概述：本文将指导读者了解如何获取并分析历史上的11月14日德国最新疫情实时数据，本文适用于初学者和进阶用户，通过简洁明了的步骤和解释，帮助读者掌握相关技能。

步骤一：了解疫情背景知识

在开始获取和分析数据之前，对疫情背景有一个基本的了解是非常重要的，可以通过阅读新闻报道、政府公告以及世界卫生组织（WHO）等权威机构发布的信息来获取疫情背景知识，理解疫情的发展阶段、高峰期、传播特点等，有助于更好地解读和分析数据。

步骤二：访问权威数据来源网站

要获取德国最新的疫情实时数据，需要访问权威的官方数据来源，如德国联邦卫生部（Bundesgesundheitsministerium）的官方网站、罗伯特·科赫研究所（Robert Koch Institute）等，这些机构会定期更新疫情数据和报告。

步骤三：找到历史数据板块

在官方网站上找到历史数据的板块，通常这些数据会按照日期归档，可以很容易地找到特定日期的数据，在罗伯特·科赫研究所的网站上，可以找到一个专门的数据和统计板块，这里包含了丰富的历史数据。

步骤四：筛选并下载11月14日的数据

在数据板块中选择特定的日期（11月14日），然后筛选出与疫情相关的数据，根据需要，可以选择下载这些数据，以便后续分析和处理。

步骤五：数据解析与分析

获得数据后，需要对其进行解析和分析，这一步需要关注几个关键指标，如新增感染人数、死亡人数、治愈人数、检测数量、感染率等，通过对比历史数据，分析这些指标的变化趋势，从而了解疫情的发展情况。

在分析的过程中，发现11月14日的新增感染人数相较于之前有所上升，这可能意味着疫情在该时期有所反弹，通过对数据的深入分析，可以了解反弹的具体原因，如病毒变异、社交活动等。

步骤六：数据可视化

为了更好地理解和展示数据分析结果，可以使用数据可视化工具，如Excel、Python的matplotlib库等，将数据分析结果可视化，如制作折线图、柱状图等，直观地展示数据变化趋势。

进阶技能：使用专业数据分析工具

对于进阶用户，可以使用更为专业的数据分析工具，如R语言、Python的Pandas库等，进行更为复杂的数据处理和分析，这些工具可以帮助你进行更深层次的数据挖掘，发现隐藏在数据中的规律和趋势。

注意事项：

1、确保访问的官方网站是权威的、可靠的，避免受到不准确或误导性信息的影响。

2、在解析数据时，要注意数据的来源和统计方法，确保数据的准确性和可比性。

3、在分析数据时，要结合疫情背景和其他相关信息，进行综合分析，避免片面解读数据。

4、数据可视化工具的使用要根据实际情况选择，确保可视化结果能够准确反映数据分析结果。

通过本文的指导，读者可以了解如何获取并分析历史上的11月14日德国最新疫情实时数据，从了解疫情背景知识开始，到访问权威数据来源、筛选并下载数据、解析与分析数据、数据可视化，每一步都提供了简明易懂的解释和示例，无论是初学者还是进阶用户，都可以通过本文掌握相关技能。