論文の概要: Data Mining Approach to Analyze Covid19 Dataset of Brazilian Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11344v1
- Date: Wed, 26 Aug 2020 02:21:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 21:56:48.901937
- Title: Data Mining Approach to Analyze Covid19 Dataset of Brazilian Patients
- Title（参考訳）: ブラジル人のCovid19データセット分析のためのデータマイニング手法
- Authors: Josimar E. Chire Saire
- Abstract要約: 世界保健機関(WHO)が2020年1月に創設した新型コロナウイルス(コビッド19)に由来する。
ほぼすべての国がコビッド19の陽性例を示しており、政府は感染防止のために異なる健康政策を選択している。
ブラジルでは8月11日までに3,112,393人の感染が確認された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The pandemic originated by coronavirus(covid-19), name coined by World Health
Organization during the first month in 2020. Actually, almost all the countries
presented covid19 positive cases and governments are choosing different health
policies to stop the infection and many research groups are working on patients
data to understand the virus, at the same time scientists are looking for a
vacuum to enhance imnulogy system to tack covid19 virus. One of top countries
with more infections is Brazil, until August 11 had a total of 3,112,393 cases.
Research Foundation of Sao Paulo State(Fapesp) released a dataset, it was an
innovative in collaboration with hospitals(Einstein, Sirio-Libanes),
laboratory(Fleury) and Sao Paulo University to foster reseach on this trend
topic. The present paper presents an exploratory analysis of the datasets,
using a Data Mining Approach, and some inconsistencies are found, i.e. NaN
values, null references values for analytes, outliers on results of analytes,
encoding issues. The results were cleaned datasets for future studies, but at
least a 20\% of data were discarded because of non numerical, null values and
numbers out of reference range.
- Abstract（参考訳）: 世界保健機関(WHO)が2020年1月に創設した新型コロナウイルス(コビッド19)に由来する。
実際、新型コロナウイルス(covid-19)の陽性感染者がほぼすべての国で報告されており、政府は感染を止めるための異なる健康政策を選択しており、多くの研究グループがウイルスを理解するために患者データに取り組んでいる。
ブラジルでは8月11日までの感染者数が3,112,393人であった。
Sao Paulo State(Fapesp)の研究財団はデータセットを公開し、病院(アインシュタイン、シエラネス)、研究所(Fleury)、サンパウロ大学(Sao Paulo University)と共同で、このトレンドトピックの再教育を奨励した。
本稿では,データマイニング手法を用いてデータセットの探索的解析を行い,nan値,analytes値のnull参照値,analytes結果の異常値,エンコード問題などいくつかの不整合について述べる。
結果は将来の研究のためにデータセットをクリーン化したが、非数値、ヌル値、参照範囲外の数値のため、少なくとも20%のデータは破棄された。
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