Einzelzellbiologie

Abstrakt

Der beste Weg zur interaktiven Interpretation und Visualisierung von COVID-19-Falldaten mithilfe der R-Programmierung

Yagyanath Rimal

Dieses Papier beschreibt die beste Methode zur interaktiven Interpretation und Visualisierung von COVID-19-Falldaten mithilfe der R-Programmierung und ist eine neue Art der Darstellung nationaler COVID-Fälle unter Verwendung von Open-Data-Ressourcen. Die Neuinfektionen brechen derzeit in vielen Ländern immer noch die Rekorde der letzten Tage ein, obwohl weltweit verschiedene Kontrollmaßnahmen ergriffen werden. Die offiziellen Aufzeichnungen der Regierungen weltweit werden als statistische Aufzeichnungen präsentiert, die weniger auf Trends und Muster ausgerichtet sind und keine interaktive Visualisierung des Wachstumstrends bieten. Die interaktive Karte, Diagramme und Tabellen enthalten informativere als statistische Zahlen zu den COVID-Fällen. Hier identifiziere ich die Variablen, die zur Analyse der COVID-19-Fälle von Ländern wie den USA und Indien mit vielen Staaten und Städten zur Analyse von COVID-Aufzeichnungen mithilfe der R-Programmierung erforderlich sind. Obwohl weltweit eine Vielzahl von Aufzeichnungen zu COVID-19-Fällen offiziell erhoben, gespeichert und präsentiert werden, sind deren Datenverwaltung und -organisation mit ordnungsgemäß validierten Aufzeichnungen für den Forscher immer noch eingeschränkt, wenn es darum geht, Open-Data-Ressourcen direkt zur demografischen interaktiven Visualisierung von COVID-Fällen richtig zu nutzen.