例數(shù)低于50的國家，不做死亡率和治愈率的計算；在每百萬人確診數(shù)和每百萬人死亡數(shù)計算中，國家（地區(qū)）人口數(shù)不足百萬人時，暫不進(jìn)行計算和排序，其中日增速的計算公式為（Xt-Xt-1）/Xt-1。為保證統(tǒng)計意義，對于累計確診數(shù)低于50的國家，不做累計確診病例日增速計算；對于累計死亡病例數(shù)低于50的國家，也不做累計死亡病例的日增速計算。同時可選取全球確診超過兩千例的國家，根據(jù)其疫情數(shù)據(jù)對累計確診病例、確診病例最大日增、累計死亡病例、死亡病例最大日增、確診病例死亡率、每百萬人死亡數(shù)和每百萬人確診數(shù)進(jìn)行排序，從而發(fā)現(xiàn)全球和各國疫情形勢的發(fā)展規(guī)律、防控措施取得效果以及對未來疫情走勢進(jìn)行預(yù)測。

增加動態(tài)可視化疫情走勢圖和指數(shù)分析圖，其中動態(tài)可視化圖可以形象地看出數(shù)據(jù)的走勢和變化；指數(shù)圖不僅能對病例增速起到警示作用，還能比較各國之間的病例增速，以及分析各國的病例增速隨時間產(chǎn)生變化的情況。

疫情數(shù)據(jù)集成共享平臺還要包含數(shù)據(jù)核驗(yàn)功能，對疫情數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行動態(tài)比較，如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)問題，要能夠及時反饋原因并進(jìn)行提示預(yù)警。一方面保留原始數(shù)據(jù)，真實(shí)展現(xiàn)，另一方面采用注解和標(biāo)注“？”的方式，引起數(shù)據(jù)使用者的重視。例如2020年5月27日法國累計確診病例數(shù)發(fā)生錯誤，小于前一日的數(shù)值；又如2020年4月17日武漢市發(fā)布的數(shù)據(jù)，截至4月16日24時，確診病例核增325例，確診病例的死亡數(shù)核增1290例，這些錯誤或者變化要第一時間告知數(shù)據(jù)使用者。

3.數(shù)據(jù)平臺載體的選擇

搭建數(shù)據(jù)平臺需要穩(wěn)定的載體，根據(jù)國內(nèi)受眾的偏好可以選擇建立微信公眾號或者GitHub平臺等模式；原始數(shù)據(jù)的后臺數(shù)據(jù)庫、存儲和分析平臺可以選擇百度云盤或者騰訊微云等云端平臺。數(shù)據(jù)發(fā)布平臺載體的選擇可以按照數(shù)據(jù)規(guī)模、受眾人群和影響程度分批次推進(jìn)，開始階段可以利用微信群發(fā)送數(shù)據(jù)匯總EXCEL表的方式提升數(shù)據(jù)影響度；隨著數(shù)據(jù)量增加和受眾人群增加，關(guān)注度和影響力直線上升，對數(shù)據(jù)的要求越來越高，要求時效性強(qiáng)、便利簡單易取，甚至要求對數(shù)據(jù)文件定時必有，隨開隨用，此時須建立疫情數(shù)據(jù)微信公眾號，兼顧數(shù)據(jù)搭載和數(shù)據(jù)分析。由于微信公眾號受到審核制度等限制，有時會出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象，因此可選擇GitHub作為數(shù)據(jù)倉庫用來數(shù)據(jù)備份和分析代碼分享的平臺，同時方便海外學(xué)者下載使用。數(shù)據(jù)存儲使用CSV格式，且表格格式盡量固定，可提升研究人員建模使用效率。

五、數(shù)據(jù)平臺搭建的實(shí)踐

根據(jù)前文梳理的平臺搭建邏輯，遵循為研究者深入分析提供最完整的數(shù)據(jù)、為公眾快速清晰了解疫情提供便利，讓數(shù)據(jù)說話，用數(shù)據(jù)科學(xué)防控、讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生研究價值的初衷，我們從疫情開始就展開數(shù)據(jù)收集、整理、分析和發(fā)布共享工作，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)指標(biāo)不斷優(yōu)化、展示內(nèi)容不斷豐富、展示形式逐步美化和數(shù)據(jù)發(fā)布平臺不斷改良的過程。到目前我們選擇的數(shù)據(jù)集成共享模式為微信公眾號（“六人團(tuán)隊”微信號：gh_ca4218923bda）推送和 Github（https：//github.com/zhestat/Covid-19-data）備份存儲的模式，微信公眾號帶更新日期的標(biāo)題和全球疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包含內(nèi)容有全球疫情數(shù)據(jù)、新冠疫情數(shù)據(jù)可視化、人民日報新媒體全球疫情每日花瓣圖發(fā)布數(shù)據(jù)和全國疫情每日數(shù)據(jù)等核心板塊，充分利用統(tǒng)計圖表的形式進(jìn)行展示，每日中午12點(diǎn)之前對外發(fā)布前一日的疫情變動情況。

第一部分是全球疫情數(shù)據(jù)?；诩s翰斯·霍普金斯大學(xué)發(fā)布的世界188個國家（地區(qū)）郵輪疫情數(shù)據(jù)，從累計確診、累計死亡和累計治愈三個指標(biāo)展現(xiàn)疫情基礎(chǔ)數(shù)據(jù)情況，數(shù)據(jù)按照累計確診病例數(shù)降序排列，同時還包含我國各地區(qū)的累計確診、累計死亡數(shù)據(jù)和現(xiàn)有確診病例數(shù)據(jù)，美國各州的累計確診、累計死亡數(shù)據(jù)，美國累計檢測和住院總?cè)藬?shù)。數(shù)據(jù)分析層面包含死亡率、治愈率和每百萬人確診數(shù)，累計確診病例日增和日增速排名前20名的國家，累計死亡病例日增和日增速排名前20名的國家，以便了解每日疫情變動情況。數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)截圖如圖18和圖19（由于篇幅原因，只截取部分?jǐn)?shù)據(jù)）：

圖18 全球疫情數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)成界面截圖

圖19 全球疫情數(shù)據(jù)庫分析數(shù)據(jù)構(gòu)成界面

第二部分是疫情數(shù)據(jù)可視化展示。一是根據(jù)第一部分搜集整理的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用動態(tài)條形圖Racing bar展示從2020年3月20日開始到報告日的全球累計病例前十名國家的演變情況，讓數(shù)據(jù)直接、形象地呈現(xiàn)（如圖20）；二是累計確診病例增速比較的指數(shù)圖①考慮到有些用戶可能對指數(shù)圖不太熟悉，在指數(shù)圖發(fā)布的前期，我們也提供有關(guān)指數(shù)圖的科普文音，并將當(dāng)日數(shù)據(jù)分別做出指數(shù)圖和非指數(shù)圖作比較，解釋指數(shù)圖的功用，輔助用戶解讀每日發(fā)布的指數(shù)圖。。我們每天會把世界上的國家和地區(qū)按照每百萬人確診數(shù)從多到少分成五類，然后從每類中抽取1個國家制圖（如圖21）。除此以外，我們還為使用平臺的研究者提供點(diǎn)播定制服務(wù)，以增加研究者之間的交流探討，每日會根據(jù)研究人員在平臺發(fā)布的做圖需求留言點(diǎn)播，挑選出若干組國家繪制指數(shù)圖（如圖22）。為了輔助理解，指數(shù)圖中提供虛線輔助線，直觀地表現(xiàn)出確診病例每幾天翻倍一次，以揭示病情爆發(fā)的激烈程度。

圖20 累計確診病例數(shù)前十名動態(tài)圖界面

圖21 累計確診病例增速比較的指數(shù)圖界面

圖22 研究者點(diǎn)播樣式圖

第三部分是人民日報新媒體全球疫情每日發(fā)布數(shù)據(jù)。選取人民日報新媒體的花瓣圖作為圖形展示，根據(jù)人民日報海外版網(wǎng)站等信息源匯總世界各地有關(guān)疫情方面的新聞，根據(jù)數(shù)據(jù)匯總?cè)虼_診超過2000例國家的疫情特征信息，截圖如圖23（由于篇幅原因，只截取部分?jǐn)?shù)據(jù)）。從數(shù)據(jù)表可以看出，確診病例死亡率全球平均6.11%，有15個國家大于平均值，可部分說明確診后治療狀況不佳；每百萬人口確診數(shù)全球平均約775人，有43個國家大于平均值，可部分說明防控措施不到位；每百萬人口死亡數(shù)全球平均約47人，有30個國家大于平均值，可部分說明疫情綜合程度嚴(yán)重。

圖23 全球確診超過2000例國家的疫情信息界面

第四部分是全國疫情每日數(shù)據(jù)，根據(jù)國家衛(wèi)健委的全國疫情日報匯總?cè)珖?1個省（自治區(qū)、直轄市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)疫情數(shù)據(jù)，制成表格，用于計算死亡率、治愈率和每百萬人確診數(shù)。值得一提的是，作為對從官方渠道直接收集整理信息的補(bǔ)充和輔助，同時為豐富平臺數(shù)據(jù)，我們也慎重選擇了一些社會機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)發(fā)布平臺，比如百度疫情實(shí)時大數(shù)據(jù)報告，將其國內(nèi)數(shù)據(jù)整理出來，并制作成表格，用來比對和研究。數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)截圖如圖24（由于篇幅原因，只截取部分?jǐn)?shù)據(jù)）。

圖24 我國各地區(qū)疫情信息界面

目前該平臺數(shù)據(jù)的發(fā)布采取雙重審核制，數(shù)據(jù)整理過程中利用數(shù)據(jù)判定函數(shù)對數(shù)據(jù)基本特征進(jìn)行檢查，在匯總數(shù)據(jù)庫整理好后，由平臺主管再次核實(shí)驗(yàn)證，從而使數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證。該平臺已經(jīng)被中國人民大學(xué)、首都經(jīng)貿(mào)大學(xué)、中國民航大學(xué)、中國傳媒大學(xué)、華東師范大學(xué)、湖南商學(xué)院、河南財經(jīng)政法大學(xué)、江蘇海洋大學(xué)、西華師范大學(xué)等高校的老師和學(xué)生作為科研和授課的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源，同時得到來自中日友好醫(yī)院和武漢大視野、河南君友商務(wù)咨詢等業(yè)界研究人員的關(guān)注。平臺日活躍人數(shù)超過500人，關(guān)注人數(shù)已超過千人，且還在持續(xù)增加。公眾號的閱讀量和咨詢留言數(shù)據(jù)不斷提升，可見其已經(jīng)成為有一定影響力的數(shù)據(jù)集成共享平臺。今后，平臺除了每日數(shù)據(jù)更新之外，還會加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的深度，從預(yù)測和可視化圖方面增加研究內(nèi)容，以發(fā)揮更大的數(shù)據(jù)價值。