新冠病毒变种KP.2来袭,国家疾控局发布重要提示
KP.2变种的基本特征与传播趋势变种来源与突变特性KP.2是JN.1变种的后代，属于FLiRT变体组（因刺突蛋白中45346位点突变得名） ，具有更强的传染性。其同类变种KP.KS.1等也在美国流行 ，但KP.2占比比较高 。
不是同一个分支 。二者属于新冠病毒不同变异路径下的分支，但都属于奥密克戎大家族中的成员。从世界病毒分类委员会公布的进化树来看 ，NB（如XBB.70分支）和PQ（如XBB.1分支）虽然同属于奥密克戎XBB重组株后代 ，但分化于不同时间节点 。
欧洲疫情地图(12月11日)
爱尔兰（71）和冰岛（59）感染率最低，挪威（93）和芬兰（114）也处于较低水平 。欧洲大国如希腊（26）、西班牙（217） 、法国（232） 、比利时（286）和英国（315）感染率均低于爱沙尼亚 ，且呈下降趋势 ，主要得益于严格限制措施的实施。
中国武汉1121万人口，确诊5万；卢森堡60万人口 ，确诊2千6 ，两国每百万人的患者密度都是4000多人，新冠肺炎患者比例均为0.4%-0.5%之间 。一个奇特的事情是 ，中国武汉市的疫情全国紧张 ，卢森堡本身却依然非常淡定，也许小国与大城市相比，对于疫情的“免疫程度”比较过 。下面是卢森堡在欧洲地图上面的位置。
此外 ，有研究指出 ，新冠病毒可能首先是从欧洲传播到美国的 。因为欧洲的疫情可能在2019年11月就已经开始蔓延 。 意大利都灵和米兰去年12月18日的废水样本中首次发现了新冠病毒，这进一步支持了新冠病毒去年年底在欧洲已存在的观点。
局部的不同
局部的不同主要体现在地理位置、毒株类型 、疫情表现及应对策略上 地理位置的不同 中国地域辽阔 ，南北地区在气候 、环境、生活习惯等方面存在显著差异 。这些差异不仅影响了人们的日常生活 ，也在一定程度上影响了疫情的传播和表现 。
局部并不是特指人体的某一具体部位，而是指整体中的某一部分。在不同的语境下 ，局部所指的部位或范围会有所不同。局部在地理或天气语境中的含义 在地理或天气预报中 ，局部通常用来描述不能确定的特定地区 。
局部设计与整体设计的主要区别如下：定义与范围 局部设计：局部设计是针对某一特定区域或特定部分进行的设计 。在房屋装修中，它通常指的是对厨房 、卫生间 、客厅、卧室等空间的某个局部区域进行改造或设计 ，如更换厨房的橱柜 、调整卫生间的布局 、优化客厅的照明等。
从概括到具体的顺序则强调了由概念性的概述到具体实例的递进 ，使说明更加条理化和清晰 。 两种顺序都体现了逻辑上的层次感，前者注重由表及里 ，后者强调由浅入深 。 需要注意的是 ，无论是采用总分结构还是逻辑顺序，目的都是为了使内容表达更加合理、易于理解。
镝数图表教程-人民日报和央视新闻都爱用的南丁格尔玫瑰图,更简单好用的...
〖壹〗 、镝数图表制作玫瑰图的优势 模板支持：镝数提供人民日报风格的南丁格尔玫瑰图模板，无需从零设计 ，直接填入数据即可生成专业图表 。交互效果：生成的图表支持交互功能 ，可通过链接或二维码分享，查看动态数据展示 。个性化调整：支持调整颜色 、大小、位置、文字标签等 ，满足个性化需求。
〖贰〗 、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 ，并打开 。步骤二：编辑数据 选中玫瑰图 ，点击右侧【编辑数据】，将数据替换为最新的数据 。步骤三：调整图表样式 选中玫瑰图 ，调整位置和大小 ，并编辑【颜色】统一为渐变色，以增强图表的美观性。
〖叁〗 、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 。步骤三：选中玫瑰图 ，调整位置和大小，编辑【颜色】统一为渐变色。
【DiVoMiner】疫情大数据,非一般的词云图把看不见变得可见
DiVoMiner？可通过制作词云图将疫情大数据中看不见的信息变得可见 ，以直观展示全球新冠肺炎疫情中各国家/地区的累计确诊病例情况。
非常惊艳的南丁格尔玫瑰图
〖壹〗、南丁格尔玫瑰图是一种极坐标下的柱状图 ，用半径反映数值大小，因视觉夸大效果适合对比相近数据 ，最早由南丁格尔设计用于展示战地医院死亡率 。以下是具体介绍：名称来源克里米亚战争期间 ，南丁格尔为说服维多利亚女王改善军事医院卫生条件，设计了南丁格尔玫瑰图（原名鸡冠花图 ，Coxcomb） 。
〖贰〗 、可以通过组合多个南丁格尔玫瑰图 ，使用特定函数将它们整合在一起，以呈现更丰富的信息。综上所述 ，南丁格尔玫瑰图以其独特的设计和广泛的应用领域 ，在数据可视化领域展现出非常惊艳的效果 。
〖叁〗 、南丁格尔玫瑰图在数据可视化领域有广泛的应用 。尽管外形类似饼图，实质上它更接近于在极坐标下绘制的柱状图或堆叠柱状图，以半径反映数值。然而 ，半径与面积之间的平方关系会导致数据比例的夸张 ，因此在追求数据准确性时可能不是最佳选取 。但适当夸张有助于在相近数值间进行区分 。
〖肆〗、起源与命名：南丁格尔玫瑰图由弗洛伦斯·南丁格尔发明。
〖伍〗 、添加数据标签，与雷达图结合 。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 。
