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Evaluation de la dynamique spatio-temporelle de l'évolution de la covid a Libreville par une approche machine learning


par Bakari RAMADANE
Institut Africain d’Informatique - Diplôme d’Ingénieur Informaticien 0000
  

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b) Compréhension des données

Dans cette phase, nous avons procéder à la collecte des données initiales, à leur description et à leur exploration.

(1) Collecte de données

Les données utilisées dans ce projet sont fournies par :

· Le « Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering» (JHU CSSE),

· Le Centre hospitalier et Universitaire de Libreville (CHUL).

(2) Description des données

Les données utilisées dans ce projet sont décrits ainsi qu'il suit :

· une partie des données ont été téléchargées à partir du référentiel Github qui est géré par l'Université John Hopkins et l'ensemble de données est public et mis à jour quotidiennement. Il existe plusieurs fichiers CSV. Pour ce projet, nous extrayons les données d'un seul fichier à savoir : confirmed_case.csv

· l'autre partie des données collectéesauprès du CHUL de Libreville sont la forme de fichier Excel : Chul.civid.xls.

Le tableau 5 ci-dessous récapitule les données et leurs sources respectives

Tableau 5 : description des données

Fichier

Source

Données à extraire

dimension de la  data frame

confirmed_case.csv

JHU CSSE

Le nombre cumulé de cas confirmés

850 colonnes et 270 lignes

Chul.covid.xls

CHUL

Lieu de résidence des cas confirmés à Libreville.

10 colonnes et 1026 lignes

(3) Exploration des données

L'inspection des différentesbases de données nous ont permis de comprendre que :

Pour le fichier provenant l'Université John Hopkins

· Les lignes représentent différents pays et,

· les colonnes incluent :

o le nom du pays/région et également de la province/état si disponible,

o la latitude et la longitude du pays et,

o le nombre cumulé de cas du 22 janvier 2020 au 17 mai 2022 (figure13).

Pour les fichiers fournis par le Centre hospitalier et Universitaire de Libreville

· Les lignes représentent les dates d'enregistrement

· Les colonnes représentent

o le domicile du patient,

o Le statut épidémiologique,

o L'âge,

o le sexe ...

 

Figure 12 : Capture d'écran des cas de guérison dans le monde (partiellement)

Après la phase de compréhension des données, le prétraitement des données est effectué, c'est ce qui est expliqué à l'étape suivante.

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