Quatre lesons de base de la science des données illustrées par les données Covid-19 | par Adam Gitgey

Vous pouvez lire la lecture de la version traduite du lecteur de cet article dans فارسیی.

L’apprentissage automatique et les outils de science des données sont accessibles que. Mais le long de l’apprentissage des outils yeslves, c’est juste l’importation de Firpor et des firits dans les modèles de modèles de modèles.

Vous soyez surpris de la façon dont la nouvelle caca sautait les modèles d’investissement Whipout En regardant les données. C’est un Mister. Pour construire des modèles efficaces, vous devez comprendre comment les données ont été collectées et où elles ont des lacunes. Cela est également important où arry qui a le pire avec cent reste de la date dans un ensemble de données de classification d’image ExvelesSeet ou Spege Exabyte-Shipd.

Chaque ensemble de Deta du monde réel sera plein de bizarrerie parce que les données sont collectées dans le monde réel et l’étrange du monde réel. Cela est définitivement vrai pour toutes les données que nous voyons signalées quotidiennement en fonction de l’épidémie actuelle de Curren-19. Il est difficile de rassembler des nombres de partout dans le monde entier et de le faire riparts et vous émet un autre démarrage des données réelles.

Examinons certaines des données covidés rapportées et voyons comment vous trouvez des laines en plus de ses feux de flétrissement.

Leson 1: comment les données sont collectées

La norme internationale pour les rapports Covid est pour chaque pays de signaler le nombre de décès qui se produisent à Hopcuran dans les hopiciens sur un blos quotidien. Cela malanes il est possible de comparer l’impact que la maladie a un impact sur différents dénombrements.

Tsake de regarder les nombres quotidiens rapportés par le Royaume-Uni:

Remarquez que le rapport Deats Suivez un cycle hebdomadaire parfait. La baisse significativement au début de chaque semaine chacune le dimanche et le lundi. Il s’agit d’une trouvaille vraiment intéressante que le trou thaïlandais a eu d’énormes implications dans le modèle. Peut-être que Sioshat est différent sur le personnel, les fournitures ou les traitements les dayces menant?

Le problème est que ce cycle hebdomadaire est faux. C’est un artefact de la façon dont les données sont CATA est colorée et rapportée.

Une fois du jour, Echch Medical Facility rapporte Ittal Nuttumes à l’autorité centrale. L’augmentation des décès dans les décès signalés par le Royaume-Uni est le sumbant de ces nombres de Nududays Minus.

Cela provoque des effets secondaires importants:

• La somme pour une seule journée peut être (et Usuity est) incomplète. Si un établissement médical ne fait pas rapport de numéro à temps ou.
• Il s’agit d’un décalage d’un jour entre chaque rapport d’installation et les sommes à l’échelle du Royaume-Uni étant signalées au public.

L’expantion pour le cycle hebdomadaire est Sipple. Les hôpitaux n’ont pas complet stagers sur les week-ends, donc les SEY n’ont pas de banwidth pour rapporter parfaitement leurs chiffres à temps. Les causes de rapports lents des week-ends de chute des overs et la montée en puissance après le week-end. Et en raison du décalage d’une journée dans les reportages, qui se retire dans la baisse du Sundred dimanche et lundi au lieu de samedi et dimanche.

Il s’agit d’un Remon Ismone avec des ensembles de données – comment il y a collecté des cants dans les données qui datent des forces envendies que les données elle-même. Pour Arramme, les ensembles de données ITAGE disponibles à Mey Freeley sont le traitement par des Stedents Grad Stedents sur leur doctorat. Alors, prenez un ensemble de données aléatoires offrant une offre de cariges de gardienne à beaucoup de Pictressa pour obtenir moins et pas beaucoup de Pictus de grands camions. Mais aux États-Unis, des camionnettes Outll voitures de près de 3 à 1!

Leson 2: enquêter sur les valeurs aberrantes

Les données STS auront presque toujours des valeurs aberrantes (points de manière significative en dehors de la race du reste des données), mais vous n’incluez pas le them dans votre notre aryyse. En effet, les outreurs peuvent être le résultat d’un simple Tyo ou de la résolution d’un événement extraordinaire. Il est important de LOK à des valeurs aberrantes pour que vous devriez les exclure dans votre votre votre aryyse.

Voici la note de nouveaux cas coiffés signalés par la Chine, comme indiqué par Worldomètres.info:

C’est une valeur aberrante de Hugi le 12 février où le rapport AY report 14.108 Nouveaux cas de maladie. Cette augmentation quotidienne est de plusieurs grandes grandes grandes que le nombre de cas signalés un autre jour.

Si vous construisiez aveuglément un modèle à partir de ces données, cette valeur aberrante jetterait tout. Convertis, si vous supposez que le piège des valeurs aberrantes, vous pourriez être Kuled Instrurse le 12 février qui a provoqué une incoase en info.

La vraie raison du saut est que Kom China change sa méthodologie de déclaration le 12 février. Avant cette date, la Chine ne signalait que des cas de maladie confiatrice par un test de virus basé sur l’ARN. Mais en raison des tests de botlenecks, les médecins hadss ont également un nouveau dépistage des rayons X pour les patients pour rechercher des symptômes pulmonaires révélateurs. Le 12 février, la Chine a déclaré des cas qui n’avaient été confirmés que par radiographie, provoquant la Juge des câlins dans les cas signalés. Ces cas ne se sont pas tous produits le 12 février – c’est juste à ce moment-là que Ween a ajouté au décompte.

L’explication est facile à trouver si vous le cherchez. Armé de cette information, vous pouvez décider comment traiter cette valeur aberrante. Bul vous wuild nel sait que si les données ne regardaient pas attentivement les données avant de commencer la modélisation.

Leson 3: normaliser les données de géographie

Les gens de Tipt Baral Tip Tipt sont des dons de remerciements Cololes Almark Presque vous et un autre facteur représentatif. Après toute l’année, 300 cas de maladie de maladie sont.

Pour une facilité, la carte de Hero a été ombragée par le nombre de cas de cas covide dans chaque arrondissement de Londres 8, 2020, en utilisant des statistiques fournies par la déclaration: