Original size 1140x1600

Анализ данных пандемии COVID-19

PROTECT STATUS: not protected

Концепция

Пандемия COVID-19, вызванная новым коронавирусом SARS-CoV-2, стала одним из самых значительных глобальных вызовов XXI века. С момента своего появления в конце 2019 года вирус быстро распространился по всему миру, затронув здоровье миллионов людей и оказав серьезное влияние на экономику, социальные структуры и повседневную жизнь.

Цель данной работы — провести комплексный анализ пандемии COVID-19 посредством использования COVID-19 Dataset, представленный на платформе Kaggle. Этот источник содержит в себе различные данные о людях, перенесших это заболевание. В работе будут рассмотрены диагарммы, предоставляющие информацию о данных пациентов.

Original size 1797x619

#Константы стиля

Original size 1374x536

Концепция визуалиазации основана на наиболее распространенной палитре и графических решениях, используемых для изображения пандемии COVID–19.

Обработка данных

Первым делом я импортировала необходимые мне для работы библиотеки: matplotlib, pandas, numpy seaborn. Далее считала скачанный csv-файл датасета.

Original size 1520x410

Визуализация данных

#1

0

Соотношение полов среди заболевающих

Представленная круговая диагармма показывает соотношение полов среди заболевающих. На ней наглядно показано, что количество мужчина и женщин практически одинаково.

#2

0

Тепловая карта корреляций между числовыми признаками

Данная тепловая диаграмма показывает то, насколько варьируется заражение эпидемией COVID-19 учитывая сопутствующие заболевания людей, такие как диабет, астма, сердечная недостаточность и т. д.

Original size 767x200

#3

0

Распределение пациентов по возрастным группам

Представленный выше график демонстрирует соотношение количества заболевающих с их возрастом. Как мы можем заметить, основная группа риска включает в себя людей среднего возраста, примерно от 30 до 50 лет.

#4

0

Динамика заболеваемости по месяцам

Данная диаграмма транслирует динамику количества случаев заболевания COVID-19 в соотношении с временными промежутками. Глядя на график можно сделать вывод о том, что основная концентрация заболеваемости пришлась на середину 2020 года.

Описание применения генеративной модели

В проекте я использовала нейросеть Recraft, чтобы сгенерировать обложку проекта. Промпт: Create an image of the coronavirus. The design should feature a detailed and visually striking representation of the virus, showcasing its characteristic spike proteins and spherical shape.

Библиография

COVID-19 Dataset. 2023. COVID-19 patient’s symptoms, status, and medical history. https://www.kaggle.com/datasets/meirnizri/covid19-dataset

Original size 1909x713
Анализ данных пандемии COVID-19
Project created at 03.04.2025
Loading...
We use cookies to improve the operation of the website and to enhance its usability. More detailed information on the use of cookies can be fo...
Show more