1.数据收集：收集与流行特征相关的数据，例如病例数量、时间、地点、人群特征等。
2.描述性统计：使用描述性统计方法，如均值、中位数、百分比等，来总结和描述数据的基本特征。这可以提供关于流行的总体情况的信息。
3.时间序列分析：如果数据随时间变化，可以进行时间序列分析。例如，绘制病例数量随时间的走势图，观察趋势、季节性模式或周期性变化。
4.空间分析：如果涉及地理位置信息，可以进行空间分析。使用地图或地理信息系统（GIS）来可视化病例在不同地区的分布情况，观察是否存在聚集或热点区域。
5.人群分组分析：根据人群特征，如年龄、性别、职业等，对数据进行分组，并比较不同组之间的差异。这可以帮助发现特定人群中的风险因素或易感器官。
6.相关性分析：分析不同变量之间的相关性，例如病例数量与其他因素（如气候、环境、行为等）之间的关系。可以使用相关系数或回归分析等方法。
7.统计学检验：进行适当的统计学检验，例如卡方检验、t 检验、方差分析等，以比较不同组之间的差异或评估变量之间的显著性。
8.模型建立：根据需要，可以建立统计模型，如回归模型、时间序列模型等，以更深入地分析流行特征和预测未来趋势。