【最新国内疫情表,最新国内疫情表态发言】

cscp最新版本

〖A〗、 考试版本与时间规划考的是CSCP0版本（11月15日前购买考卷，2022年3月31日前生效）。因0版本架构变化大，多数人选择在0版本生效期内完成考试，避免重新适应新规则。备考周期为7个月，主要因家庭因素（两个孩子）导致学习时间零散。

〖B〗、 核心备考资料教材（0版本）官方发布的最新版教材是备考基础，涵盖供应链管理的核心理论、框架及实践案例。需系统学习各章节内容，重点理解供应链战略、设计、计划、执行等模块的逻辑关系。Learning System题库（0版本）官方配套的在线题库，包含模拟题和真题，题型与考试高度一致。

〖C〗、 CSCP认证0版本将于2021年12月正式推出，其过渡时间表及核心改革方向如下：版本过渡时间表2021年9月1日：CSCP0 ECM（考试内容手册）正式发布，供考生提前熟悉框架。2021年12月1日：开放购买CSCP0学习系统；停止销售CSCP0学习系统。2022年3月30日：CSCP0考试永久终止。

疫情是否又要回归?

〖A〗、 目前没有明确证据表明疫情会大规模回归，但局部散发或新变异株引发的小范围波动仍可能存在，疫情完全结束的时间尚无法精准预测，其发展受病毒变异、防控措施、疫苗接种情况等多因素影响。关于疫情是否会回归全球疫情形势：从全球范围来看，不同地区的疫情发展态势存在差异。

〖B〗、 对疫情是否会反扑以及国家重新启动封控和核酸情况的分析疫情是否会反扑：虽然世卫宣布紧急状态结束，但疫情仍有可能反扑。一方面，新冠病毒不断变异，新的变异株可能出现更强的传播力或致病力；另一方面，全球人员流动频繁，不同地区的疫情情况不同，输入性病例可能引发局部疫情反弹。

〖C〗、 关于疫情是否会反弹，需从多维度分析：感染人数反弹几乎必然。取消社交距离、口罩等强制性措施后，病毒传播环境更宽松，每日新增确诊病例上升是预期内的结果。丹麦取消措施初期即出现感染高峰，但因疫苗保护作用，重症率和死亡率未显著升高，医疗系统未出现挤兑。重症和死亡人数反弹可控。

〖D〗、 美国疫情预测：美国传染病学专家安东尼·福奇日前接受采访称，未来数月，新冠疫情仍将持续，而且美国民众想要回归正常生活可能需要“一年左右”。美国经济政策：美国财政部长史蒂文·姆努钦日前表示，即使一些州再次暴发疫情，美国也不会再为了遏制疫情而关停经济。

〖E〗、 若以“回归到疫情前相似的生活状态，且病毒不再造成大规模社会停摆和医疗挤兑”为标准，可能还需要至少1到3年过渡到相对稳定阶段。以下是具体分析：短期内（未来6 - 12个月）：部分国家在疫苗接种率提升和药物应用后，会逐步放宽限制。但局部小规模疫情爆发仍可能出现，新变种带来的担忧也难以消除。

〖F〗、 疫情最终会过去，但需要经历从严格管控到常态化防控、再到社会群体免疫和病毒共存的渐进过程。具体分析如下：疫情常态化与疾病等级调整自国家调整防控政策后，新冠已被纳入常态化疾病管理范畴。其严重程度已与普通肺炎相当，社会对感染者的接纳度显著提升，不再因感染新冠而产生恐慌或排斥行为。

全球新冠疫情国内国外全数据统计Excel

〖A〗、 明确数据需求国内数据：包括各省（自治区、直辖市）的累计确诊、累计死亡、累计治愈、现有确诊等数据，可能还需要按日期进行细分。国外数据：包括各国及其下属州/省的疫情数据，同样需要累计确诊、累计死亡、累计治愈、现有确诊等细分数据。

〖B〗、 访问网站 打开浏览器，输入网址“moyutime.cn”进入“新冠疫情历史数据查询”网站。查询国内省份数据 在首页，你可以看到中国34个省自治区和直辖市的数据概览。点击你感兴趣的省份，进入该省份的详细数据页面。页面将展示该省份的累计确诊、现有确诊、累计死亡、治愈人数等关键数据。

〖C〗、 数据准备：从官方通告wsjkw.gxzf.gov.cn/ztbd_...获取截至2月9日的累计病例数，如德保县162例等。 完善数据：在EXCEL中整理数据，包括行政区名和病例数，使用小O地图的功能补充所需列。

〖D〗、 数据准备 收集数据：从百色市卫健委或相关政府部门获取新冠疫情数据，特别是各行政区的累计病例数。数据应包含行政区名称和对应的病例数。整理数据：在Excel中创建一个表格，包含两列：一列是行政区名称，另一列是对应的病例数。确保数据准确无误，并保存为.xlsx格式的文件。

〖E〗、 中国国家统计局 网址：http：//data.stats.gov.cn 简介：作为宏观经济数据的核心来源，覆盖了经济、人口、就业等宏观领域。提供季度GDP细分数据，支持CSV格式导出。

〖F〗、 此前伦敦帝国理工学院的根据英国政府为新冠疫情提供的信息建模表明，英国正在实行的疫情封锁和隔离措施，有希望将死亡人数控制在2-3万之间，英国剑桥大学的西尔维亚理查森（Sylvia Richardson）教授和皇家统计学会认为，这是基于关于流行病发展方式的非常强有力的假设。