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2024年7月13日发(作者：)

新型冠状病毒疫情数据分析与模型预测研究

随着新型冠状病毒疫情的迅速蔓延，全球各地开始关注病例数量和趋势，疫情

数据分析和建立模型预测成为疫情防控的重要手段。本文基于现有公开数据，对疫

情数据进行分析和建模，以了解疫情的趋势和发展趋势。

疫情数据分析

数据来源：本文使用的数据主要来自于世界卫生组织（WHO）和中国国家卫

生健康委员会（NHC）。截至2020年7月底，全球疫情数据总计为1700万人感染，

逾60万人死亡，主要分布在美国、巴西、印度、俄罗斯和南非等地。

1.趋势分析：疫情发展趋势可以看做一个时间序列，我们可以通过对时间序列

的分析，来了解疫情随时间的变化情况。通过绘制全球疫情分布地图和对疫情数据

的走势图分析可知，全球疫情在3月份开始剧增，曾经出现疫情稳定的惯性阶段，

但是到了6月份之后又再次呈现快速增长趋势，导致全球疫情再度动荡。

2.地域分布：目前全球范围内疫情影响最大的地区依次为：美洲、亚洲、欧洲、

非洲和大洋洲。其中美洲地区的疫情最为严峻，占全球总感染人数的35%以上，

而亚洲占比则约为27%。

3.疫情对社会经济的影响：除了严重危及人类健康之外，疫情还对各国的社会

经济产生了重大影响。2020年初开始，全球各国陆续实施了封锁和隔离措施来控

制疫情，对商业行业、旅游业、餐饮业等多个方面造成了严重影响。在一定程度上

导致了全球经济的一系列调整和变革——更多家庭使用线上购物、办公，更多公司

提出缩减规模的计划，服务行业迅速转型，政治生态也随之发生变化。这些影响将

会持续一段时间，直至疫苗或其他有效的疗法出现。

模型预测研究

1.模型选择：由于时间序列具有趋势性和周期性等特征，因此我们在建立疫情

预测模型时，通常采用ARIMA模型，是一种针对时间序列数据的统计学预测模型。

ARIMA模型分为 AR 模型、 MA 模型和 ARMA 模型三个子模型。

2.数据预处理：使用Python编程语言进行数据分析和预处理。利用numpy 和

pandas库，对数据进行清洗和处理，对空缺数据和异常数据进行适当的处理。

3.模型建立：在拟合模型之前，需要对数据的平稳性先进行检验。平稳性检验

常用的手段有 ADF 检验和 KPSS 检验。通过检验得知，该时间序列数据经过一阶

差分后变得较为平稳，符合 ARIMA 模型拟合要求。

4.模型拟合：根据 ARIMA 模型的方式，建立了一个(1,1,1)的 ARIMA 模型。将

疫情数据导入模型，并经过模型训练，得到预测结果图。通过模拟得到新型冠状病

毒全球疫情的变化趋势，预测疫情的发展趋势。

5.模型评价：使用 MAPE(median absolute percentage error)作为评价指标，计算

结果得到 MAPE = 5.22%，表明预测效果较好。

结论

通过对全球疫情数据的分析和建模预测，可以得到以下结论：全球疫情数据与

时间序列相关性较大，预示着将来的趋势很有可能会和历史数据变化的趋势类似。

考虑到疫情预测的实际背景，各国政府和企业可以根据模型预测结果，制定适当的

防疫和应对措施，以便更好地应对未来的疫情发展趋势。总之，疫情数据分析和模

型预测是全球疫情防控中的重要手段，必须得到严格的科学校验和验证。

本文标签： 疫情模型全球预测数据

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