从武汉出现第一例新冠肺炎患者开始，不知不觉，这场足以被载入历史的“世界新型瘟疫”已经持续4个多月了，全球感染人数也已经突破
184万！更为可怕和绝望的是，这场灾难还远远看不到拐点，国外疫情正盛，国内输入型病例也有抬头迹象；
而更为可悲的是，有些国家和人却采取消极的“鸵鸟思想”，只顾着把头深深埋在土里，以为不听不问就能万事大吉。
而就在今天，美国感染新冠肺炎的患者突破52万，死亡病例破2万，美国也取代了意大利成为当今疫情最严重的国家。
当天，美国总统特朗普才宣布全美进入建国以来的首次“重大灾难状态”。
因为在大多数人的眼里，美国医疗卫生条件一流、聚集着世界顶级的传染病学者、物资储备和人民生活水平很高，还有大西洋隔绝着欧洲疫情，可以说天时地利人和。
怎么看美国手里都是一把好牌，结果却被打的稀烂。
古来瘟疫多破国，如果其他国家不能像中国一样采取严控措施，恐怕社会动乱是避免不了。
想到这里，我就突然疑问：历史上瘟疫最严重的的地方究竟是哪里？
说做就做，于是我从网上随便找到了一份历史上瘟疫的名单，用python稍微加工了一下，将结果导入到FineBI，稍作处理就得到了自助数据集。（原始数据见文末）
在自助数据集内创建组件，将时间作为维度、死亡人数作为指标，即可以得到以此作为横纵坐标的散点图。
接下来还是用同样的办法拖拽需要的字段。就可以进行本次分析了。
瘟疫的“功劳”
我们看到，历史上死亡人数最多的三次瘟疫分别是541年的查士丁尼鼠疫、1892年世界第六次霍乱爆发、以及1918年间接结束一战的西班牙流感，各自死亡了数千万的人。
我找了资料，翻了翻《瘟疫与人》、《枪炮、病菌与钢铁》，摘出来几个有代表性的例子——没错，这些都是瘟疫的“功劳”。
帮助欧洲人统治美洲
为什么几百欧洲人就能成功的统治数百万的原住民？近代学者大多认同，几百个欧洲人之所以能够轻而易举地征服美洲，很大程度上要归功于瘟疫。
在新旧大陆相互隔离的时代，新大陆上的寄生物相当有限，印第安人的免疫系统鲜少被进犯，携带着寄生物来到新大陆的西班牙人或只是轻微抱恙，却触发了印第安人死伤惨重的噩梦。
麦克尼尔总结，“一个社会的疫病越多，其传染的破坏越小”。这也是为何欧洲各国在疫情爆发之初，希望获得”集体免疫“。
催化文艺复兴
11347~1353年，短短6年的时间，“黑死病席卷整个欧洲。这场鼠疫夺走了2500万欧洲人的性命，占当时欧洲总人口的1/3。
西方学者认为它“标志了中世纪的结束”，有许多学者认为黑死病促使天主教会的专制地位被打破，为文艺复兴、宗教改革乃至启蒙运动产生重要影响，是欧洲社会转型和发展的契机。
促进第一次第一次世界大战提早结束
西班牙流感的影响，在约6个月内夺5千万条生命，比持续了52个月的第一次世界大战死亡人数还多。此外此流感也是第一次世界大战提早结束的原因之一，因为各国都已没有额外的兵力作战。
人类损失最严重的瘟疫
影响范围最广的瘟疫
我分别拉出发生次数最多的瘟疫，以及死亡人数最多的瘟疫名称
果不其然，对人类产生最大影响的依然是鼠疫和霍乱。
这两类死亡率高、影响范围广的瘟疫，至今仍然广泛流传。
单次死亡人数最多查士丁尼瘟疫
死亡过亿的查士丁尼瘟疫，就发生在古罗马皇帝查士丁尼一世在任期间。
在当时，城内所有活动都因瘟疫而停止，一旦感染上瘟疫，死亡率就超过了80%。一场瘟疫下来东罗马死了三分之一左右的人口，到了公元7世纪初的人口仅有上世纪的60%。
数据分析与数据准确性
随着医疗水平的进步，我猜测人类对瘟疫的掌控力应当是逐渐增加的，于是拉出了所有年份死亡人数。
我们看到这个分布趋势，不太符合预制的假设。按理说古代卫生条件更差，瘟疫发生更为密集。将这些数据的地区拉出来看一下。发现这些数据里欧洲的最多。小编有理由推测，在网上的数据来源并不准确。
确保数据准确
说起来，发现数据有异常，揪出数据背后的问题，也是企业中很多数据分析师常做的工作。
所以我再去网上搜索中国历史上的瘟疫，果然，小编找到了有学者统计的中国史书上有记载的瘟疫。其中，很多记载是”死亡过半“、”死亡六七“，偶尔也能看到数万数十万的记载。
不过也没关系，古代是做不到今天一样准确的数据收集的，我们就基于欧洲和部分国内的数据，看一看还有没有其他结论。
意大利是疫情最多的地区
我继续拉出瘟疫和地区之间的关联，查看当前被记录最多的欧洲疫情，这一关联还真发现了问题——
欧洲规模最大的几次瘟疫，接近一半都有意大利？甚至没被圈起的奥地利，也是意大利的邻居。
对比疫情数据，历史再现
之前我发布过另一篇文章累计感染人数超20万！数据分析后我发现了全球疫情快速蔓延的原因，里边分析到，3月17日意大利的疫情大致相当于2月8日的湖北。今日，武汉已经全面解封，而意大利的累计确诊人数已经超过武汉，病死率也是全球最高。
这个盛产古罗马文明、黑手党和浪漫传说的神奇国度，为何高频发生严重瘟疫？我去找了很多资料，都没有找到背后的原因，如果有了解内情的朋友，可以在评论区讲一讲。
附录
关于本次分析的源数据，大家可以在后台回复关键词“意大利”获得！
