単細胞生物学

概要

Rプログラミングを使用したインタラクティブなCOVID-19症例データの解釈と視覚化の最良の方法

ヤギャナス・リマル

この論文は、オープンデータリソースを使用して国家のCOVID症例を提示する新しい方法です。現在多くの国で、世界中でさまざまな制御措置が講じられているにもかかわらず、新しい症例は前日の記録を上回っています。世界各国の政府からの公式記録は、その成長傾向をインタラクティブに視覚化することなく、データ傾向やパターン中心の統計記録として提示されています。インタラクティブなマップ、プロット、チャートには、統計数値よりも有益なCOVID症例があります。ここでは、Rプログラミングを使用してCOVID記録を分析するために、多くの州や都市がある米国、インドなど、国のCOVID-19症例を分析するために必要な変数を特定します。世界中で多種多様なCOVID-19症例の記録が公式に収集、保存、提示されていますが、そのデータ管理と適切な検証記録による編成は、研究者がCOVID症例の人口統計学的インタラクティブ視覚化のためにオープンデータリソースを適切に使用するためにはまだ限界があります。