Total recovered перевод коронавирус
Тема в разделе "Таверна", создана пользователем АльфаСамец, 30 Jan 2020 в 21:51 .
Я думаю ты бы вошел в половину откинувшихся
просто сейчас настолько скучно в мире, что все байтятся на всякую хрень.
раньше, в те же 200е были похлеще вирусы, но это время расцвета электронники, демократий в разных странах и всего такого
щас все стагнирует
Чет весь мир обосрался, вижу как страшно, когда почти половина от смертей излечивается, прям новая чума
Просто эта половина излечившихся были Украинцами.
Я не хочу противоречить твоей стройной теории, но правительство Китая вряд ли так панически стало бы две больницы с нуля новые строить, просто ради того, чтобы продавцы мамочек могли хайпануть.
Ты понимаешь что с такой быстротой заражения "половина вылечивается" = тому что такая же половина подохнет?
Жду темку с небес после того как фиданешь вирусу и отлетишь без бб
я уже живу в лесу, вдали от людей
2000 тест китов всутки производят ало
Проходит инфа что власти просто крывают тот ад что там поисходит
Нало ВАЛИТЬ и СРОЧНО
птичий грипп, свиной грипп, грипп говна, эбола, херэбола, теперь это. каждые 5 лет какой то вброс от медиков, уже неинтересно
НЕСЁМ ПОТЕРИ. ТСа УЖЕ СХАВАЛА ЗАРАЗА
поэтому цифра такая маленькая
просто сейчас настолько скучно в мире, что все байтятся на всякую хрень.
раньше, в те же 200е были похлеще вирусы, но это время расцвета электронники, демократий в разных странах и всего такого
щас все стагнирует
эх да щас бы обратно в 200е вот это время было
эх да щас бы обратно в 200е вот это время было
вот бы в 2014, я бы стал первым стримером
Но почему то во время еболы, при её то охвате , ни один город не оцепляли и границы не закрывали.
Я думаю люди свыше понимают несколько больше чем дожираешь ты с огрызков СМИ. Ну да ладно. Больше смайликов, адепт сарказма
Какая паника, о чём ты ? Это форсят додики из разных стран чтобы отвлечь народ от реальных проблем, ну а умирают лишь те, у кого слишком слабый иммунитет, но такие челы от чего удобно откинуться могут.
Пресса, тс. Просто пресса (и видеоблогинг как ее младший уродливый братюня).
Между адекватностью и скандалом, правдой и слухами они всегда выберут наиболее кликбейтное. Потому терроризм в мемах (крайне няшный на фоне своего брутального аналога из ХХ-го века), левые в мемах (трансы и прочие сумасшедшие), Трамп в мемах.
Любые обзоры новостей нужно выбрасывать из ленты и приучиваться к аналитическим агентствам с хорошей репутацией (вроде Карнеги), где пишут длинно и скучно. Но люди с научными степенями, а не абузеры изящной словесности несуществующей профессии блогера / журналиста.
Если вы не знакомы ни с анализом данных, ни с программированием – можете смело пропускать блоки с кодом. Полученная из данных полезная информация сама расскажет историю. Если вы только знакомитесь с Data Science, этот текст даст вам множество примеров того, как можно анализировать данные и как проводить предварительную оценку информации по датасету.
В этой статье мы также проверим данные из СМИ и рассмотрим драматическую историю судна Diamond Princess. В конце публикации сделаем выводы о том, действительно ли стоит бояться нового коронавируса.
Сообщения о распространении вспышек болезни, даже из официальных правительственных источников, бывают противоречивыми, запоздалыми или просто недостоверными. При этом массовая истерия работает как телескоп: обыватель, находясь вдали от эпицентра заболевания, прислушивается к многочисленным сообщениям СМИ и относится к вирусу, как к непосредственной угрозе жизни. Такая картина складывается сейчас вокруг вспышки коронавируса в Китае.
В то время как алгоритмическое наблюдение за населением внедряется правительством Китая уже длительное время, такие системы не смогли остановить распространение болезни. Да, коронавирус представляет риск для здоровья, и есть причины для беспокойства, если вы живете в пострадавшем регионе или вступили в контакт с кем-то, кто приехал оттуда. Но важно попусту не впадать в панику.
Очевидно, что общедоступные наборы данных не могут содержать точные имена пострадавших, не говоря уже о предполагаемых контактах. Лучшее, на что мы можем рассчитывать, – анализ совокупности агрегированных данных, в том числе метаданных, таких как сообщения в социальных сетях или информация об отмененных рейсах. Чтобы посмотреть последние новости о коронавирусе, приходящие со всего мира, полистайте микроблоги @COVID19Info и @DataCoronavirus.
Признанный источник информации. Для нового коронавируса центр системных наук и инженерии (CSSE) при университете Джона Хопкинса создал сайт с анализом авторитетных статистических данных, который называется глобальные случаи Coronavirus COVID-19. Панель построена на основе геоинформационной системы Esri. Вот как выглядел ресурс 26 февраля 2020 года.
Мобильная версия сайта
Данные о случаях заражения нанесены на карту, видно число заболевших (confirmed), умерших (deaths) и выздоровевших (recovered). Источники данных перечислены на этой странице. Распределение случаев относительно времени приведено на следующем графике.
С чем связан скачок? 13 февраля количество зарегистрированных случаев подскочило с 45 тыс. до 60 тыс. из-за изменения методологии подсчёта. Ранее учитывались лишь лабораторно подтвержденные случаи заболевания. Это были точные данные, но приходящие с запаздыванием.
Теперь для подсчёта используется диагноз, основанный на клинических симптомах. В результате за один день было дополнительно зарегистрировано 13322 записей на основе симптомов, и ещё 1820 лабораторно подтвержденных заражений. То есть из 15 152 случаев лишь 12% были подтверждены лабораторно. Впоследствии некоторые из них будут отклонены как ошибочные диагнозы. Но исследователи осмотрительны и предпочитают принять здорового человека за больного, чем пропустить зараженного.
Если коротко. На 26 февраля зарегистрировано 81 тыс. больных, включая неподтвержденные в лаборатории случаи. Из их числа умерло 2762 человека, уже выздоровело 30 тыс. пациентов (37%). Лишь 3% случаев заражения зарегистрированы за пределами Китая.
Чтобы посмотреть исходники, мы зашли на страницу GitHub. Данные обновляются ежедневно и представлены в виде трех csv-файлов, соответствующих случаям заражения, смертей и выздоровления:
Посмотреть структуру файлов можно прямо на GitHub:
Это простейший формат электронной таблицы, в котором приведены данные за отчетный период в один день из каждого города или региона. К сожалению, отсутствуют метаданные, указывающие, какое смещение часового пояса используется (GMT или стандартное китайское время).
Представление в виде трех отдельных таблиц было преобразовано к более удобному файлу в виде набора данных на Kaggle. В этом файле временным рядам уже соответствуют не строки, а столбцы, и имеется по одному столбцу для каждой из категории заразившихся.
Приведенные данные мы обработали в Jupyter Notebook и выложили на GitHub. Далее статья дублирует файл для тех, кто не занимается анализом данных. Полученный блокнот Jupyter можно использовать для обновленного датасета и чтобы следить за развитием ситуации.
Для обработки данных мы использовали библиотеки NumPy и Pandas, для визуализации – Matplotlib и Seaborn:
На момент написания статьи (19 февраля) набор данных был очень невелик, и состоял всего из 1719 строк и 8 столбцов. Посмотрим на структуру файла, выведем первые 5 строк.
Результат вывода команды data.head()
Столбец Sno соответствует номеру строки и не имеет особого значения для анализа. В столбце Last Update отображены те же времена, что и в столбце Date , за исключением нескольких случаев, когда числа обновлялись позже. Удалим Sno и Last Update , посмотрим какие данные хранятся в оставшихся столбцах:
Кроме Province/State все столбцы целиком заполнены. Это объясняется тем, что для ряда государств, например, России, указана только страна, без указания области. Информация о провинциях имеет решающее значение пока только для Китая. Большинство заболевших находится в провинции Хубэй.
Перейдем к категориям заболевших. Метод describe описывает общую статистику для каждого числового столбца.
Результат вывода команды data.describe()
Из значений max следует, что данные в столбцах – кумулятивные. То есть в каждый день дается итог с накоплением. Датасет на Kaggle несколько отстает от данных в исходных CSV-файлах на GitHub (здесь мы видим 60 тыс. общих случаев против 75 тыс. текущих). Но для общего анализа зависимостей это не так важно.
Проверим данные на дубликаты. Метод duplicated() возвращает серию логических значений (равны True , если аналогичная строка уже имеется в наборе данных). Проверим, что никакие две записи не имеют одинаковые страну, область и дату.
Cумма булевых значений может быть равна нулю только если все пункты равны False . Получается, что все строки набора данных уникальны.
Найдем страны, в которых были зарегистрированы случаи обнаружения коронавируса.
При предварительном анализе мы заметили, что в одних сообщениях в качестве страны указан просто Китай ( China ), в других – Континентальный Китай без Гонконга и Макао ( Mainland China ). Объединим данные для анализа и выведем общий список.
Результат вывода предыдущего блока кода
Можно видеть, что в списке есть Others (другие). Давайте узнаем, почему в каких-то случаях не была указана страна.
Diamond Princess под карантином.
Россиянин Аркадий Булгатов вместе с другими пассажирами оказался на этом корабле. Его заметку о том, что проходило на судне, вы можете прочитать онлайн в журнале Esquire. Карантин был снят 19 февраля.
Посмотрим на ситуацию по России, отраженную в агрегированных данных.
Стабильно указаны 2 пациента, которые по сведениям датасета после 11 февраля были признаны выздоровевшими. Действительно, 12 февраля Газета.ру написала, о том, что в Чите выздоровел второй человек в России, болевший коронавирусом: гражданину КНР Ван Юньбиню вручили документы о выписке.
Это два подтвержденных случая болезни. В то же время в Петербурге из Боткинской больницы постоянно сбегают из-под карантина пациенты, находящиеся под подозрением.
Проанализируем, как часто поступают данные.
Итак, данные ведут отсчет с 22 января. Время дня разнится. Приведем даты к единообразному представлению.
Посмотрим, как повлияла эпидемия на различные страны.
Данные подтверждают, что в Китае зарегистрировано наибольшее количество случаев болезни и основное число смертельных случаев. Кроме Китая очаг незначительно перекинулся на другие страны Восточной Азии. Первая смерть среди стран Европы произошла во Франции (умер турист из Китая).
Для визуализации данных мы используем две библиотеки Python – Matplotlib и Seaborn. Matplotlib – библиотека 2D-визуализации, используемая большинством исследователей данных. Seaborn построен поверх matplotlib и помогает создавать более привлекательные и сложные представления информации.
1. Временная зависимость количества подтвержденных случаев
Да, скачок есть, всё соответствует данным с сайта, но теперь мы можем оформлять данные в своем стиле.
2. Число умерших и выздоровевших
Определим, как менялось со временем число людей, которые умерли или выздоровели.
Видно, что сейчас наблюдается рост обеих групп с превалирующим числом выздоровевших пациентов. Так как изменение составляет несколько порядков величины, построим данные в полулогарифмическом масштабе.
Можно видеть, что число выздоровевших пациентов начало превышать число умирающих в начале февраля.
3. Грубая оценка летальности
Meduza уже писала о том, что для определения смертельности неверно делить число умерших на число заболевших. Подсчитать летальность простым делением можно только для закончившихся эпидемий, а вспышка COVID-19 продолжается. Но данное число можно использовать как грубую оценку.
Текущие значения колеблются между 2 и 3 процентами. Сравним рассмотренную динамику летальности с динамикой выздоровления.
В процентном отношении динамика роста выздоровевших обнадеживает.
4. Лайнер Diamond Princess
Рассмотрим упоминавшийся случай – насколько критично нахождение в замкнутом пространстве круизного лайнера. Сравним, как развивалась ситуация в провинции Хубэй, ставшей очагом распространения болезни с тем, как сложились обстоятельства в случае карантина на лайнере Diamond Princess.
Чтобы сравнить графики, нам пришлось привести ось ординат к логарифмическому масштабу. Доля зараженных людей в случае замкнутого пространства круизного лайнера на 1-2 порядка (в 10-100 раз) превышает долю людей в очаге развития болезни, где люди, несмотря на распространение эпидемии, оказываются в менее тесных условиях и могут меньше контактировать с заболевшими.
Итак, число случаев заболевания вирусом COVID-19 стремительно растёт. Однако это не должно вызывать паники:
- Очаг вируса имеет локализованный характер. Большинство заболевших сконцентрированы в провинции Китая Хубей. Примерно половина зараженных за пределами Китая – это пассажиры и члены команды круизного лайнера Diamond Princess.
- Текущая летальность вируса по грубой оценке колеблется в диапазоне 2–3%. Эта оценка также попадает в более строго рассчитанный коридор в 0,4–4%. Для сравнения: летальность другого коронавируса, атипичной пневмонии составляет 9,6%.
- В течение первой недели летальность доминировала над выздоравливаемостью, но сейчас вылечивается всё больше людей.
То есть коронавирус может быть для вас опаснее сезонного гриппа только если вы находитесь в эпицентре событий.
Другие статьи Библиотеки программиста по тематике Data Science:
Эти три – для новичков. А если вы уже разбираетесь – просто смотрите, как много всего есть по тегу Data Science.
How to use
Global Statistics API Results (snippet)
The application will provide you with a JSON object that you can parse and apply to your application.
All Country Statistics API Results (snippet)
The application will provide you with a JSON object that you can parse and apply to your application.
Country Statistics API Results (snippet)
The application will provide you with a JSON object that you can parse and apply to your application.
US, GB. IT, ES, IN, CH the full country code list is here.
Country Stats API Results (snippet)
The application will provide you with a JSON object that you can parse and apply to your application.
| Afghanistan | AF Stats | AF Timeline |
| Albania | AL Stats | AL Timeline |
| Algeria | DZ Stats | DZ Timeline |
| Angola | AO Stats | AO Timeline |
| Argentina | AR Stats | AR Timeline |
| Armenia | AM Stats | AM Timeline |
| Australia | AU Stats | AU Timeline |
| Austria | AT Stats | AT Timeline |
| Azerbaijan | AZ Stats | AZ Timeline |
| Bahamas | BS Stats | BS Timeline |
| Bangladesh | BD Stats | BD Timeline |
| Belarus | BY Stats | BY Timeline |
| Belgium | BE Stats | BE Timeline |
| Belize | BZ Stats | BZ Timeline |
| Benin | BJ Stats | BJ Timeline |
| Bhutan | BT Stats | BT Timeline |
| Bolivia | BO Stats | BO Timeline |
| Bosnia and Herzegovina | BA Stats | BA Timeline |
| Botswana | BW Stats | BW Timeline |
| Brazil | BR Stats | BR Timeline |
| Brunei Darussalam | BN Stats | BN Timeline |
| Bulgaria | BG Stats | BG Timeline |
| Burkina Faso | BF Stats | BF Timeline |
| Burundi | BI Stats | BI Timeline |
| Cambodia | KH Stats | KH Timeline |
| Cameroon | CM Stats | CM Timeline |
| Canada | CA Stats | CA Timeline |
| Ivory Coast | CI Stats | CI Timeline |
| Central African Republic | CF Stats | CF Timeline |
| Chad | TD Stats | TD Timeline |
| Chile | CL Stats | CL Timeline |
| China | CN Stats | CN Timeline |
| Colombia | CO Stats | CO Timeline |
| Congo | CG Stats | CG Timeline |
| Democratic Republic of Congo | CD Stats | CD Timeline |
| Costa Rica | CR Stats | CR Timeline |
| Croatia | HR Stats | HR Timeline |
| Cuba | CU Stats | CU Timeline |
| Cyprus | CY Stats | CY Timeline |
| Czechia | CZ Stats | CZ Timeline |
| Denmark | DK Stats | DK Timeline |
 Diamond Princess | DP Stats | DP Timeline |
| Djibouti | DJ Stats | DJ Timeline |
| Dominican Republic | DO Stats | DO Timeline |
| DR Congo | CD Stats | CD Timeline |
| Ecuador | EC Stats | EC Timeline |
| Egypt | EG Stats | EG Timeline |
| El Salvador | SV Stats | SV Timeline |
| Equatorial Guinea | GQ Stats | GQ Timeline |
| Eritrea | ER Stats | ER Timeline |
| Estonia | EE Stats | EE Timeline |
| Ethiopia | ET Stats | ET Timeline |
| Falkland Islands | FK Stats | FK Timeline |
| Fiji | FJ Stats | FJ Timeline |
| Finland | FI Stats | FI Timeline |
| France | FR Stats | FR Timeline |
| French Guiana | GF Stats | GF Timeline |
| French Southern Territories | TF Stats | TF Timeline |
| Gabon | GA Stats | GA Timeline |
| Gambia | GM Stats | GM Timeline |
| Georgia | GE Stats | GE Timeline |
| Germany | DE Stats | DE Timeline |
| Ghana | GH Stats | GH Timeline |
| Greece | GR Stats | GR Timeline |
| Greenland | GL Stats | GL Timeline |
| Guatemala | GT Stats | GT Timeline |
| Guinea | GN Stats | GN Timeline |
| Guinea-Bissau | GW Stats | GW Timeline |
| Guyana | GY Stats | GY Timeline |
| Haiti | HT Stats | HT Timeline |
| Honduras | HN Stats | HN Timeline |
| Hong Kong | HK Stats | HK Timeline |
| Hungary | HU Stats | HU Timeline |
| Iceland | IS Stats | IS Timeline |
| India | IN Stats | IN Timeline |
| Indonesia | ID Stats | ID Timeline |
| Iran | IR Stats | IR Timeline |
| Iraq | IQ Stats | IQ Timeline |
| Ireland | IE Stats | IE Timeline |
| Israel | IL Stats | IL Timeline |
| Italy | IT Stats | IT Timeline |
| Jamaica | JM Stats | JM Timeline |
| Japan | JP Stats | JP Timeline |
| Jordan | JO Stats | JO Timeline |
| Kazakhstan | KZ Stats | KZ Timeline |
| Kenya | KE Stats | KE Timeline |
| Korea | KP Stats | KP Timeline |
| Kosovo | XK Stats | XK Timeline |
| Kuwait | KW Stats | KW Timeline |
| Kyrgyzstan | KG Stats | KG Timeline |
| Lao | LA Stats | LA Timeline |
| Latvia | LV Stats | LV Timeline |
| Lebanon | LB Stats | LB Timeline |
| Lesotho | LS Stats | LS Timeline |
| Liberia | LR Stats | LR Timeline |
| Libya | LY Stats | LY Timeline |
| Lithuania | LT Stats | LT Timeline |
| Luxembourg | LU Stats | LU Timeline |
| Macedonia | MK Stats | MK Timeline |
| Madagascar | MG Stats | MG Timeline |
| Malawi | MW Stats | MW Timeline |
| Malaysia | MY Stats | MY Timeline |
| Mali | ML Stats | ML Timeline |
| Mauritania | MR Stats | MR Timeline |
| Mexico | MX Stats | MX Timeline |
| Moldova | MD Stats | MD Timeline |
| Mongolia | MN Stats | MN Timeline |
| Montenegro | ME Stats | ME Timeline |
| Morocco | MA Stats | MA Timeline |
| Mozambique | MZ Stats | MZ Timeline |
| Myanmar | MM Stats | MM Timeline |
| Namibia | NA Stats | NA Timeline |
| Nepal | NP Stats | NP Timeline |
| Netherlands | NL Stats | NL Timeline |
| New Caledonia | NC Stats | NC Timeline |
| New Zealand | NZ Stats | NZ Timeline |
| Nicaragua | NI Stats | NI Timeline |
| Niger | NE Stats | NE Timeline |
| Nigeria | NG Stats | NG Timeline |
| North Korea | KP Stats | KP Timeline |
| Norway | NO Stats | NO Timeline |
| Oman | OM Stats | OM Timeline |
| Pakistan | PK Stats | PK Timeline |
| Palestine | PS Stats | PS Timeline |
| Panama | PA Stats | PA Timeline |
| Papua New Guinea | PG Stats | PG Timeline |
| Paraguay | PY Stats | PY Timeline |
| Peru | PE Stats | PE Timeline |
| Philippines | PH Stats | PH Timeline |
| Poland | PL Stats | PL Timeline |
| Portugal | PT Stats | PT Timeline |
| Puerto Rico | PR Stats | PR Timeline |
| Qatar | QA Stats | QA Timeline |
| Republic of Kosovo | XK Stats | XK Timeline |
| Romania | RO Stats | RO Timeline |
| Russia | RU Stats | RU Timeline |
| Rwanda | RW Stats | RW Timeline |
| Saudi Arabia | SA Stats | SA Timeline |
| Senegal | SN Stats | SN Timeline |
| Serbia | RS Stats | RS Timeline |
| Sierra Leone | SL Stats | SL Timeline |
| Singapore | SG Stats | SG Timeline |
| Slovakia | SK Stats | SK Timeline |
| Slovenia | SI Stats | SI Timeline |
| Solomon Islands | SB Stats | SB Timeline |
| Somalia | SO Stats | SO Timeline |
| South Africa | ZA Stats | ZA Timeline |
| South Korea | KR Stats | KR Timeline |
| South Sudan | SS Stats | SS Timeline |
| Spain | ES Stats | ES Timeline |
| Sri Lanka | LK Stats | LK Timeline |
| Sudan | SD Stats | SD Timeline |
| Suriname | SR Stats | SR Timeline |
| Svalbard and Jan Mayen | SJ Stats | SJ Timeline |
| Swaziland | SZ Stats | SZ Timeline |
| Sweden | SE Stats | SE Timeline |
| Switzerland | CH Stats | CH Timeline |
| Syrian Arab Republic | SY Stats | SY Timeline |
| Taiwan | TW Stats | TW Timeline |
| Tajikistan | TJ Stats | TJ Timeline |
| Tanzania | TZ Stats | TZ Timeline |
| Thailand | TH Stats | TH Timeline |
| Timor-Leste | TL Stats | TL Timeline |
| Togo | TG Stats | TG Timeline |
| Trinidad and Tobago | TT Stats | TT Timeline |
| Tunisia | TN Stats | TN Timeline |
| Turkey | TR Stats | TR Timeline |
| Turkmenistan | TM Stats | TM Timeline |
| UAE | AE Stats | AE Timeline |
| Uganda | UG Stats | UG Timeline |
| United Kingdom | GB Stats | GB Timeline |
| Ukraine | UA Stats | UA Timeline |
| USA | US Stats | US Timeline |
| Uruguay | UY Stats | UY Timeline |
| Uzbekistan | UZ Stats | UZ Timeline |
| Vanuatu | VU Stats | VU Timeline |
| Venezuela | VE Stats | VE Timeline |
| Vietnam | VN Stats | VN Timeline |
| Western Sahara | EH Stats | EH Timeline |
| Yemen | YE Stats | YE Timeline |
| Zambia | ZM Stats | ZM Timeline |
| Zimbabwe | ZW Stats | ZW Timeline |
Contact Us
If you have any questions or issues about this API, please contact us:
Читайте также: