一、背景介绍

随着新冠疫情的持续发展，了解实时疫情数据变得尤为重要，本文将指导读者如何获取并制作关于郫都区往年12月18日的疫情实时数据图表，以便进行数据分析、趋势预测和防控策略制定，本指南适合初学者和有一定基础的进阶用户。

二、准备工作

1、软件准备：你需要一款数据处理软件，如Excel或数据处理软件Python（附带数据分析库如Pandas和Matplotlib）。

2、数据获取：访问可靠的官方数据来源，如郫都区卫生健康委员会官网或相关政府公开平台，获取往年12月18日的疫情数据。

三、详细步骤

步骤一：数据收集

1、访问郫都区卫生健康委员会或其他相关政府网站。

2、查找“疫情通报”或“数据统计”等相关栏目。

3、导出或记录往年12月18日的疫情数据，包括确诊数、疑似病例、隔离人数、治愈人数等关键信息。

步骤二：数据整理

1、打开数据处理软件，创建一个新的工作表。

2、将收集到的数据按照日期、类型（确诊、疑似、隔离、治愈等）进行分类整理。

3、确保数据的准确性和完整性。

步骤三：数据可视化

（以Excel为例）

1、在Excel中，选择“插入”菜单中的“图表”。

2、根据数据类型选择适合的图表类型，如柱状图、折线图等，来展示疫情数据的趋势。

3、选择要展示的数据系列，配置图表的颜色、标题、图例等。

4、调整图表大小和位置，使其更加美观和易于理解。

步骤四：数据分析

1、根据图表数据，分析郫都区往年12月18日的疫情状况，如确诊数的变化趋势、隔离措施的效果等。

2、结合其他时间段的数据进行对比分析，得出更有价值的结论。

步骤五：报告制作

1、将整理好的数据表和疫情数据图表整合到一个报告中。

2、撰写报告说明，包括数据来源、分析方法、分析结果和结论等。

3、根据需要，可以将报告分享给相关部门或进行公开发布。

四、进阶技能学习（适用于进阶用户）

技能一：使用Python进行数据处理和可视化

1、学习Python编程语言基础，包括变量、函数、条件语句等。

2、学习数据处理库Pandas，掌握DataFrame的使用，能够读取、处理和分析数据。

3、学习Matplotlib库进行数据可视化，掌握绘制各类图表的方法。

4、实践项目：使用Python处理和分析疫情数据，并生成可视化报告。

技能二：高级数据分析技巧

1、学习时间序列分析，了解如何处理和分析时间序数据。

2、学习回归分析、聚类分析等高级数据分析技巧，预测疫情发展趋势。

3、掌握使用相关统计软件进行数据分析的方法。

4、通过实践项目锻炼高级数据分析技能。

五、注意事项

1、确保数据的准确性和可靠性，从官方渠道获取数据。

2、在制作图表时，选择合适的图表类型，使数据呈现更为直观。

3、在进行数据分析时，要结合实际情况，避免误导和误判。

4、尊重数据隐私，遵守相关法律法规。

通过本文的指南，初学者和进阶用户都可以轻松掌握如何制作郫都区往年12月18日的疫情实时数据图表，希望这份指南对你在疫情数据分析和防控策略制定方面有所帮助。