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专属服务器_交互大数据啥意思-式网站建设_高性能

时间:2021-09-08 07:32编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 云主机 >

在新英格兰,由于COVID-19流感大流行,我们接受了近两个月的家庭咨询。像我们许多人一样,我们看到了所有的统计数据,什么是数据中台,我们会担心我们的安全和我们所爱的人的安全。如果你和我一样,我们一直在寻找希望的迹象。让我们看看我们是否能从数据中看到任何希望。

分析COVID-19数据的挑战

如果你一直密切关注COVID-19大流行,你可能已经被大量的统计数据轰炸了。这些数据可能难以理解,误导,也就是说,对COVID-19的真正影响的全面了解往往留给"专家"来完成,原因如下:*呈现的数据总是预先聚合和汇总的。虽然很容易回答预先设想好的问题,比如"案件是上升了还是下降了",但很难回答新的问题或将困难的问题联系在一起。*数据被孤立和断开连接。很容易看到一组特定的统计数据(例如,新病例、死亡或检测),但很难(通过数据)看到新的预防PPE措施对病例数量的影响。*所有的表格数据几乎没有视觉效果。许多媒体网站允许您进行分类和透视,但很少有网站能够可视化和发现趋势和异常值,并真正提出和回答您自己的问题。

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对于不熟悉的用户,SAP Data Warehouse Cloud是SAP新的企业级云数据仓库解决方案。它是您满足所有业务需求的一站式解决方案—为您提供数据集成、数据建模和分析—所有这些都集中在一个地方。因此,与其在其他地方进行我通常的数据争论,我想这会给我一个单一的解决方案来解决我需要做的每件事。如果你有兴趣了解更多,请打电话给我。

这是我做的。

第一步:获取数据

像所有的分析项目一样,这是最困难的部分。幸运的是,马萨诸塞州发布了很多数据,但它来自不同的地方,比如疾病预防控制中心,马萨诸塞州政府,大众卫生部,秒单客返利机器人,还有谷歌移动(Google Mobility)。我收集了14个不同的数据源,这些数据源似乎都很有趣,可以帮助回答其中的一些问题。现在我只需要理解这些数据。

第2步:将其加载到数据仓库云中

下一步我做的是为我的分析创建自己的虚拟工作区。虽然这只是一个小项目,但还有我把14个不同的数据集都拉进了我的虚拟工作区,让我的同事们随时可以使用和增强。数据仓库云有一个漂亮的小功能,可以自动分析我的数据,这样我就不需要了手动定义数据类型。这是我的原始表的样子。

第3步:建模并将所有这些不同的数据源连接在一起

虽然大多数人不会认为COVID-19有一个复杂的数据模型,大数据学什么,但它确实带来了大多数组织面临的许多实际数据挑战。我的数据集有14个不同的表,它们没有整齐地"连接"在一起。例如,有按日期和县跟踪的病例,有按医院跟踪的住院情况,有按医院跟踪的长期护理设施,以此类推。时间的意思是,并不是总是有一个干净的方式把所有的东西连接在一起。此外,还有多对多的连接。例如,县有很多病例,病例分布在许多地方,许多地方有不同的人口统计。总之,没有太多的技术,我能够轻松地处理许多在这些情况下,创建一个干净的数据模型-看起来像这样:

第4步:问和回答我自己的问题

对我来说,这是有趣的部分。我有这么多的问题在数据中,我想能够轻松地回答他们自己。所以,下面是我能够回答的一些问题。

让我们看看数据告诉我们什么……

问题1:每天新的和总的COVID-19病例数是多少?

虽然马萨诸塞州的病例激增,但在过去的两周里,新报告的病例越来越少,呈下降趋势。好迹象!

我们也进行了大量检测。在过去的一个月里,检测数量稳步攀升,检测呈阳性的人数也稳步下降。又是一个好兆头!

虽然死亡人数在过去两周有所下降,360大数据,但我们的平均每天仍在130人左右。这是一个滞后的指标,因为死亡可能在确诊后很长一段时间内出现,因此我们应该看到,随着病例数量的减少,这一数字会继续下降。

问题2:谁真正受到的影响最大靠这个?

这就是事情让我更感兴趣的地方。虽然我不能说我学到了什么新东西,但它确实让我深入到更多细节,并利用数据得出这些结论。

*人口统计学。COVID-19影响所有人。所有年龄、所有种族、所有性别和所有县。没有人能幸免。

*住院和死亡:虽然COVID-19影响着马萨诸塞州所有年龄和性别的人,住院人数和死亡人数的偏差更大。72%的住院患者是70岁以上的老人,86%的住院患者是60岁以上的老人。86%的死亡患者是70岁以上的老人,96%的死亡患者是60岁以上的老人。

*已有的情况。下图显示,只有0.8%的死亡患者是由于不知道有任何既往疾病,11%的人以前没有住院过。

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