論文の概要: Visual Exploratory Data Analysis of the Covid-19 Pandemic in Nigeria:
Two Years after the Outbreak
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19297v1
- Date: Tue, 30 May 2023 13:29:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 20:26:47.805511
- Title: Visual Exploratory Data Analysis of the Covid-19 Pandemic in Nigeria:
Two Years after the Outbreak
- Title（参考訳）: ナイジェリアにおけるCovid-19パンデミックの視覚的データ分析 : アウトブレイクから2年後
- Authors: Ugochukwu Orji, Modesta Ezema, Elochukwu Ukwandu, Chikaodili
Ugwuishiwu, Ezugwu Obianuju, and Malachi Egbugha
- Abstract要約: 本稿は、過去2年間のトレンドを視覚的に示すとともに、データ分析ツールやテクニックの強力な能力を示すことを目的としている。
このデータセットは、2020年2月28日から2022年7月19日までに記録されたナイジェリア疾病管理センター(NCDC)のものだ。
今回の研究は、ナイジェリアでのウイルスの進行状況とこれまでの知見を示すことで、Covid-19研究に関する現在の文献に寄与している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The outbreak of the coronavirus disease in Nigeria and all over the world in
2019/2020 caused havoc on the world's economy and put a strain on global
healthcare facilities and personnel. It also threw up many opportunities to
improve processes using artificial intelligence techniques like big data
analytics and business intelligence. The need to speedily make decisions that
could have far-reaching effects is prompting the boom in data analytics which
is achieved via exploratory data analysis (EDA) to see trends, patterns, and
relationships in the data. Today, big data analytics is revolutionizing
processes and helping improve productivity and decision-making capabilities in
all aspects of life. The large amount of heterogeneous and, in most cases,
opaque data now available has made it possible for researchers and businesses
of all sizes to effectively deploy data analytics to gain action-oriented
insights into various problems in real time. In this paper, we deployed
Microsoft Excel and Python to perform EDA of the covid-19 pandemic data in
Nigeria and presented our results via visualizations and a dashboard using
Tableau. The dataset is from the Nigeria Centre for Disease Control (NCDC)
recorded between February 28th, 2020, and July 19th, 2022. This paper aims to
follow the data and visually show the trends over the past 2 years and also
show the powerful capabilities of these data analytics tools and techniques.
Furthermore, our findings contribute to the current literature on Covid-19
research by showcasing how the virus has progressed in Nigeria over time and
the insights thus far.
- Abstract（参考訳）: 2019-2020年にナイジェリアで新型コロナウイルスが流行し、世界経済に打撃を与え、世界的な医療施設や人員に負担がかかった。
また、ビッグデータ分析やビジネスインテリジェンスといった人工知能技術を使って、プロセスを改善する多くの機会も与えた。
広範囲な効果を持つ可能性のある意思決定を迅速に行う必要性は、データのトレンド、パターン、関係を見るための探索的データ分析(eda)によって達成されるデータ分析のブームを促す。
今日、ビッグデータ分析はプロセスに革命をもたらし、あらゆる面で生産性と意思決定能力を向上させる。
現在利用可能な不透明なデータの多くは、あらゆる規模の研究者や企業がデータ分析を効果的に展開し、さまざまな問題に対するアクション指向の洞察をリアルタイムで得ることを可能にする。
本稿では,ナイジェリアにおける新型コロナウイルスのパンデミックデータのEDAを行うためにMicrosoft ExcelとPythonをデプロイし,Tableauを用いた視覚化とダッシュボードを用いてその結果を提示した。
このデータセットはナイジェリア疾病管理センター(ncdc)が2020年2月28日から2022年7月19日まで記録したものだ。
本稿は,過去2年間の動向を視覚的に把握し,これらのデータ分析ツールと手法の強力な能力を示すことを目的とする。
さらに,今回の研究は,ナイジェリアにおけるウイルスの進行状況とこれまでの知見を明らかにすることで,Covid-19研究の現状に寄与している。
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