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Datenanalyse

Ein Bild spricht mehr als tausend Worte.

In Zeiten von Corona und der unaufhörlichen Berichterstattung darüber fand ich es interessant, die Daten einmal selbst zu analysieren. Ich habe die Daten der John Hopkins Universität verwendet, um das Diagramm oben zusammen imt ein paar anderen zu erstellen. Weltweit ist die Pandemie noch lange nicht vorbei, aber die von vielen Ländern angewandten Maßnahmen haben die Ausbreitung von exponentiell auf fast linear reduziert. Im Allgemeinen erleben die Länder einen exponentiellen Start, gefolgt von einer langsamen Reduktion der infizierten Bevölkerung, wodurch die Diagramme eine typische Buckelform zeigen.

Die Tools, die ich zum Erstellen der Analyse verwendet habe, sind git, SSIS, SQL Server und Power BI.

Die üblichen Komplikationen bei der Datenanalyse traten auch in diesem Miniprojekt auf: Veränderungen in den Quelldatenstrukturen, semantische Veränderungen von Feldern, unvollständige und inkonsistente Daten sowie unterschiedliche Detailebenen. Darüber hinaus ist es offensichtlich, dass verschiedene Länder unterschiedliche Ansätze auf die Epidemie selbst und auf die Berichterstattung verfolgen.

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