全球各国疫情大数据分析
2024年卫生统计总结
2024年卫生统计总结2024年是一个充满挑战和机遇的年份，全球各国在抗击COVID-19疫情的过程中经历了很多困难和变革。
在这一年里，卫生统计数据扮演了重要的角色，提供了对健康状况、疾病负担和卫生资源分布的详细了解。
本文将对2024年的卫生统计数据进行总结和分析。
一、疫情情况2024年是新冠疫情爆发后的第四个年头，全球范围内的疫情情况呈现出差异化。
在一些国家，特别是那些能够有效控制疫情的国家，疫情逐渐得到控制，病例和死亡人数呈现下降趋势。
然而，仍有许多国家和地区持续面临疫情的挑战，病例和死亡人数较高。
二、疾病负担除了新冠病毒之外，其他疾病的负担也是2024年卫生统计数据关注的重点。
在经过多年的努力后，全球某些传染病疫苗接种率有所提高，一些疾病的发病率下降。
然而，与此相反的是，慢性非传染性疾病的负担逐年上升。
例如，心血管疾病、癌症和糖尿病等慢性病在全球范围内造成的死亡人数和健康影响仍然很大。
三、卫生资源分布2024年，卫生资源在全球范围内的分布仍然存在不均衡现象。
一些国家和地区的卫生资源相对充足，人均卫生服务水平较高。
然而，许多低收入国家和贫困地区依然面临卫生资源匮乏的挑战，人们无法得到基本的卫生保健服务。
这种不平等导致了健康差距的进一步扩大。
四、健康数据收集和管理2024年，用于收集和管理卫生数据的技术工具得到了广泛应用。
电子健康记录系统在许多国家的医疗机构中得到推广和使用，有助于提高数据的准确性和可靠性。
此外，人工智能和大数据分析等技术也为卫生统计工作带来了新的机遇和挑战。
五、卫生统计方法和指标在2024年，卫生统计方法和指标得到进一步改进和完善。
此前，在衡量健康状况和卫生服务质量时主要依赖传统的指标如死亡率和出生率。
然而，在全球范围内，对更多的因素进行综合评估变得越来越重要，例如生活质量、健康期望寿命和失能率等。
总之，2024年的卫生统计数据提供了对全球卫生状况的全面了解。
虽然疫情仍然是一个主要挑战，但许多国家在疫苗接种和疫情防控方面取得了显著进展。
2024年全球健康卫生状况报告
发达国家医疗资源丰富，发展 中国家医疗资源相对匮乏
城市地区医疗资源集中，农村 地区医疗资源不足
公立医院承担主要医疗任务， 私立医院提供补充服务
医疗资源分配不均，部分地区 存在医疗资源浪费现象
优化医疗资源配置：根据人口分布和疾病负担，合理配置 医疗资源
提高医疗服务效率：推广预约挂号、分诊制度，减少等待 时间
联合国儿童基金会（UNICEF）：致力于改善 全球儿童健康，提供援助和支持
世界银行（World Bank）：通过贷款和援助 项目，支持发展中国家改善卫生状况
非政府组织（NGOs）：在全球卫生领域发 挥重要作用，提供人道主义援助和医疗支持
各国政府：通过双边和多边合作，共同应对全 球卫生挑战，如抗击COVID-19疫情
服务可及性。
政府投入：增加 对卫生教育的投 入，提高卫生人 才培养的质量和 数量
奖学金和助学金： 设立奖学金和助 学金，鼓励优秀 学生投身卫生事 业
职业发展：提供 良好的职业发展 机会和晋升通道， 吸引和留住卫生 人才
国际合作：加强 国际合作，引进 国外先进的卫生 人才培养模式和 经验
世界卫生组织（WHO）：协调全球卫生事务，制定卫生标准和规范，提供技术支持和指导
降低医疗成本： 利用数字化技术， 如远程医疗、智 能诊断等，降低 医疗成本，提高 医疗服务效率。
提高医疗服务质 量：通过数字化 技术，如电子病 历、智能诊断等， 提高医疗服务质 量，减少医疗差
错。
促进医疗资源公 平分配：利用数 字化技术，如区 域医疗信息共享、 远程医疗等，促 进医疗资源公平 分配，提高医疗
国际制药公司：研发新药和疫苗，为全球卫生 事业做出贡献
中国：健康中国2030规划，提高人均预期寿命，降低疾病负担 美国：健康人民2020计划，提高医疗质量，降低医疗费用 英国：国家医疗服务体系（NHS），提供全民免费医疗服务 德国：健康促进计划，预防为主，提高生活质量 日本：健康日本21计划，预防慢性病，提高老年人健康水平 印度：国家卫生政策，提高卫生服务覆盖面，降低儿童死亡率
大数据案例数据新闻
大数据案例数据新闻随着社会信息化的快速发展，大数据已经成为了推动社会进步和创新的重要力量。
大数据的应用涵盖了各个领域，其中之一就是数据新闻。
数据新闻是指通过收集、整理和分析大量数据，将数据转化为可视化的形式，以便更好地传达信息和呈现事实的一种新闻形式。
下面将介绍几个大数据案例数据新闻，展示大数据在新闻领域的应用。
1. 疫情数据分析新闻随着全球新冠疫情的爆发，疫情数据分析成为了人们关注的焦点。
通过收集各国疫情数据，包括感染人数、治愈人数、死亡人数等，可以对疫情的传播趋势和影响进行分析。
数据新闻可以通过可视化的方式展示疫情数据，例如制作疫情地图、趋势图和对比图等，帮助公众更好地了解疫情的发展情况，提高公众的防护意识。
2. 网络舆情数据分析新闻随着互联网的普及，网络舆情对社会的影响越来越大。
通过收集和分析大量的网络舆情数据，可以了解公众对某一事件或话题的态度和观点。
数据新闻可以通过制作情感分析图、热词云图等方式，直观地展示公众的情绪和关注点。
这样的数据新闻可以帮助政府和企业更好地了解公众的需求和意见，为决策提供参考依据。
3. 交通数据分析新闻交通拥堵是城市发展中常见的问题，通过收集和分析交通数据，可以帮助人们更好地规划出行路线，减少拥堵。
数据新闻可以通过制作实时交通图、拥堵热点图等方式，向公众展示当前的交通状况。
这样的数据新闻可以帮助公众选择合适的出行方式和时间，提高出行效率，减少能源消耗和环境污染。
4. 经济数据分析新闻经济数据是衡量一个国家或地区经济发展状况的重要指标。
通过收集和分析大量的经济数据，可以了解经济的增长速度、产业结构和就业情况等。
数据新闻可以通过制作经济增长曲线图、行业占比图等方式，向公众展示经济的发展情况。
这样的数据新闻可以帮助公众了解经济的现状和趋势，为投资和创业提供参考依据。
总结：大数据案例数据新闻通过收集、整理和分析大量的数据，将数据转化为可视化的形式，以更好地传达信息和呈现事实。
疫情实时大数据报告
疫情实时大数据报告9月28日0—24时，31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增确诊病例12例，均为境外输入病例（上海5例，四川3例，陕西3例，福建1例）；无新增死亡病例；新增疑似病例1例，为境外输入病例（在上海）。
当日新增治愈出院病例13例，解除医学观察的密切接触者254人，重症病例与前一日持平。
境外输入现有确诊病例184例（其中重症病例2例），现有疑似病例1例。
累计确诊病例2835例，累计治愈出院病例2651例，无死亡病例。
截至9月28日24时，据31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告，现有确诊病例184例（其中重症病例2例），累计治愈出院病例80566例，累计死亡病例4634例，累计报告确诊病例85384例，现有疑似病例1例。
累计追踪到密切接触者832332人，尚在医学观察的密切接触者7729人。
31个省（自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团报告新增无症状感染者26例（均为境外输入）；当日转为确诊病例2例（均为境外输入）；当日解除医学观察15例（均为境外输入）；尚在医学观察无症状感染者376例（境外输入374例）。
累计收到港澳台地区通报确诊病例5634例。
其中，香港特别行政区5075例（出院4790例，死亡105例），澳门特别行政区46例（出院46例），台湾地区513例（出院482例，死亡7例）。
世界卫生组织21日公布的最新数据显示，中国以外新冠肺炎确诊病例达184657例。
世卫组织每日疫情报告显示，截至欧洲中部时间20日23时59分（北京时间21日6时59分），中国以外新冠肺炎确诊病例较前一日增加31884例，达到184657例；中国以外死亡病例较前一日增加1336例，达到7923例。
全球范围内，新冠肺炎确诊病例较前一日增加32000例，达到266073例；死亡病例较前一日增加1344例，达到11184例。
随着新冠肺炎全球确诊病例持续快速增加，世卫组织欧洲、西太平洋、非洲区域办公室多名负责人呼吁全球团结一致抗击新冠肺炎。
新肺炎大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言自2019年底新型冠状病毒（COVID-19）疫情爆发以来，全球各国政府和卫生组织迅速采取了一系列措施来控制疫情的蔓延。
为了更好地了解疫情的发展趋势、传播规律和防控效果，本报告通过对新肺炎大数据进行分析，旨在为政府决策、公共卫生管理和科学研究提供数据支持和参考。
二、数据来源与方法1. 数据来源本报告所使用的数据主要来源于以下渠道：（1）中国疾病预防控制中心官网发布的新肺炎疫情数据；（2）世界卫生组织（WHO）发布的新肺炎疫情数据；（3）各国政府和卫生组织发布的新肺炎疫情数据；（4）社交媒体、新闻报道等公开信息。
2. 数据处理方法（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、去重、填补缺失值等处理，确保数据质量；（2）数据分析：运用统计学、数据挖掘等方法对数据进行处理和分析；（3）可视化：利用图表、地图等形式展示数据分析结果。
三、数据分析结果1. 疫情发展趋势（1）全球疫情发展趋势从全球疫情发展趋势来看，新肺炎疫情呈现以下特点：1）疫情爆发初期，全球疫情较为严重，主要集中在亚洲地区；2）随着各国采取严格的防控措施，疫情传播速度逐渐放缓；3）疫情在全球范围内呈现出局部暴发、区域扩散的趋势。
（2）我国疫情发展趋势1）疫情爆发初期，我国疫情较为严重，主要集中在武汉市；2）随着全国范围内采取严格的防控措施，疫情传播速度逐渐放缓；3）我国疫情已基本得到控制，但仍需保持警惕，防止疫情反弹。
2. 疫情传播规律（1）传播途径新肺炎主要通过以下途径传播：1）飞沫传播：患者咳嗽、打喷嚏、说话时产生的飞沫含有病毒，可传播给周围人群；2）接触传播：接触被病毒污染的物体或表面，如门把手、手机等，可传播病毒；3）气溶胶传播：在封闭、通风不良的环境中，病毒可通过气溶胶传播。
（2）潜伏期新肺炎潜伏期一般为1-14天，平均为5-6天。
部分病例潜伏期较长，可达14天以上。
（3）传播速度新肺炎传播速度较快，潜伏期短，传染性强。
3. 防控效果分析（1）隔离措施我国在疫情爆发初期就采取了严格的隔离措施，包括封城、封村、封路等，有效遏制了疫情传播。
新冠疫情大数据分析及管理研究
新冠疫情大数据分析及管理研究随着新冠病毒的肆虐，全球各国的抗疫形势异常严峻。
当前，各国都在积极探索科学、有效的抗疫措施，而其中的利用大数据进行疫情分析和管理的方法已经被证实是相当有效的方案之一。
在本文中，我们将探讨新冠疫情大数据分析及管理研究的意义、方法和局限性。
一、新冠疫情大数据分析的意义疫情分析是针对疫情发展的整体性研究，包括病例数、死亡率、疫情传播速度等多个指标。
大数据技术可以为疫情分析提供高效、快捷而准确的支持，有助于政府和公众做出合理的防疫措施。
首先，通过大数据分析，我们可以了解疫情的发展变化。
众所周知，这次疫情相当突然，多国政府并没有足够的防疫经验。
因此大数据分析更能够帮助各国有效地做出相关应对措施，比如监控病毒传播和人群流动情况，及时预警。
其次，大数据可针对特定疫情区域进行监测。
以武汉为例，大数据的应用可以帮助当局即时跟踪人员流动趋势、患者的人际接触方便，进一步调整疫情应对计划，以期有效抑制疫情发展。
最后，大数据技术还可以帮助疫情科研人员快速有效地获取疫情数据。
以中国现行的COVID-19诊断技术为例，依赖大数据能够加速相关研究，进一步扩大样本数，探究疾病特点及症状变化等，为制订更合理的抗疫方案提供支持。
二、新冠疫情大数据分析的方法随着大数据技术的不断提升，新冠疫情大数据分析的方法也不断丰富完善。
我们现在先来看一下目前应用广泛的三种分析方法：1.决策树算法这种方法会将决策过程组成决策树，并根据相应的权重值对决策树进行排序。
这种方法在疫情分析中的应用十分广泛，它可以根据病例信息、人员流动情况等数据的分析，找出疫情扩散规律和变化趋势。
2.K均值算法这种基于聚类的算法，则是通过数据样本的均值和方差来计算两个样本之间的相似性。
这样得出的结果可以用于病例归类、规律尝试性分析、多种策略的制订等用途。
3.关联规则算法这种基于统计的算法，主要是分析不同数据之间的关联性，得出疫情变化的相关因素。
其应用范围十分广泛，包括疫情预测、针对特定区域的病例诊断和量化估算等。
全球疫情防控PPT
教育机构之间加强合作，共享优质教 学资源，提高教学质量和效果。
灵活学习安排
教育机构调整学习安排，提供更为灵 活的学习方式，如分时段上课、自主 学习等，以满足学生和家长的需求。
远程工作的普及与发展
工作方式的转变
疫情促使许多企业和组织开始实施远程工作，员 工在家办公成为常态。
高效沟通工具
远程工作需要高效的沟通工具和协作平台，促进 了相关技术的发展和普及。
带来的心理压力。
06
未来展望与长期策略
新冠病毒变异的研究与应对
监测病毒变异情况
持续监测新冠病毒的变异情况，及时发现并分析变异株的特征和 传播力。
疫苗研发与调整
根据病毒变异情况，及时调整疫苗研发策略，确保疫苗的有效性 和安全性。
应对措施制定
针对新出现的变异株，制定有效的防控措施和应对策略，降低疫 情传播风险。
媒体宣传
利用媒体资源广泛宣传疫情防控信息，提醒公众注意个人卫生和防护措施。
03
国际合作与援助
医疗物资的国际运输与分配
医疗物资的国际运输
在疫情防控期间，国际社会通过空运、海运和陆运等方式， 将医疗物资快速运送到疫情严重的国家和地区。这包括口罩 、防护服、呼吸机等关键医疗设备。
医疗物资的分配
全球各国共同参与，通过国际组织、政府机构和非政府组织 等渠道，将医疗物资分发给最需要的地方，确保医疗物资能 够到达一线医护人员和疫情严重地区的居民手中。
04
经济影响与应对策略
全球经济下滑
全球GDP增速放缓
受疫情影响，全球多国采取封锁措施 ，导致经济活动受到严重限制，GDP
增速大幅下滑。
国际贸易受阻
各国边境关闭，限制人员流动，导致 国际贸易和供应链受到严重冲击。
新冠疫情大数据分析与预测
新冠疫情大数据分析与预测
近一年来，新冠疫情在全球范围内肆虐，给人们的生活带来了极大的影响。
然而，大数据分析的应用为我们提供了更多的信息和预测，以帮助我们更好地应对这场疫情。
首先，让我们来看一下疫情数据分析的现状。
全球数千家科学机构和公共卫生机构都在运用大数据技术进行病例跟踪和深入疫情情况的研究，以辅助疫情防控工作。
对于像新冠病毒这样已知的病毒，数据分析可以帮助我们确定感染者的传播模式和感染途径，判断防疫措施的有效性，同时也可以帮助医生更好地判断病情并制定合理的治疗方案。
其次，疫情数据分析也能够为未来的疫情防控提供一些有益的预测。
比如，基于历史数据和当前疫情情况，可以采用机器学习或其他算法，预测未来病例数量和传播方向。
这可以帮助政府和医疗机构做好充分的准备，保证防疫措施的针对性和有效性。
此外，数据分析还能够为疫苗开发提供指导，根据病毒型号和基因序列，研究人员可以预测疫苗的研发时间和疫苗的有效性，从而更好地指导疫苗研发的方向和进度。
当前，全球各地仍在防控疫情，基于大数据的技术和应用仍在努力提高。
从某种程度上讲，疫情数据分析已经成为了一种全球
性公共需求，更多的专业人员和研究机构参与进来，必将进一步提高疫情数据分析的水平和质量。
总之，大数据分析可以帮助我们更好地防范传染病的风险，疫情数据分析的应用已经成为了疫情防控的基本手段之一，提高数据分析技能和研究水平，可以进一步改善公众的生命和健康。
基于疫情大数据的防控策略分析
基于疫情大数据的防控策略分析一、引言2020年初，新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情在全球范围内爆发，给全球公共卫生体系带来前所未有的挑战。
面对疫情的严峻形势，各国政府和卫生部门采取了一系列的防控策略。
其中，数据技术的应用为防控工作提供了重要的支持。
本文将基于疫情大数据，探讨防控策略的优化和应用。
二、疫情大数据应用现状1. 疫情分析疫情数据分析可帮助政府和卫生部门更好地了解疫情的动态，尤其是病毒传播的规律和影响卫生医疗资源分配的现状。
例如，在中国武汉市发生疫情期间，卫生部门运用人工智能技术，开发了一套“新冠状病毒肺炎预测模型”，实现了对疫情下一步扩散趋势的准确预测，从而采取及时、有效的防控措施。
2. 疫情预警疫情监测数据的时效性和精准性是实现疫情预警的关键。
随着物联网技术的发展，疫情数据的来源和类型更加多样化。
例如，对人员流动进行追踪，掌握病毒输入风险和扩散趋势；利用社交媒体和网络搜索数据，了解公众对疫情的态度、情绪和行为等，以此判断疫情的可能变化。
3. 疫情溯源基于大数据的技术可以追溯疫情的传播轨迹，快速定位感染源头和病例流行区域。
例如，在我国海南省本次疫情期间，海南省卫健委在疫情溯源方面采用了大数据技术，通过对病例信息进行筛查和分析，追溯了38名病例的感染链条路径，有效地掌握了疫情的传播情况，实现了对疫情的全面管控。
三、基于大数据的防控策略优化1. 基于预测模型的防控措施针对疫情动态变化，政府可以利用大数据预测模型，对疫情未来扩散趋势进行评估和预测。
政府可以根据预测结果，制定相应的防控措施，例如，根据预测结果掌握疫情发展趋势，提前运用大规模检测、封闭治疗等措施，预测疫情高发区的病例人群，加强对该地区人员流动的限制，减少病毒传播的风险。
2. 基于追踪监测的防控措施针对疫情传播及潜伏的情况，政府可以利用大数据追踪技术，将重点监测人员的行踪情况，采取科学的隔离和治疗措施。
例如，利用站点定位展示追踪人员的动态，确保他们始终处于政府监管之下，确保疫情的准确监测和防控。
疫情防控中的大数据应用
疫情防控中的大数据应用一、疫情数据的实时监测与分析大数据技术在疫情监测方面发挥着核心作用。
各级疾控中心和医疗机构将病例信息录入疫情报告系统，大数据平台对病例数、疑似病例数、治愈病例数等数据进行实时统计、分析和展示。
这使得政府和公众能够及时了解疫情的发展态势，为制定和调整防疫政策提供了科学依据。
二、流行病学调查与追踪在追踪疫情传播链方面，大数据技术显示了其强大的功能。
通过对病例的出行轨迹、接触人员等信息进行分析，大数据平台能够迅速锁定疫情传播的关键环节，为防控疫情蔓延提供了有力支持。
大数据技术还能协助相关部门开展密切接触者的查找和隔离工作，大幅提升防控效率。
三、物资供应链的优化管理大数据技术在物资供应链管理方面也起到了关键作用。
疫情防控期间，物资供应成为关键环节。
大数据技术可以对全国各地的医疗物资储备、生产、运输等进行全面监测，协助政府部门优化物资分配，确保医疗资源得到合理利用。
同时，大数据还能为生产企业提供市场预测，提高产能，满足防疫需求。
四、疫情防控政策的评估大数据技术在疫情防控政策评估方面也具有重要意义。
通过对政策措施实施前后的数据进行分析，可以评估政策效果，为政府调整防控策略提供依据。
例如，在采取封控措施后，大数据平台可以监测封控区域的人员流动情况，评估封控效果，为政府优化防控策略提供支持。
五、全民健康信息的智慧管理在健康管理方面，大数据技术为疫情防控提供了有力支持。
通过普及健康码、健康打卡等应用，大数据平台可以实时掌握民众的健康状况，为疫情防控提供数据支持。
同时，大数据技术还可以为疫苗接种、疫情防控宣传教育等工作提供有力支持。
六、国际合作与交流的桥梁在全球疫情防控中，大数据技术在国际合作与交流方面发挥了重要作用。
各国可以通过大数据平台共享疫情数据，促进疫情防控经验交流，共同应对疫情挑战。
大数据技术还可以协助国际组织监测全球疫情趋势，为全球疫情防控提供支持。
大数据技术在疫情防控战中发挥了举足轻重的作用。
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全球：疫情控制曙光初现
2020年已经过去了三分之一，我们所有人见证了一段历史，并还在见证着
“新冠病毒”这一自然界飞来的“黑天鹅”的肆虐全球。
所幸，在全人类的共同努力下，我们似乎已经看到了获取最终胜利的曙光，虽然每天的确诊病例数和各种其他负面的数字仍然在往上跳动，但是从各个国
家每日确诊病例的变化率来看，最坏的时刻或许正在过去。
图表1：绝大多数国家及地区确诊数变化率已显著下降
来源：ECDC，国金证券研究所创新数据中心。
纵轴处全球外，自下而上按照累计确诊数字由高到低排列。
从数据看，大多数欧洲国家已经基本得到控制，最近呈现出较快增长趋势
的国家主要为俄罗斯、巴西、秘鲁、印度、沙特阿拉伯、墨西哥，等。
美国作为确诊数最多的国家，疫情基本传播到了全国所有的州（state）、
郡（county）、市（city），和特区，严重程度也创造了历史。
几个月来，市场上最关注的点依然还是疫情对经济的影响程度，没有欧美
等主要经济体的恢复正常，经济就始终还是处于极大的不确定性中，而仅就疫
情的发展情况看，曙光已经开始显现。
图表2：美国疫情分布（按郡和市）
来源：美国各州公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心。
确诊数经指数化处理。
全球：人的活动开始逐渐恢复
我们参照跟踪国内复工复产数据的方式，通过过去一段时间的数据收集与
整理，编制了一系列反应人的活动的指数，主要为两类：
1、出行指数，日频：基于大数据技术和人工智能算法，对各类公开数据
进行收集、整理、建模，编制了全球主要国家及地区的出行指数，且
横向纵向可比；
2、各类场所人流强度指数，日频：同样基于算法模型，对公开数据整理
建模后得到的不同类别场所的人流强度指数，主要包括居家、零售、
公园、办公区域等场所。
在肆虐的病毒面前，最终所有国家及地区都采用了唯一可行的办法：封锁。
也因此，当把所有国家及地区的出行指数放在同一张热力图中对比时，清晰的
冰火两重天的分割线基本发生在三月上旬。
四月底的最后一到两周，以欧洲主要国家为代表，多地的出行指数环比都
开始出现回升。
图表3：各国家（地区）出行指数，同比随依然显著下降，但环比已经开始回升
来源：通过公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心。
图表4：出行指数-美国图表5：出行指数-俄罗斯图表6：出行指数-英国
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心图表7：出行指数-德国图表8：出行指数-法国图表9：出行指数-意大利
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心
图表10：出行指数-西班牙图表11：出行指数-日本图表12：出行指数-新加坡
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心图表13：出行指数-韩国图表14：出行指数-巴西图表15：出行指数-阿根廷
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心
从人流强度指数看，欧洲范围内，进入4月底以来，办公地点的强度环比
显著上升，居家强度则显著下降。
在当前疫情状况较好的国家，公园的人流强度显著上升，反映了居民外出
休闲、锻炼活动的快速恢复；但是，线下零售的人流强度依然没有明显起色。
图表16：人流强度指数-欧洲-办公地点-3月1日图表17：人流强度指数-欧洲-办公地点-3月15
日
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心
图表18：人流强度指数-欧洲-办公地点-4月1日图表19：人流强度指数-欧洲-办公地点-4月15
日
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心
图表20：人流强度指数-欧洲-办公地点-4月25日
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心
图表21：人流强度指数-欧洲-线下零售-3月1日图表22：人流强度指数-欧洲-线下零售-3月15
日
来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心来源：公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心。