首先，整理Excel中的数据 ，选择日期、累计确诊数和死亡数作为分析依据 。然后 ，使用Origin建立新工作表，导入数据并处理缺失或不连续的数据 。接着 ，进行Gompertz函数的非线性曲线拟合 ，通过SGompertz函数得出拐点日期和最终感染数。死亡数的预测也采用类似步骤，预测结果显示死亡率可能在1%至14%之间 。
流行曲线的制作通常采用折线图 。流行曲线，也称为时间序列图 ，它以时间间隔为横坐标 ，以发生病例数为纵坐标，将病例随时间分布的情况绘制成折线图 ，这样形成的曲线可以清晰地展示疾病的传播趋势和流行特征。
直方图。流行曲线 ，又称流行图，是以适当的时间间隔为横坐标 ，以发生的病例数为纵坐标 ，可将病例发生的时间分布绘成直方图，称流行曲线或流行线图 。流行图能提供大量有关流行的信息 ，包括：疾病的潜伏期 、可疑暴露日期 、暴发类型、流行发展趋势等 。
是表明病例发病时间的分布的曲线图。流行曲线是表明病例发病时间的分布的曲线图 。以横坐标为时间尺度 ，纵坐标为病例数，把各单位时间内（小时、日 、周 、月或年）发生的病例数标记在相应的位置上 ，可构成直方图或线图 ，称为流行曲线 。
技术成熟度曲线又称炒作周期、光环曲线，是对每一项新技术或其他创新所产生的共同模式的图形描述。它描述了创新的典型进程，从过度热情到一段时间的幻灭 ，最终理解创新在市场或领域的相关性和作用 。该曲线由全球知名的咨询公司（全球第一家信息技术研究和分析的公司）高德纳Gartner Group在1995年提出 。
山东疫情的高峰期发生在2022年12月15日至20日之间 ，这一时间段是疫情发展的顶峰。 山东省，简称“鲁 ” ，省会济南 ，位于中国东部沿海地区，介于北纬34°29′至38°201′ ，东经114°45′至122°43′之间 。
在节目中 ，吴尊友列出了两张图片 。左图为临床症状发病时间统计图，右图为诊断报告日流行曲线图。在这两张照片中 ，疫情高峰期是7月24日 。吴尊友分析说 ，这说明大连疫情发现较早，很多病例没有临床症状 。这说明大连疫情规模已经基本锁定 ，预计不会有更大的病例。
厦门疫情高峰期预测是12月30号开始。疫情高峰就是指每日发病人数在整个疫情流行期间达到峰值 ，根据相关资料显示多位专家研判在一个多月内或达到感染高峰 。12月14日，张伯礼院士接受了记者的专访 。
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