疫情防控第一联赛德甲、疫情过后德甲数据统计图

今天运困体育就给我们广大朋友来聊聊疫情防控第一联赛德甲,希望能帮助到您找到想要的答案。

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• 1、疫情过后爆发的20个行业有哪些
• 2、python疫情数据统计会出现的不足有哪些
• 3、统计图怎么画

疫情过后爆发的20个行业有哪些

优质回答新冠疫情在全球爆发也有三年时间了，虽然疫情让不少行业受到影响，但同时也带火了一些新兴行业。疫情过后爆发的20个行业有哪些？疫情期间同样也有很多人选择创业，对于疫情期间的市场到底做什么最能赚钱大家需要做好调查，下面来看下适合在疫情后做的投资项目推荐。

疫情过后爆发的20个行业有哪些

1、互联网医疗

肺炎疫情期间，各个平台都推出在线义诊用户足不出户辨别普通感冒与新型肺炎，各个APP也提供了“送药上门服务”即缓解了线下压力，也让无数消费者体验了互联网医疗的便利。

2、大数据分析、人工智能

本次疫情之所以能够在如此短的时间内被有效遏制，除了奋战在一线的广大医务、警务、社区工作者之外，默默无闻的人工智能、大数据分析领域也立下了汗马功劳。人口流动、远程监督、移动监测等数据实时更新，第一时间有专人做出统计分析，为下一阶段的决策提供了莫大帮助，可谓事半功倍。

3、健康产业

通过这次疫情，确诊人数不断攀升，人们更注重健康养生的重要性，疫情结束后人们的生活方式会发生改变，包括健康食品、健身、养生、保健、心理咨询等将受到欢迎。

4、传统的防护企业

疫情之后，口罩生产企业仍会面临巨大的需求，未来将有越来越多的人，愿意在公共场合佩戴口罩，电子体温计、空气消毒机、多次循环电子口罩等，都将日益普及，成为大众日常需求品；一些增强身体免疫力，增强体力的辅助性保健品，也会在某种程度上成为热销品。

5、医疗器械

近年来，我国医疗器械企业技术不断进步，带动配套产业链发展，在医改、分级诊疗、扶持国产设备等政策推动下，我国医疗器械行业有望迎来高速发展期，但产量还是供不应求，因此增量空间可期。

6、农村电商

现在城市里的电商已经到达了饱和，要想再加入可能成本和收益不成正比。而农村的消费水平已经得到了长足的增长，这个时候，将目光放到农村里，教会他们进行网上购物。现在很多农村里的人是有钱不知道怎么花，所以你要给他们提供相关的渠道。

7、上门服务行业

各种上门服务平台，比如蔬菜配送，定制化餐饮配送，代拿快递、委托跑腿、清洁/保姆/搬家等各种上门服务。这既大大降低被感染的风险也更节了时间与精力，这或许又是将来行业的一大趋势和热点。

8、行业机器人

此次疫情中，各大外卖平台无人配送已出现，预示着机器人的普及也可能成为未来重点发展方向，为未来无人配送奠定基础，有助于长期配送效率提升。

9、心理咨询

疫情期间，很多人天天涮新闻，出现了恐惧、焦虑等情绪。疫情之后，将会有大量的人需要私人心理医生、私人心理陪护。未来，将会有越来越多人的心理需要抚慰，线上咨询服务会逐渐兴起。

10、企业咨询服务

疫情期间由于不能复工，很多企业家愿意在线学习，思考企业的未来。在线上课程中受益的企业，将会更加看重自身抗风险能力及其组织架构调整、业务转型等，无论是线上还是线下，企业咨询服务都将迎来一个爆发期。

11、医疗卫生行业

疫情很多人都是戴口罩，对于口罩的需求更是重中之重，在去公众场所特别是医院、公交、火车站等等人员密集的场所，相信越来越多人都会习惯佩戴口罩，所以长期而言，口罩行业会获得一个长久的发展。

12、拍摄小视频软广告

现在是互联网电商时代，而这也促成了广告业的发展。在农村如果做视频软广告，需要运营者有丰富的生活，爱搞创意，商家都会愿意买单，有的可以分享到一些现在流行的短视频平台像快手、抖音等。如果有专业的团队，专门为乡镇上的商家做这样的视频软广告，一定会带来农村商业上的新突破。

13、智能家庭

随着居家办公的开始，家用家具，各种智能化设备以及家用娱乐设施，都将数字化，这不仅能打通电商供需，更能实现软件的一步掌控，个体与整个网络的交互也将进一步推动科技的发展，比如老板电器的智能厨房设备，之后或许不仅仅是进行单纯看在线菜谱的学习做菜，有可能直接通过熟人的在线视频一对一教学。

14、母婴行业

疫情期间，人们都不能外出，夫妻关系也因此更加和谐了，网友都调侃：2020年底新生儿的出生率一定高于往常，在这一趋势下，母婴产品行业一定备受关注，抓住这波新生儿潮，奶粉和尿不湿等母婴用品销售将会步入新的台阶，迎来经济新增长。

15、餐饮娱乐行业

因为无法出门，大家压抑的娱乐、消费、出行、旅游等需求，会在疫情过后迎来一波报复性反弹期，届时，如餐饮、娱乐、旅游、酒店等行业又会重新焕发生机，蓬勃发展。

16、游戏和视频软件

肺炎疫情期间，各个平台的游戏和视频软件数据都出现了大幅度的增长，恢复回正常生活后，任会有一部分惯性需求。

17、现代制造业

疫情期间，一些传统企业正思考业务模式。在危机中，对业务结构做加减法，让公司具有更有效的动态应对不确定性的业务能力。此次疫情之后，将加速中国企业向着更先进的现代制造领域迈进。尤其是一些大量依赖人工劳动的企业，会抛弃一些“食之无味、弃之可惜”的鸡肋产品，集中优势、保留核心能力，升级制造设备，向现在制造业转型。

18、短途同城配送服务

小区配送成为了疫情期间不得不使用的手段，因为大范围的小区封闭隔离让蔬菜肉类配得以第一次走进消费者的心理，此次的疫情结束，消费者养成的消费习惯会促使同城短途的跑腿配送服务和一些相关的上门服务平台得以发展，譬如定制化餐饮配送，清洁/保姆/搬家等服务有可能迎来爆发。

19、远程办公服务

尽管春节假期受疫情影响导致比去年延长了一倍多的时间，但是对于不少互联网企业，可以充分利用线上办公的优势，尽管员工身处各地，但是利用优秀的办公协作软件可以帮助企业降低业务的损失，尤其是疫情期间，相关数据统计近有2亿多用户使用远程办公，所以疫情结束后，能够实现个体协同的办公软件可以获得非常好的发展，而同时这也是未来高新企业发展的趋势，工作不再受地理空间限制。

20、无人零售行业

无人零售是人们可以不用接触任何人，只需要拿出手机扫二维码就可以轻松吃住行，避免交叉感染。而且现在的人更喜欢安静的场合，类似无人超市，无人酒店更加符合当代人的出行，所以这些也会迎来爆发。

就是关于疫情过后爆发的20个行业推荐，大家可以了解下，更多的有关国内疫情的一些情况关注分享。

python疫情数据统计会出现的不足有哪些

优质回答Python疫情数据统计的不足主要包括以下几个方面。

1、数据来源的不确定性：疫情数据的来源可能不够权威和可靠，如数据来源网站可能存在数据更新不及时、数据准确性低等问题，这会影响到数据的准确性和完整性。

2、数据处理的不完善：疫情数据统计过程中，可能存在数据处理不完善的情况，如数据清洗、数据标准化、异常值处理等环节不规范，导致数据质量下降。

3、数据分析的局限性：疫情数据分析只能从已有的数据中分析出过去的趋势和规律，但并不能预测未来发展的趋势。另外，数据分析结果也会受到样本数据不足、数据分析方法不当等因素的影响。

4、数据可视化效果不佳：疫情数据可视化是为了更好地展示数据，但可能存在某些数据无法很好地呈现或者图表设计不合理导致展示效果不佳的情况。

5、人为因素的干扰：疫情数据统计也可能受到人为因素的干扰，如数据造假等问题，这会影响到数据的准确性和真实性。

统计图怎么画

优质回答本文分别从五个角度进行阐述，首先是SPSSAU自动出图角度，SPSSAU作图思路角度（X和Y的角度），可视化图如何正确使用，以及一部分特殊统计图如何处理和SPSSAU图形样式调整等。

第一部分 SPSSAU分析自动出图

在进行数据分析时，比如频数分析，想了解男女的分布比例，此时直接进行分析SPSSAU默认会生成对应的图，方差分析，T检验，交叉分析等也是如此。

SPSSAU总是会默认提供最适合的图，当然也可选择使用。为什么SPSSAU可以做到这样，原因在于做分析的时候已经带着数据的类型，因此SPSSAU默认就知道应该画出什么样的图形。

比如做交叉分析，在得到规范表格时，SPSSAU默认会生成对应的柱形图，条形图，堆积柱形图或堆积条形图等，SPSSAU默认提供的图通常都是最优的，如果你希望切换成其它类型，点一下就好。

或者在进行方差分析时，需要对比不同类别数据的平均值差异，那么此时使用折线图是最优选择，因此SPSSAU会默认提供折线图，如下：

折线图是对比平均值的最好方式，当然如果需要使用其它图形，比如柱形图，条形图或雷达图等，点击切换即可。如果还有特殊需求，此时也可以把画图的数据直接下载下来，或自己在EXCEL里面作图均可。

SPSSAU可视化结合了数据分析方法的思想，默认提供准确的可视化图形展示，这是SPSSAU智能系统的一个组成部分，如果自己有特征的偏好，想按照自己的想法画图，接下来第二部分讲述如何按照自己的思路进行画图。

第二部分 作图思路X和Y

画图的时候事实上也有一种思维，同前3篇文章里的数据思维，分析思维和分析思路一样。首先区分数据类型，画图通常是体现X和Y之间的关系情况。那么首先需要知道X和Y分别的数据类型是什么，下面总结一个表格说明如下：

按照X和Y的思维，先识别出X和Y分别的数据类型情况，直接使用即可。SPSSAU当前提供累计共30类图形，分布于各个方法中自动生成，当然还有一些复杂或者特殊的图形需要自己作图。

比如多维的柱形图、多维的条形图或者多维的折线图，多维的箱线图，多维的误差线图等。均可在SPSSAU可视化里面找到，如下图：

假如现在想分析不同性别，且不同婚姻状况的人，他们在职业认同上的差异性，希望通过图形可视化展示差异情况；明显的这里面有2个X，而且都是定类数据；职业认同是定量数据，因此可使用‘簇状图’进行，如下图：

除此之外，SPSSAU还提供了组合图、气泡图、小提琴图、核密度图。

第三部分 可视化图的正确使用

前述两部分已经讲述在SPSSAU上如何进行作图，非常简单易懂，本部分讲述如何进行的使用图形，即图形如何进行讲解。首先在选择了正确的图形基础上举例说明，通常情况下，我们都希望图形呈现出有价值的信息，比如数据是否有明显的差异性，也或者数据之间是否有着明显的相关关系，也或者查看数据的分布是否有着正态性等。

依旧以数据类型为例，如果为定类数据，那么数据的选择百分比是否为100%，如果为100%，那么可能使用饼图，或者柱子一样高的堆积柱形（或条形）较为适合，因为需要特别呈现出比例加和为100%的效果；如果说数据为定量，那么通常情况下是查看平均值的大小直接进行对比，折线的高度更高那么说明平均值越大。当然也有可能使用其它的指标，比如中位数等进行表达，但都没有关系，选择了正确的可视化图后直接描述即可，并无复杂可言。

需要特别说明的一点是SPSSAU在可视化里面提供了万能的‘簇状图’，此处SPSSAU进行了智能化处理，无论你放入什么样的数据，SPSSAU总是会帮你生成对应的图形，而不用各个地方到底进行处理。

第四部分 特殊统计图处理

图形可视化在统计里面使用较多，如箱线图可查看数据是否有异常值，或对比数据的差异性；误差线图查看数据的波动幅度及差异情况；PP/QQ图查看数据的正态性情况；帕累托托分析‘二八原则’找到问题原因，也可以使用散点图了解数据之间的关系情况等，在SPSSAU‘可视化’里面均可全部实现，作图效果如下：

第五部分 SPSSAU可视化图样式设置

上述已经讲解SPSSAU的各类可视化图形，接着讲解下SPSSAU可视化图的样式设置等，通常情况下再作图后，比如想切换下样式风格，也或者小数位，也或者不想显示坐标轴等，均可在SPSSAU生成的可视化下面进行设置，如下图：

SPSSAU当前提供字体、字号、小数位、是否隐藏标签、是否展示Y轴，以及四类色彩风格设置，该设置只需要在任何一个地方设置，后续和其它全部的图都会基于该设置生成‘可视化图’，不需要重复进行设置。

今天的内容先分享到这里了，读完本文《疫情防控第一联赛德甲、疫情过后德甲数据统计图》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注www.zuqiumeng.cn,您的关注是给小编最大的鼓励。