Excel - Les aires

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Excel

Produire

00:00:02

maintenant on va voir un autre

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aspect qui vont être les les airs,

00:00:06

ça c'est intéressant.

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Dans le cas où vous souhaitez avoir une vue

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un petit peu cumuler sur sur les éléments,

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vous affichez donc là typiquement

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j'ai 4 catégories et quand j'affiche

00:00:15

les courbes du coup les les courbes

00:00:17

vont se superposer là ce qu'on

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voudrait avoir c'est potentiellement

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avoir OK le détail par pays,

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mais aussi le total visuellement sur

00:00:24

sur sur la période donc pour ça on

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va aller toujours dans l'insertion

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et on va aller sélectionné.

00:00:30

Alors peut être par défaut,

00:00:31

il ne les affiche pas effectivement

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si effectivement ça se retrouvera ici

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donc là on va faire le premier qu'il est,

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qui est celui-ci ?

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Les aires simple,

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on verra qu'il y en a d'autres.

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Voilà les aires empilées et les aires

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empilées 100 pour 100 on va y venir,

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on va commencer par les airs toute simple.

00:00:46

Alors là,

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on va se rendre compte

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rapidement d'un problème,

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c'est que vu que là le tout ce qui

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est la partie inférieure de la

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courbe va être mis de mise avec

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une couleur donc là le problème par

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rapport à ça c'est que du coup je

00:01:01

vais avoir l'Espagne par exemple

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qui va recouvrir l'intégralité

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des données des autres pays.

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Donc là on voit que ça marche pas du tout,

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donc là nous ce qu'on a besoin

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plutôt c'est non pas des airs comme

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ça qui vont se superposer parce que

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au final ça revient à peu près à

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la même chose que que les courbes,

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et c'est encore moins clair ce

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que du coup j'ai pas les données

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des autres pays qui s'affichent.

00:01:20

Donc pour ça, je vais plutôt changer le type.

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De mon graphique est allé mettre ce

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qu'on appelle des courbes des aires empilées.

00:01:31

Je vais agrandir un petit peu hop.

00:01:34

Pour un petit peu mieux ce que ça rend.

00:01:38

Voilà donc ici on a les données de chaque

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pays qui s'affiche en fait ******* donc là

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on va commencer par la France, donc le.

00:01:44

Le compteur est à 0 et donc là ce que vous

00:01:47

avez en fait c'est ce qui s'est passé

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pour la France est juste au dessus de ça.

00:01:51

On va aller additionner ce qui est

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apparu pour l'Allemagne et encore

00:01:54

au dessus de ça pour l'Italie et

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encore au dessus ça pour l'Espagne,

00:01:57

ce qui fait que bah on peut se rendre compte

00:01:59

effectivement de qui évolue plus rapidement.

00:02:01

Là on voit que typiquement l'Italie et

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c'est ce qui s'est réellement passé,

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c'est ce qu'on a pu voir mais en

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tout cas visuellement on voit que.

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Et l'Espagne aussi d'ailleurs,

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on voit que il y a une prédominance de

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ces pays là qui apparaît sur sur sur à

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partir à peu près de cette partie là,

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en tout cas, visuellement,

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c'est là que ça se voit et ce qui

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est aussi intéressant,

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c'est qu'on peut avoir du coup le cumulé ici,

00:02:23

donc ça sera le haut de l'Espagne.

00:02:25

Donc tout ce qui est au dessus là

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des des des zones de couleur ou là du

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coup on aura la somme de la France,

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de la Germanie, de de l'Allemagne,

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de l'Italie et de l'Espagne pour

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chaque jour ou on a récupéré des

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données et donc après in fine.

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Le résultat total, donc plutôt intéressant.

00:02:41

C'est une autre manière d'analyser les

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données ou à la fois on a le détail.

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La formule globale, donc c'est plutôt,

00:02:49

c'est plutôt pas mal et l'autre

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type d'air qu'on pourra utiliser,

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c'est les aires empilées.

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Alors un peu peut être un peu plus abstraite.

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L'idée, en gros,

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c'est que là on va pas prendre les

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valeurs brutes, on va plutôt prendre.

00:03:03

Quelle est la part de ce pays là

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par rapport au total,

00:03:07

donc là si on regarde ici par

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exemple au tout début,

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bon on voit que c'est la,

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c'est la France qui occupé 100

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pourcent des cas de COVID en

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Europe en tout cas sur ces 4 pays.

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Et pourquoi ça ?

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Parce que si on regarde les

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premiers jours de l'épidémie,

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les 123,

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les 5 premiers jours,

00:03:22

mais en fait il y a que la France

00:03:24

qui comptabilisait ces cas peut être

00:03:26

que les autres pays en avait en tous

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les cas nous on a commencé à compter.

00:03:30

À partir de ce moment-là,

00:03:32

et donc effectivement du 22 au 26

00:03:34

donc c'est à peu près ce qu'on a ici,

00:03:37

hein,

00:03:37

et bien 100 pour 100 des cas sur les 4

00:03:40

pays étaient représentés par la France.

00:03:42

Après, si on avance un petit peu,

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on voit qu'on va avoir l'Allemagne aussi

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qui va commencer à apparaître quelques

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jours après et c'est ce qu'on voit ici.

00:03:51

Là on a des valeurs et ici sur

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les sur l'Espagne, sur l'Espagne,

00:03:55

l'Italie nous n'en avons pas et après

00:03:57

on va avoir la comptabilisation qui

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va s'opérer de manière très brutale.

00:04:01

Côté italien,

00:04:02

à partir de à partir de février ou

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la bas. Du coup,

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il y a un décrochage complet,

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c'est à dire que à partir du alors faudrait

00:04:10

regarder les données dans tous les cas.

00:04:11

Enfin faut faut quand même prendre ça

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avec des pincettes parce qu'on reste

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sur des volumes de cas qui sont quand

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même relativement relativement faible

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mais effectivement si on regarde ici,

00:04:20

vous voyez le décollage qui est très nette

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par rapport aux autres pays sur sur le 22.

00:04:26

À partir du 22 et donc là,

00:04:27

à partir de ce moment-là,

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l'Italie, sur cette période là,

00:04:30

là ici va prendre une place très très

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fort sur la période et ça du coup c'est

00:04:34

pas facile à voir quand on est en

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empiler simple parce que les données

00:04:38

sont extrêmement faibles au démarrage

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et donc en fait les la courbe est un

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peu tassé par rapport aux valeurs

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de faim et donc ça on peut pas s'en

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rendre compte donc c'est pour ça que

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Césaire empiler sont vachement intéressante,

00:04:48

ça permet de se rendre

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compte de ces effets là.

00:04:52

Et effectivement donc,

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sur toute cette zone là,

00:04:55

l'Italie prend une place qui

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est extrêmement importante.

00:04:57

Après on a un rattrapage de

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l'Espagne à partir de à peu près.

00:05:01

Voilà du à partir de de mi-mars,

00:05:03

on va dire et jusqu à une

00:05:05

stabilisation de la répartition.

00:05:07

Je j'ai envie de dire sur sur cette

00:05:09

période là donc on va dire à partir

00:05:12

de de mi-avril voilà et à partir de

00:05:14

ce moment-là bah du coup on A chacun

00:05:17

sa place entre guillemets avec des

00:05:19

pourcentages qui sont plus ou moins

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qu'ils ont qui sont plus ou moins associé.

00:05:23

À chaque pays.

00:05:24

Voilà donc ça,

00:05:25

c'est vraiment sur tout ce qui est

00:05:27

répartition et évolution de la répartition,

00:05:29

une visualisation que j'aime beaucoup

00:05:30

et qui permettent de se rendre compte

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de ses immenses effets de bord sur sur

00:05:34

certaines périodes ou le ou le volume

00:05:36

brut de données et relativement faible.

00:00:02

теперь мы увидим еще один

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внешний вид, который будет эфиром,

00:00:06

Это интересно.

00:00:07

В случае, если вы хотите иметь представление

00:00:10

немного накопить на элементах,

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Таким образом, вы отображаете там обычно

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У меня есть 4 категории и когда я публикую

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кривые выдувания кривых

00:00:17

будет перекрывать там то, что мы

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хотел бы, чтобы он был потенциально

00:00:20

иметь OK детали по странам,

00:00:22

но также и общий визуально на

00:00:24

на период так что для этого мы

00:00:26

всегда будет входить во вставку

00:00:28

и мы собираемся пойти выбирать.

00:00:30

Тогда может быть по умолчанию,

00:00:31

На самом деле он их не отображает

00:00:32

если действительно он будет найден здесь

00:00:34

так что здесь мы сделаем первое, что есть,

00:00:36

кто это?

00:00:37

Простые области,

00:00:38

мы увидим, что есть и другие.

00:00:40

Это сложенные области и области

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сложенные 100 на 100 мы приедем,

00:00:43

Начнем с простых мелодий.

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Итак,

00:00:47

мы реализуем

00:00:48

быстро от проблемы,

00:00:49

это то, что, поскольку там все это

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— нижняя часть

00:00:53

кривая будет поставлена с

00:00:56

цвет, чтобы возникла проблема

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Отношение к этому таково, что внезапно я

00:01:01

будет Испания например

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который охватит всю

00:01:04

данные из других стран.

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Так вот мы видим, что это вообще не работает,

00:01:08

так вот нам то, что нам нужно

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скорее это не мелодии, как

00:01:11

это будет перекрываться, потому что

00:01:13

в конце концов все сводится к примерно

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то же самое, что и кривые,

00:01:16

и еще менее ясно это

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что вдруг у меня нет данных

00:01:19

других стран, которые появляются.

00:01:20

Поэтому для этого я собираюсь изменить тип.

00:01:24

Из моего графика пошли ставить это

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называемые кривыми сложенной площади.

00:01:31

Я собираюсь немного увеличить прыжок.

00:01:34

Для немного лучшего, что он делает.

00:01:38

Итак, здесь у нас есть данные каждого из них.

00:01:40

страна, которая на самом деле показывает *******, так что там

00:01:42

Мы начнем с Франции, так что.

00:01:44

Счетчик находится на 0 и поэтому там что вы

00:01:47

на самом деле это то, что произошло

00:01:49

для Франции чуть выше этого.

00:01:51

Мы собираемся сложить то, что есть

00:01:53

выступал за Германию и снова

00:01:54

выше этого для Италии и

00:01:56

все еще выше, чем для Испании,

00:01:57

что делает тот бах, который мы можем реализовать

00:01:59

действительно, из которых развивается быстрее.

00:02:01

Здесь мы видим, что типично Италия и

00:02:03

вот что произошло на самом деле,

00:02:04

это то, что мы видели, но в

00:02:06

в любом случае визуально мы это видим.

00:02:09

И Испания тоже, если уж на то пошло,

00:02:10

мы видим, что преобладает

00:02:12

эти страны там, которые появляются на

00:02:15

примерно с этой части,

00:02:17

в любом случае, визуально,

00:02:18

вот где это показывает и что

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также интересно,

00:02:21

она заключается в том, что мы можем внезапно получить кумулированное здесь,

00:02:23

так что это будет вершина Испании.

00:02:25

Так что все вышеперечисленное есть

00:02:27

областей цвета или есть

00:02:30

внезапно мы будем иметь сумму Франции,

00:02:32

Германия, Германия,

00:02:34

Италия и Испания для

00:02:35

каждый день, когда мы выздоравливаем

00:02:37

данные и, следовательно, после в штрафе.

00:02:39

Общий результат, поэтому довольно интересный.

00:02:41

Это еще один способ анализа

00:02:44

данные или в то же время у нас есть детали.

00:02:47

Общая формула, так что это скорее,

00:02:49

это довольно неплохо и другое

00:02:51

тип воздуха, который может быть использован,

00:02:53

это сложенные области.

00:02:57

Так что немного может быть немного более абстрактным.

00:02:59

Идея, в основном,

00:03:00

это то, что там мы не возьмем

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сырые значения мы скорее возьмем.

00:03:03

Какова доля этой страны там

00:03:06

по отношению к общему,

00:03:07

так что там, если мы посмотрим здесь

00:03:08

пример в самом начале,

00:03:10

ну, мы видим, что это,

00:03:11

это Франция, которая занимает 100

00:03:13

процент случаев COVID в

00:03:14

Европа в любом случае на эти 4 страны.

00:03:16

И почему?

00:03:17

Потому что, если мы посмотрим на

00:03:19

первые дни эпидемии,

00:03:20

123,

00:03:21

первые 5 дней,

00:03:22

но на самом деле есть только Франция

00:03:24

кто учитывает эти случаи, может быть

00:03:26

что другие страны имели во всех

00:03:28

случаи, которые мы начали считать.

00:03:30

С этого момента,

00:03:32

и, следовательно, эффективно от 22 до 26

00:03:34

так что это в значительной степени то, что мы имеем здесь,

00:03:37

да

00:03:37

100 на 100 случаев из 4

00:03:40

страны были представлены Францией.

00:03:42

После, если мы немного продвинемся вперед,

00:03:44

мы видим, что у нас тоже будет Германия

00:03:47

которые начнут появляться несколько

00:03:49

несколько дней спустя, и это то, что мы видим здесь.

00:03:51

Там у нас есть ценности, а здесь, на

00:03:53

об Испании, об Испании,

00:03:55

Италия у нас нет одного и после

00:03:57

у нас будет бухгалтерский учет, что

00:03:59

будет действовать очень жестоким образом.

00:04:01

С итальянской стороны,

00:04:02

с февраля или

00:04:04

дно. Следовательно

00:04:05

есть полный ларек,

00:04:07

то есть с тех пор

00:04:10

посмотрите на данные в любом случае.

00:04:11

Наконец, вы все еще должны принять это

00:04:13

с пинцетем, потому что мы остаемся

00:04:15

по объемам дел, которые являются, когда

00:04:17

даже относительно небольшие

00:04:18

но действительно, если мы посмотрим сюда,

00:04:20

Вы видите взлет, который очень резкий

00:04:23

по сравнению с другими странами на 22-м.

00:04:26

С 22-го и поэтому там,

00:04:27

с этого момента,

00:04:29

Италия, за этот период,

00:04:30

там здесь будет место очень очень очень

00:04:32

сильный в течение этого периода, и это, следовательно,

00:04:34

нелегко увидеть, когда вы находитесь в

00:04:36

стек прост, потому что данные

00:04:38

чрезвычайно низки при запуске

00:04:39

и поэтому на самом деле кривая является

00:04:42

мало сжато по сравнению со значениями

00:04:43

голода и так, что мы не можем быть

00:04:45

чтобы сообщить, чтобы вот почему

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СтекИ Césaire действительно интересны,

00:04:48

он позволяет вам идти

00:04:50

учет этих последствий.

00:04:52

И действительно,

00:04:53

на всей этой территории есть,

00:04:55

Италия занимает место, которое

00:04:56

чрезвычайно важно.

00:04:57

После того, как у нас есть догонялки

00:04:59

Испания от около.

00:05:01

Это с середины марта,

00:05:03

скажем и до

00:05:05

стабилизация распределения.

00:05:07

Я хочу сказать об этом

00:05:09

период там, поэтому мы скажем уйти

00:05:12

с середины апреля здесь и с

00:05:14

в тот момент бах вдруг у нас есть каждый

00:05:17

его место в кавычках с

00:05:19

проценты, которые более или менее

00:05:21

что у них есть, что более или менее связано.

00:05:23

В каждую страну.

00:05:24

Вот и все,

00:05:25

это действительно обо всем, что есть

00:05:27

распределение и эволюция распределения,

00:05:29

визуализация, которая мне очень нравится

00:05:30

и которые позволяют реализовать

00:05:32

его огромного влияния на

00:05:34

определенные периоды или объем(ы)

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необработанные данные и относительно низкие.

00:00:02

now we'll see another

00:00:04

appearance that will be the airs,

00:00:06

that's interesting.

00:00:07

In case you want to have a view

00:00:10

a little accumulate on the elements,

00:00:12

so you display there typically

00:00:14

I have 4 categories and when I post

00:00:15

the curves of the blow the curves

00:00:17

will overlap there what we

00:00:19

would like to have it is potentially

00:00:20

have OK the details by country,

00:00:22

but also the total visually on

00:00:24

on the period so for that we

00:00:26

will always go into insertion

00:00:28

and we're going to go selected.

00:00:30

Then can be by default,

00:00:31

it does not actually display them

00:00:32

if indeed it will be found here

00:00:34

so here we will do the first that it is,

00:00:36

who is this one?

00:00:37

Simple areas,

00:00:38

we will see that there are others.

00:00:40

These are the stacked areas and the areas

00:00:42

stacked 100 for 100 we will come,

00:00:43

we'll start with the simple tunes.

00:00:46

So there,

00:00:47

we will realize

00:00:48

quickly from a problem,

00:00:49

it is that since there the all that

00:00:52

is the lower part of the

00:00:53

curve will be put with

00:00:56

a color so there the problem by

00:00:58

Relation to this is that suddenly I

00:01:01

will have Spain for example

00:01:02

which will cover the entirety

00:01:04

data from other countries.

00:01:06

So here we see that it does not work at all,

00:01:08

so there we what we need

00:01:10

rather it is not tunes like

00:01:11

that will overlap because

00:01:13

in the end it comes down to about

00:01:14

the same as curves,

00:01:16

and it is even less clear this

00:01:17

that suddenly I don't have the data

00:01:19

of the other countries that appear.

00:01:20

So for that, I'm going to change the type instead.

00:01:24

From my chart went to put this

00:01:27

called stacked area curves.

00:01:31

I'm going to enlarge a little bit hop.

00:01:34

For a little better what it makes.

00:01:38

So here we have the data of each

00:01:40

country that actually shows ******* so there

00:01:42

we're going to start with France, so the.

00:01:44

The counter is at 0 and therefore there what you

00:01:47

have actually that's what happened

00:01:49

for France is just above that.

00:01:51

We're going to add up what is

00:01:53

appeared for Germany and again

00:01:54

above that for Italy and

00:01:56

still above that for Spain,

00:01:57

which makes that bah we can realize

00:01:59

indeed of which evolves more quickly.

00:02:01

Here we see that typically Italy and

00:02:03

this is what really happened,

00:02:04

this is what we have seen but in

00:02:06

any case visually we see that.

00:02:09

And Spain too, for that matter,

00:02:10

we see that there is a predominance of

00:02:12

these countries there which appears on on on to

00:02:15

from about that part,

00:02:17

in any case, visually,

00:02:18

that's where it shows and what

00:02:20

is also interesting,

00:02:21

it is that we can suddenly have the cumulated here,

00:02:23

so it will be the top of Spain.

00:02:25

So everything above there

00:02:27

of the areas of color or there of the

00:02:30

suddenly we will have the sum of France,

00:02:32

Germany, Germany,

00:02:34

Italy and Spain for

00:02:35

every day that we have recovered

00:02:37

data and therefore after in fine.

00:02:39

The total result, so rather interesting.

00:02:41

This is another way of analyzing

00:02:44

data or at the same time we have the detail.

00:02:47

The overall formula, so it is rather,

00:02:49

it's pretty not bad and the other

00:02:51

type of air that can be used,

00:02:53

it is the stacked areas.

00:02:57

So a little bit can be a little more abstract.

00:02:59

The idea, basically,

00:03:00

it is that there we will not take the

00:03:02

raw values, we will rather take.

00:03:03

What is the share of this country there

00:03:06

in relation to the total,

00:03:07

so there if we look here by

00:03:08

example at the very beginning,

00:03:10

well we see that it is the,

00:03:11

it is France that occupies 100

00:03:13

percent of COVID cases in

00:03:14

Europe in any case on these 4 countries.

00:03:16

And why is that?

00:03:17

Because if we look at the

00:03:19

first days of the epidemic,

00:03:20

the 123,

00:03:21

the first 5 days,

00:03:22

but in fact there is only France

00:03:24

who accounted for these cases may be

00:03:26

that other countries had in all

00:03:28

the cases we started to count.

00:03:30

From that moment on,

00:03:32

and therefore effectively from 22 to 26

00:03:34

so that's pretty much what we have here,

00:03:37

huh

00:03:37

well 100 for 100 of the cases out of the 4

00:03:40

countries were represented by France.

00:03:42

After, if we move forward a little,

00:03:44

we see that we will have Germany too

00:03:47

which will begin to appear a few

00:03:49

days later and that's what we see here.

00:03:51

There we have values and here on

00:03:53

on Spain, on Spain,

00:03:55

Italy we don't have one and after

00:03:57

we will have the accounting that

00:03:59

will operate in a very brutal way.

00:04:01

On the Italian side,

00:04:02

from February or

00:04:04

the bottom. Consequently

00:04:05

there is a complete stall,

00:04:07

that is to say that from then on

00:04:10

look at the data in any case.

00:04:11

Finally you still have to take that

00:04:13

with tweezers because we stay

00:04:15

on volumes of cases that are when

00:04:17

even relatively small

00:04:18

but indeed if we look here,

00:04:20

you see the take-off which is very sharp

00:04:23

compared to other countries on the 22nd.

00:04:26

From the 22nd and therefore there,

00:04:27

from that moment on,

00:04:29

Italy, over that period,

00:04:30

there here will take a place very very

00:04:32

strong over the period and that's therefore

00:04:34

not easy to see when you are in

00:04:36

stack simple because the data

00:04:38

are extremely low at startup

00:04:39

and so in fact the curve is a

00:04:42

little squeezed compared to values

00:04:43

of hunger and so that we can not be

00:04:45

to report so that's why

00:04:46

Césaire stack are really interesting,

00:04:48

it allows you to go

00:04:50

account of these effects.

00:04:52

And indeed,

00:04:53

on this whole area there,

00:04:55

Italy takes a place that

00:04:56

is extremely important.

00:04:57

After we have a catch-up of

00:04:59

Spain from about.

00:05:01

That's from mid-March,

00:05:03

we will say and up to a

00:05:05

distribution stabilization.

00:05:07

I want to say about this

00:05:09

period there so we will say to leave

00:05:12

from mid-April here and from

00:05:14

that moment bah suddenly we Have each

00:05:17

its place in quotation marks with

00:05:19

percentages that are more or less

00:05:21

that they have that are more or less associated.

00:05:23

To each country.

00:05:24

So that's it,

00:05:25

it's really about everything that's

00:05:27

distribution and evolution of the distribution,

00:05:29

a visualization that I really like

00:05:30

and that make it possible to realize

00:05:32

of its immense edge effects on

00:05:34

certain periods or volume(s)

00:05:36

raw data and relatively low.

00:00:02

ahora veremos otro

00:00:04

apariencia que serán los aires,

00:00:06

eso es interesante.

00:00:07

En caso de que quieras tener una vista

00:00:10

un poco de acumulación en los elementos,

00:00:12

por lo que normalmente se muestra allí

00:00:14

Tengo 4 categorías y cuando publico

00:00:15

las curvas del soplado las curvas

00:00:17

se superpondrá allí lo que nosotros

00:00:19

me gustaría tenerlo es potencialmente

00:00:20

tener OK los detalles por país,

00:00:22

pero también el total visualmente en

00:00:24

en el período para que nosotros

00:00:26

siempre entrará en inserción

00:00:28

y vamos a ir seleccionados.

00:00:30

Entonces puede ser por defecto,

00:00:31

En realidad, no los muestra

00:00:32

si de hecho se encontrará aquí

00:00:34

así que aquí haremos lo primero que sea,

00:00:36

¿quién es este?

00:00:37

Áreas simples,

00:00:38

veremos que hay otros.

00:00:40

Estas son las áreas apiladas y las áreas

00:00:42

apilado 100 por 100 vendremos,

00:00:43

comenzaremos con las melodías simples.

00:00:46

Así que ahí,

00:00:47

nos daremos cuenta

00:00:48

rápidamente de un problema,

00:00:49

es que desde allí todo lo que

00:00:52

es la parte inferior de la

00:00:53

la curva se pondrá con

00:00:56

un color para que haya el problema por

00:00:58

Relación con esto es que de repente

00:01:01

tendrá España por ejemplo

00:01:02

que abarcará la totalidad

00:01:04

datos de otros países.

00:01:06

Así que aquí vemos que no funciona en absoluto,

00:01:08

así que ahí lo que necesitamos

00:01:10

más bien no son melodías como

00:01:11

que se superpondrá porque

00:01:13

al final todo se reduce a

00:01:14

lo mismo que las curvas,

00:01:16

y es aún menos claro esto

00:01:17

que de repente no tengo los datos

00:01:19

de los demás países que aparecen.

00:01:20

Así que para eso, voy a cambiar el tipo en su lugar.

00:01:24

De mi carta fui a poner esto

00:01:27

llamadas curvas de área apiladas.

00:01:31

Voy a agrandar un poco el salto.

00:01:34

Para un poco mejor lo que hace.

00:01:38

Así que aquí tenemos los datos de cada uno

00:01:40

país que realmente muestra ******** así que hay

00:01:42

vamos a empezar con Francia, así que el.

00:01:44

El contador está en 0 y por lo tanto hay lo que tú

00:01:47

en realidad eso es lo que sucedió

00:01:49

porque Francia está justo por encima de eso.

00:01:51

Vamos a sumar lo que es

00:01:53

apareció para Alemania y de nuevo

00:01:54

por encima de la de Italia y

00:01:56

todavía por encima de la de España,

00:01:57

lo que hace que esa bah nos podamos realizar

00:01:59

de hecho, de los cuales evoluciona más rápidamente.

00:02:01

Aquí vemos que típicamente Italia y

00:02:03

esto es lo que realmente sucedió,

00:02:04

esto es lo que hemos visto pero en

00:02:06

en cualquier caso visualmente lo vemos.

00:02:09

Y España también, para el caso,

00:02:10

vemos que hay un predominio de

00:02:12

estos países allí que aparece en on on a

00:02:15

de aproximadamente esa parte,

00:02:17

en cualquier caso, visualmente,

00:02:18

ahí es donde se muestra y qué

00:02:20

también es interesante,

00:02:21

es que de repente podemos tener lo acumulado aquí,

00:02:23

por lo que será la cima de España.

00:02:25

Así que todo lo de arriba allí

00:02:27

de las áreas de color o de la

00:02:30

de repente tendremos la suma de Francia,

00:02:32

Alemania, Alemania,

00:02:34

Italia y España para

00:02:35

todos los días que nos hemos recuperado

00:02:37

datos y por lo tanto después en multa.

00:02:39

El resultado total, así que bastante interesante.

00:02:41

Esta es otra forma de analizar

00:02:44

datos o al mismo tiempo tenemos el detalle.

00:02:47

La fórmula general, por lo que es más bien,

00:02:49

no está mal y el otro

00:02:51

tipo de aire que se puede utilizar,

00:02:53

son las áreas apiladas.

00:02:57

Así que un poco puede ser un poco más abstracto.

00:02:59

La idea, básicamente,

00:03:00

es que ahí no vamos a coge el

00:03:02

valores brutos, preferimos tomar.

00:03:03

¿Cuál es la participación de este país allí?

00:03:06

en relación con el total,

00:03:07

así que ahí si miramos aquí por

00:03:08

ejemplo al principio,

00:03:10

bueno vemos que es el,

00:03:11

es Francia la que ocupa 100

00:03:13

porcentaje de casos de COVID en

00:03:14

Europa en cualquier caso en estos 4 países.

00:03:16

¿Y por qué?

00:03:17

Porque si nos fijamos en el

00:03:19

primeros días de la epidemia,

00:03:20

el 123,

00:03:21

los primeros 5 días,

00:03:22

pero en realidad sólo hay Francia

00:03:24

quien contó estos casos puede ser

00:03:26

que otros países tenían en todos

00:03:28

los casos que empezamos a contar.

00:03:30

A partir de ese momento,

00:03:32

y, por lo tanto, efectivamente de 22 a 26

00:03:34

así que eso es más o menos lo que tenemos aquí,

00:03:37

pozo 100 por 100 de los casos de los 4

00:03:40

los países estuvieron representados por Francia.

00:03:42

Después, si avanzamos un poco,

00:03:44

vemos que también tendremos Alemania

00:03:47

que empezará a aparecer unos cuantos

00:03:49

días después y eso es lo que vemos aquí.

00:03:51

Ahí tenemos valores y aquí en adelante

00:03:53

sobre España, sobre España,

00:03:55

Italia no tenemos uno y después

00:03:57

tendremos la contabilidad de que

00:03:59

operará de una manera muy brutal.

00:04:01

En el lado italiano,

00:04:02

a partir de febrero o

00:04:04

el fondo. Por consiguiente

00:04:05

hay un puesto completo,

00:04:07

es decir que a partir de entonces

00:04:10

mira los datos en cualquier caso.

00:04:11

Finalmente todavía tienes que tomar eso

00:04:13

con pinzas porque nos quedamos

00:04:15

sobre volúmenes de casos que son cuando

00:04:17

incluso relativamente pequeño

00:04:18

pero, de hecho, si miramos aquí,

00:04:20

ves el despegue que es muy nítido

00:04:23

en comparación con otros países el día 22.

00:04:26

A partir del día 22 y por tanto allí,

00:04:27

a partir de ese momento,

00:04:29

Italia, durante ese período,

00:04:30

allí aquí tomará un lugar muy muy muy

00:04:32

fuerte durante el período y eso es por lo tanto

00:04:34

no es fácil de ver cuando estás en

00:04:36

pila simple porque los datos

00:04:38

son extremadamente bajos en el inicio

00:04:39

y así, de hecho, la curva es un

00:04:42

poco apretado en comparación con los valores

00:04:43

de hambre y para que no podamos ser

00:04:45

para informar así que por eso

00:04:46

La pila de Césaire es realmente interesante,

00:04:48

te permite ir

00:04:50

cuenta de estos efectos.

00:04:52

Y de hecho,

00:04:53

en toda esta zona allí,

00:04:55

Italia ocupa un lugar que

00:04:56

es extremadamente importante.

00:04:57

Después de que tengamos una puesta al día de

00:04:59

España desde aproximadamente.

00:05:01

Eso es a partir de mediados de marzo,

00:05:03

diremos y hasta un

00:05:05

estabilización de la distribución.

00:05:07

Quiero decir sobre esto

00:05:09

punto allí así que diremos que se vaya

00:05:12

desde mediados de abril aquí y desde

00:05:14

ese momento bah de repente tenemos cada uno

00:05:17

su lugar entre comillas con

00:05:19

porcentajes que son más o menos

00:05:21

que tienen que están más o menos asociados.

00:05:23

A cada país.

00:05:24

Así que eso es todo,

00:05:25

realmente se trata de todo lo que es

00:05:27

distribución y evolución de la distribución,

00:05:29

una visualización que me gusta mucho

00:05:30

y que hacen posible la realización

00:05:32

de sus inmensos efectos de borde en

00:05:34

ciertos períodos o volúmenes

00:05:36

datos brutos y relativamente bajos.

00:00:02

jetzt sehen wir einen anderen

00:00:04

Aussehen, das die Allüren sein wird,

00:00:06

Das ist interessant.

00:00:07

Falls Sie eine Ansicht haben möchten

00:00:10

ein wenig ansammeln sich auf den Elementen,

00:00:12

so zeigen Sie dort typischerweise an

00:00:14

Ich habe 4 Kategorien und wenn ich poste

00:00:15

die Kurven der Blasen der Kurven

00:00:17

wird sich dort überschneiden, was wir

00:00:19

möchte, dass es potentiell

00:00:20

haben OK die Details nach Land,

00:00:22

aber auch die Gesamte visuell auf

00:00:24

auf den Zeitraum so für, dass wir

00:00:26

wird immer eingefügt

00:00:28

und wir werden ausgewählt.

00:00:30

Dann kann standardmäßig sein,

00:00:31

es zeigt sie nicht wirklich an

00:00:32

wenn es tatsächlich hier zu finden ist

00:00:34

also hier werden wir das erste tun, was es ist,

00:00:36

Wer ist dieser?

00:00:37

Einfache Bereiche,

00:00:38

wir werden sehen, dass es andere gibt.

00:00:40

Dies sind die gestapelten Bereiche und die Bereiche

00:00:42

gestapelt 100 für 100 werden wir kommen,

00:00:43

Wir beginnen mit den einfachen Melodien.

00:00:46

Also da,

00:00:47

wir werden realisieren

00:00:48

schnell von einem Problem,

00:00:49

es ist das, da dort die ganze

00:00:52

ist der untere Teil der

00:00:53

Kurve wird mit

00:00:56

eine Farbe, also gibt es das Problem durch

00:00:58

Beziehung dazu ist, dass plötzlich ich

00:01:01

wird zum Beispiel Spanien haben

00:01:02

die die Gesamtheit abdecken

00:01:04

Daten aus anderen Ländern.

00:01:06

Hier sehen wir also, dass es überhaupt nicht funktioniert,

00:01:08

also da sind wir, was wir brauchen

00:01:10

vielmehr sind es keine Melodien wie

00:01:11

das wird sich überschneiden, weil

00:01:13

am Ende kommt es darauf an,

00:01:14

das gleiche wie Kurven,

00:01:16

und es ist noch weniger klar, dass dies

00:01:17

dass ich plötzlich die Daten nicht mehr habe

00:01:19

der anderen Länder, die erscheinen.

00:01:20

Dafür werde ich stattdessen den Typ ändern.

00:01:24

Aus meinem Diagramm ging, um dies zu setzen

00:01:27

als gestapelte Flächenkurven bezeichnet.

00:01:31

Ich werde ein wenig hopfen.

00:01:34

Für ein wenig besser, was es macht.

00:01:38

Hier haben wir also die Daten von jedem

00:01:40

Land, das tatsächlich ******* zeigt, also gibt es

00:01:42

Wir werden mit Frankreich beginnen, also die.

00:01:44

Der Zähler ist bei 0 und daher da, was Sie

00:01:47

Haben sie tatsächlich das getan

00:01:49

denn Frankreich liegt knapp darüber.

00:01:51

Wir werden addieren, was ist

00:01:53

erschien für Deutschland und wieder

00:01:54

darüber hinaus für Italien und

00:01:56

immer noch darüber für Spanien,

00:01:57

was macht, dass bah wir realisieren können

00:01:59

davon entwickelt sich in der Tat schneller.

00:02:01

Hier sehen wir, dass typisch Italien und

00:02:03

das ist es, was wirklich passiert ist,

00:02:04

das ist es, was wir gesehen haben, aber in

00:02:06

auf jeden Fall visuell sehen wir das.

00:02:09

Und Spanien auch, was das betrifft,

00:02:10

wir sehen, dass es eine Vorherrschaft von

00:02:12

Diese Länder dort, die auf auf

00:02:15

aus etwa diesem Teil,

00:02:17

in jedem Fall visuell,

00:02:18

das ist, wo es zeigt und was

00:02:20

ist auch interessant,

00:02:21

es ist, dass wir plötzlich das kumulierte hier haben können,

00:02:23

es wird also die Spitze Spaniens sein.

00:02:25

Also alles da oben

00:02:27

der Farbbereiche oder dort der

00:02:30

plötzlich werden wir die Summe Frankreichs haben,

00:02:32

Deutschland, Deutschland,

00:02:34

Italien und Spanien für

00:02:35

jeden Tag, an dem wir uns erholt haben

00:02:37

Daten und daher in Ordnung.

00:02:39

Das Gesamtergebnis, also ziemlich interessant.

00:02:41

Dies ist eine weitere Art der Analyse

00:02:44

Daten oder gleichzeitig haben wir die Details.

00:02:47

Die Gesamtformel, so ist es eher,

00:02:49

es ist ziemlich nicht schlecht und das andere

00:02:51

Art der Luft, die verwendet werden kann,

00:02:53

es sind die gestapelten Bereiche.

00:02:57

Ein bisschen kann also etwas abstrakter sein.

00:02:59

Die Idee, im Grunde,

00:03:00

es ist, dass wir dort nicht die

00:03:02

Rohwerte werden wir eher nehmen.

00:03:03

Wie hoch ist der Anteil dieses Landes dort?

00:03:06

im Verhältnis zur Gesamtsumme,

00:03:07

also da, wenn wir hier nach

00:03:08

Beispiel ganz am Anfang,

00:03:10

nun, wir sehen, dass es die ist,

00:03:11

es ist Frankreich, das 100 besetzt

00:03:13

Prozent der COVID-Fälle in

00:03:14

Europa auf jeden Fall auf diese 4 Länder.

00:03:16

Und warum ist das so?

00:03:17

Denn wenn wir uns die

00:03:19

erste Tage der Epidemie,

00:03:20

die 123,

00:03:21

die ersten 5 Tage,

00:03:22

aber in Wirklichkeit gibt es nur Frankreich

00:03:24

Wer für diese Fälle verantwortlich war, kann

00:03:26

die andere Länder insgesamt hatten

00:03:28

die Fälle, die wir zu zählen begannen.

00:03:30

Von diesem Moment an

00:03:32

und damit effektiv von 22 bis 26

00:03:34

das ist also so ziemlich das, was wir hier haben,

00:03:37

hä

00:03:37

gut 100 für 100 der Fälle von 4

00:03:40

Länder wurden durch Frankreich vertreten.

00:03:42

Danach, wenn wir ein wenig vorwärts gehen,

00:03:44

wir sehen, dass wir auch Deutschland haben werden

00:03:47

die ein paar erscheinen werden

00:03:49

Tage später und das ist es, was wir hier sehen.

00:03:51

Dort haben wir Werte und hier weiter

00:03:53

zu Spanien, zu Spanien,

00:03:55

Italien haben wir keinen und danach

00:03:57

Wir werden die Buchhaltung haben, die

00:03:59

wird auf eine sehr brutale Weise operieren.

00:04:01

Auf italienischer Seite

00:04:02

ab Februar oder

00:04:04

die Unterseite. Infolgedessen

00:04:05

es gibt einen kompletten Stand,

00:04:07

das heißt, dass von da an

00:04:10

Schauen Sie sich die Daten auf jeden Fall an.

00:04:11

Endlich müssen Sie das noch nehmen

00:04:13

mit Pinzette, weil wir bleiben

00:04:15

auf Bände von Fällen, die wenn

00:04:17

sogar relativ klein

00:04:18

aber in der Tat, wenn wir hier schauen,

00:04:20

Sie sehen den Start, der sehr scharf ist

00:04:23

im Vergleich zu anderen Ländern am 22.

00:04:26

Ab dem 22. und damit dort,

00:04:27

von diesem Moment an,

00:04:29

Italien in diesem Zeitraum

00:04:30

dort wird ein Platz sehr sehr sehr einnehmen

00:04:32

stark über den Zeitraum und das ist daher

00:04:34

nicht leicht zu sehen, wenn Sie in

00:04:36

Stapel einfach, weil die Daten

00:04:38

sind beim Start extrem niedrig

00:04:39

und so ist die Kurve tatsächlich eine

00:04:42

wenig gequetscht im Vergleich zu Werten

00:04:43

des Hungers und damit wir nicht sein können

00:04:45

zu melden, deshalb

00:04:46

Césaire Stack sind wirklich interessant,

00:04:48

es ermöglicht Ihnen zu gehen

00:04:50

Berücksichtigung dieser Auswirkungen.

00:04:52

Und tatsächlich,

00:04:53

auf diesem ganzen Gebiet dort,

00:04:55

Italien nimmt einen Ort ein, der

00:04:56

ist extrem wichtig.

00:04:57

Nachdem wir eine Aufholjagd von

00:04:59

Spanien von ungefähr.

00:05:01

Das ist ab Mitte März,

00:05:03

wir werden sagen und bis zu einem

00:05:05

Verteilungsstabilisierung.

00:05:07

Dazu möchte ich sagen:

00:05:09

Periode dort, also werden wir sagen, dass wir gehen sollen

00:05:12

ab Mitte April hier und ab

00:05:14

in diesem Moment haben wir plötzlich jeden

00:05:17

seine Platz in Anführungszeichen mit

00:05:19

Prozentsätze, die mehr oder weniger sind

00:05:21

dass sie haben, die mehr oder weniger assoziiert sind.

00:05:23

In jedes Land.

00:05:24

Das war's also,

00:05:25

es geht wirklich um alles, was ist

00:05:27

Verteilung und Entwicklung der Verteilung,

00:05:29

eine Visualisierung, die ich wirklich mag

00:05:30

und die es ermöglichen,

00:05:32

seiner immensen Kanteneffekte auf

00:05:34

bestimmte Zeiträume oder Volumen

00:05:36

Rohdaten und relativ niedrig.

00:00:02

agora vamos ver outro

00:00:04

aparência que serão os ares,

00:00:06

Isso é interessante.

00:00:07

Caso você queira ter uma vista

00:00:10

um pouco se acumulam sobre os elementos,

00:00:12

então você exibe lá normalmente

00:00:14

Eu tenho 4 categorias e quando eu postar

00:00:15

as curvas do golpe as curvas

00:00:17

vai se sobrepor lá o que nós

00:00:19

gostaria de tê-lo é potencialmente

00:00:20

ter OK os detalhes por país,

00:00:22

mas também o total visualmente em

00:00:24

no período para que nós

00:00:26

sempre entrará na inserção

00:00:28

e nós vamos ser selecionados.

00:00:30

Então pode ser por padrão,

00:00:31

ele realmente não exibi-los

00:00:32

se de fato ele será encontrado aqui

00:00:34

então aqui vamos fazer o primeiro que é,

00:00:36

Quem é esse?

00:00:37

Áreas simples,

00:00:38

vamos ver que há outros.

00:00:40

Estas são as áreas empilhadas e as áreas

00:00:42

empilhados 100 por 100 nós vamos,

00:00:43

vamos começar com as músicas simples.

00:00:46

Então, lá,

00:00:47

vamos perceber

00:00:48

rapidamente de um problema,

00:00:49

é que desde que não o tudo o que

00:00:52

é a parte inferior do

00:00:53

curva será colocado com

00:00:56

uma cor para que haja o problema por

00:00:58

Relação com isso é que, de repente, eu

00:01:01

terá Espanha, por exemplo,

00:01:02

que cobrirá a totalidade

00:01:04

dados de outros países.

00:01:06

Então aqui vemos que não funciona de todo,

00:01:08

então lá nós o que precisamos

00:01:10

em vez disso, não é músicas como

00:01:11

que vai se sobrepor porque

00:01:13

no final, ele se resume a cerca de

00:01:14

o mesmo que curvas,

00:01:16

e é ainda menos claro isso

00:01:17

que de repente eu não tenho os dados

00:01:19

dos outros países que aparecem.

00:01:20

Então, para isso, eu vou mudar o tipo em vez disso.

00:01:24

Do meu gráfico foi para colocar isso

00:01:27

chamadas curvas de área empilhadas.

00:01:31

Vou aumentar um pouco o salto.

00:01:34

Para um pouco melhor o que ele faz.

00:01:38

Então aqui temos os dados de cada

00:01:40

país que realmente mostra ******* então há

00:01:42

vamos começar com a França, então.

00:01:44

O contador está em 0 e, portanto, lá o que você

00:01:47

têm, na verdade, isso é o que aconteceu

00:01:49

para a França é um pouco acima disso.

00:01:51

Vamos somar o que é

00:01:53

apareceu para a Alemanha e novamente

00:01:54

acima disso para a Itália e

00:01:56

ainda acima disso para a Espanha,

00:01:57

o que faz que bah podemos perceber

00:01:59

de fato dos quais evolui mais rapidamente.

00:02:01

Aqui vemos que tipicamente Itália e

00:02:03

isso é o que realmente aconteceu,

00:02:04

isso é o que temos visto, mas em

00:02:06

qualquer caso visualmente vemos isso.

00:02:09

E a Espanha também, para esse assunto,

00:02:10

vemos que há uma predominância de

00:02:12

esses países lá que aparece em em em para

00:02:15

a partir dessa parte,

00:02:17

em qualquer caso, visualmente,

00:02:18

é aí que ele mostra e o que

00:02:20

também é interessante,

00:02:21

é que de repente podemos ter o acumulado aqui,

00:02:23

por isso será o topo da Espanha.

00:02:25

Então tudo lá em cima

00:02:27

das áreas de cor ou lá do

00:02:30

de repente teremos a soma da França,

00:02:32

Alemanha, Alemanha,

00:02:34

Itália e Espanha para

00:02:35

todos os dias que recuperamos

00:02:37

dados e, portanto, depois em multa.

00:02:39

O resultado total, tão interessante.

00:02:41

Esta é outra maneira de analisar

00:02:44

dados ou, ao mesmo tempo, temos os detalhes.

00:02:47

A fórmula geral, por isso é bastante,

00:02:49

é muito não ruim e o outro

00:02:51

tipo de ar que pode ser usado,

00:02:53

são as áreas empilhadas.

00:02:57

Então um pouco pode ser um pouco mais abstrato.

00:02:59

A ideia, basicamente,

00:03:00

é que lá não vamos tomar o

00:03:02

valores brutos, vamos preferir tomar.

00:03:03

Qual é a parte deste país lá

00:03:06

em relação ao total,

00:03:07

por isso, se olharmos aqui por

00:03:08

exemplo no início,

00:03:10

bem, vemos que é o,

00:03:11

é a França que ocupa 100

00:03:13

por cento dos casos COVID em

00:03:14

A Europa, de qualquer forma, nesses 4 países.

00:03:16

E por que isso?

00:03:17

Porque se olharmos para o

00:03:19

primeiros dias da epidemia,

00:03:20

o 123,

00:03:21

nos primeiros 5 dias,

00:03:22

mas, na verdade, só há França

00:03:24

que contabilizou esses casos pode ser

00:03:26

que outros países tinham em todos os

00:03:28

os casos que começamos a contar.

00:03:30

Daquele momento em diante,

00:03:32

e, portanto, efetivamente de 22 a 26

00:03:34

então isso é praticamente o que temos aqui,

00:03:37

hem

00:03:37

bem 100 para 100 dos casos dos 4

00:03:40

os países foram representados pela França.

00:03:42

Depois, se avançarmos um pouco,

00:03:44

vemos que teremos a Alemanha também

00:03:47

que vai começar a aparecer alguns

00:03:49

dias depois e é isso que vemos aqui.

00:03:51

Lá temos valores e aqui em

00:03:53

na Espanha, na Espanha,

00:03:55

Itália não temos um e depois

00:03:57

teremos a contabilidade que

00:03:59

vai operar de uma forma muito brutal.

00:04:01

Do lado italiano,

00:04:02

a partir de fevereiro ou

00:04:04

a parte inferior. Consequentemente

00:04:05

há uma barraca completa,

00:04:07

ou seja, isso quer dizer que a partir de então

00:04:10

olhe para os dados em qualquer caso.

00:04:11

Finalmente você ainda tem que tomar isso

00:04:13

com pinças porque ficamos

00:04:15

em volumes de casos que são quando

00:04:17

mesmo relativamente pequeno

00:04:18

mas, na verdade, se olharmos aqui,

00:04:20

você vê a decolagem que é muito afiada

00:04:23

em comparação com outros países no dia 22.

00:04:26

A partir do dia 22 e, portanto, lá,

00:04:27

a partir daquele momento,

00:04:29

Itália, durante esse período,

00:04:30

lá aqui vai tomar um lugar muito, muito

00:04:32

forte durante o período e isso é, portanto,

00:04:34

não é fácil de ver quando você está em

00:04:36

pilha simples, porque os dados

00:04:38

são extremamente baixos na startup

00:04:39

e assim, de fato, a curva é um

00:04:42

pouco espremido em comparação com valores

00:04:43

de fome e para que não possamos ser

00:04:45

para relatar, de modo que é por isso que

00:04:46

Pilha Césaire são realmente interessantes,

00:04:48

ele permite que você vá

00:04:50

conta desses efeitos.

00:04:52

E, de fato,

00:04:53

em toda essa área lá,

00:04:55

Itália toma um lugar que

00:04:56

é extremamente importante.

00:04:57

Depois que temos um catch-up de

00:04:59

Espanha de cerca de.

00:05:01

Isso é a partir de meados de março,

00:05:03

vamos dizer e até um

00:05:05

estabilização de distribuição.

00:05:07

Eu quero dizer sobre isso

00:05:09

período lá, então vamos dizer para deixar

00:05:12

a partir de meados de abril aqui e a partir de

00:05:14

naquele momento bah de repente temos cada

00:05:17

seu lugar entre aspas com

00:05:19

percentuais que são mais ou menos

00:05:21

que eles têm que são mais ou menos associados.

00:05:23

Para cada país.

00:05:24

Então é isso,

00:05:25

é realmente sobre tudo o que é

00:05:27

distribuição e evolução da distribuição,

00:05:29

uma visualização que eu realmente gosto

00:05:30

e que tornam possível perceber

00:05:32

de seus imensos efeitos de borda em

00:05:34

certos períodos ou volumes(s)

00:05:36

dados brutos e relativamente baixos.

00:00:02

nu zien we een andere

00:00:04

uiterlijk dat de luchten zal zijn,

00:00:06

dat is interessant.

00:00:07

Voor het geval u een uitzicht wilt hebben

00:00:10

een beetje accumuleren op de elementen,

00:00:12

dus je geeft daar meestal

00:00:14

Ik heb 4 categorieën en wanneer ik post

00:00:15

de krommen van de bochten blazen

00:00:17

zal daar overlappen wat we

00:00:19

zou het graag willen hebben is potentieel

00:00:20

hebben OK de details per land,

00:00:22

maar ook het totaal visueel op

00:00:24

op de periode dus daarvoor hebben we

00:00:26

zal altijd inbrenging gaan

00:00:28

en we gaan selecteren.

00:00:30

Dan kan standaard,

00:00:31

het geeft ze niet echt weer

00:00:32

als het inderdaad hier te vinden zal zijn

00:00:34

dus hier zullen we het eerste doen dat het is,

00:00:36

wie is deze?

00:00:37

Eenvoudige gebieden,

00:00:38

we zullen zien dat er anderen zijn.

00:00:40

Dit zijn de gestapelde gebieden en de gebieden

00:00:42

gestapeld 100 voor 100 zullen we komen,

00:00:43

we beginnen met de eenvoudige deuntjes.

00:00:46

Dus daar,

00:00:47

we zullen realiseren

00:00:48

snel van een probleem,

00:00:49

het is dat sinds daar de al dat

00:00:52

is het onderste deel van de

00:00:53

curve zal worden geplaatst met

00:00:56

een kleur dus daar het probleem door

00:00:58

Relatie hiermee is dat ik plotseling

00:01:01

zal spanje bijvoorbeeld hebben

00:01:02

die het geheel zal dekken

00:01:04

gegevens uit andere landen.

00:01:06

Dus hier zien we dat het helemaal niet werkt,

00:01:08

dus daar hebben we wat we nodig hebben

00:01:10

het zijn eerder geen deuntjes zoals

00:01:11

dat zal overlappen omdat

00:01:13

uiteindelijk komt het neer op ongeveer

00:01:14

hetzelfde als curven,

00:01:16

en het is nog minder duidelijk dit

00:01:17

dat ik ineens de gegevens niet meer heb

00:01:19

van de andere landen die verschijnen.

00:01:20

Dus daarvoor ga ik in plaats daarvan het type veranderen.

00:01:24

Van mijn grafiek ging om dit te zetten

00:01:27

gestapelde gebiedscurven genoemd.

00:01:31

Ik ga een beetje hop vergroten.

00:01:34

Voor een beetje beter wat het maakt.

00:01:38

Dus hier hebben we de gegevens van elk

00:01:40

land dat eigenlijk ******* laat zien dus daar

00:01:42

we gaan beginnen met Frankrijk, dus de.

00:01:44

De teller staat op 0 en dus is er wat je

00:01:47

hebben eigenlijk dat is wat er gebeurde

00:01:49

want Frankrijk zit daar net boven.

00:01:51

We gaan optellen wat is

00:01:53

verscheen voor Duitsland en opnieuw

00:01:54

daarboven voor Italië en

00:01:56

nog steeds daarboven voor Spanje,

00:01:57

waardoor we die bah kunnen realiseren

00:01:59

inderdaad, die evolueert sneller.

00:02:01

Hier zien we dat typisch Italië en

00:02:03

dit is wat er echt is gebeurd,

00:02:04

dit is wat we hebben gezien, maar in

00:02:06

hoe dan ook visueel zien we dat.

00:02:09

En Spanje trouwens ook,

00:02:10

we zien dat er een overwicht is van

00:02:12

deze landen daar die verschijnt op op door naar

00:02:15

van ongeveer dat deel,

00:02:17

in ieder geval visueel,

00:02:18

dat is waar het laat zien en wat

00:02:20

is ook interessant,

00:02:21

het is dat we hier plotseling het gecumuleerde kunnen hebben,

00:02:23

het wordt dus de top van Spanje.

00:02:25

Dus alles daarboven

00:02:27

van de kleurvlakken of daar van de

00:02:30

plotseling zullen we de som van Frankrijk hebben,

00:02:32

Duitsland, Duitsland,

00:02:34

Italië en Spanje voor

00:02:35

elke dag dat we hersteld zijn

00:02:37

gegevens en dus daarna in boete.

00:02:39

Het totale resultaat, dus best interessant.

00:02:41

Dit is een andere manier van analyseren

00:02:44

gegevens of tegelijkertijd hebben we de details.

00:02:47

De algemene formule, zo is het eerder,

00:02:49

het is vrij niet slecht en de andere

00:02:51

type lucht dat kan worden gebruikt,

00:02:53

het zijn de gestapelde gebieden.

00:02:57

Dus een beetje kan een beetje abstracter zijn.

00:02:59

Het idee, eigenlijk,

00:03:00

het is dat we daar niet de

00:03:02

ruwe waarden, zullen we liever nemen.

00:03:03

Wat is het aandeel van dit land daar

00:03:06

in verhouding tot het totaal,

00:03:07

dus daar als we hier kijken door

00:03:08

voorbeeld helemaal aan het begin,

00:03:10

nou we zien dat het de,

00:03:11

het is Frankrijk dat 100 bezet

00:03:13

percentage COVID-gevallen in

00:03:14

Europa in ieder geval op deze 4 landen.

00:03:16

En waarom is dat?

00:03:17

Want als we kijken naar de

00:03:19

eerste dagen van de epidemie,

00:03:20

de 123,

00:03:21

de eerste 5 dagen,

00:03:22

maar in feite is er alleen Frankrijk

00:03:24

wie verantwoordelijk was voor deze gevallen kan zijn

00:03:26

die andere landen in totaal hadden

00:03:28

de gevallen die we zijn gaan tellen.

00:03:30

Vanaf dat moment,

00:03:32

en dus effectief van 22 naar 26

00:03:34

dus dat is zo'n beetje wat we hier hebben,

00:03:37

hè

00:03:37

nou 100 voor 100 van de gevallen van de 4

00:03:40

landen werden vertegenwoordigd door Frankrijk.

00:03:42

Daarna, als we een beetje vooruitgaan,

00:03:44

we zien dat we duitsland ook zullen hebben

00:03:47

die een paar zal beginnen te verschijnen

00:03:49

dagen later en dat is wat we hier zien.

00:03:51

Daar hebben we waarden en hier op

00:03:53

over Spanje, over Spanje,

00:03:55

Italië hebben we er geen en na

00:03:57

we zullen de boekhouding hebben die

00:03:59

zal op een zeer brutale manier werken.

00:04:01

Aan de Italiaanse kant,

00:04:02

vanaf februari of

00:04:04

de bodem. Bijgevolg

00:04:05

er is een complete kraam,

00:04:07

dat wil zeggen dat vanaf dat moment

00:04:10

kijk in ieder geval naar de gegevens.

00:04:11

Eindelijk moet je dat nog nemen

00:04:13

met pincet omdat we blijven

00:04:15

op het aantal gevallen dat wanneer

00:04:17

zelfs relatief klein

00:04:18

maar inderdaad, als we hier kijken,

00:04:20

je ziet de start die erg scherp is

00:04:23

vergeleken met andere landen op de 22e.

00:04:26

Vanaf de 22e en dus daar,

00:04:27

vanaf dat moment,

00:04:29

Italië, in die periode,

00:04:30

daar zal hier een plaats zeer zeer

00:04:32

sterk over de periode en dat is dus

00:04:34

niet gemakkelijk te zien wanneer u in

00:04:36

eenvoudig stapelen omdat de gegevens

00:04:38

zijn extreem laag bij het opstarten

00:04:39

en dus is de curve in feite een

00:04:42

weinig geperst in vergelijking met waarden

00:04:43

van honger en zodat we niet kunnen zijn

00:04:45

om te melden, dus daarom

00:04:46

Césaire stapel zijn echt interessant,

00:04:48

het stelt u in staat om te gaan

00:04:50

rekening houden met deze effecten.

00:04:52

En inderdaad,

00:04:53

op dit hele gebied daar,

00:04:55

Italië neemt een plaats in die

00:04:56

is ontzettend belangrijk.

00:04:57

Nadat we een inhaalslag hebben van

00:04:59

Spanje vanaf ongeveer.

00:05:01

Dat is vanaf half maart,

00:05:03

we zullen zeggen en tot een

00:05:05

stabilisatie van de distributie.

00:05:07

Ik wil hierover zeggen

00:05:09

periode daar dus we zullen zeggen om te vertrekken

00:05:12

vanaf half april hier en vanaf

00:05:14

dat moment bah plotseling hebben we elk

00:05:17

de plaats tussen aanhalingstekens met

00:05:19

percentages die meer of minder zijn

00:05:21

die ze hebben die min of meer geassocieerd zijn.

00:05:23

Naar elk land.

00:05:24

Dus dat is het,

00:05:25

het gaat echt om alles wat er is

00:05:27

distributie en evolutie van de distributie,

00:05:29

een visualisatie die ik erg leuk vind

00:05:30

en die het mogelijk maken om

00:05:32

van de immense randeffecten op

00:05:34

bepaalde perioden of volume(s)

00:05:36

ruwe data en relatief laag.

00:00:02

ora ne vedremo un altro

00:00:04

aspetto che saranno le arie,

00:00:06

è interessante.

00:00:07

Nel caso in cui si desidera avere una vista

00:00:10

un po 'accumulare sugli elementi,

00:00:12

in modo da visualizzare in genere

00:00:14

Ho 4 categorie e quando pubblico

00:00:15

le curve del colpo le curve

00:00:17

si sovrapporrà lì ciò che noi

00:00:19

vorrebbe che fosse potenzialmente

00:00:20

avere OK i dettagli per paese,

00:00:22

ma anche il totale visivamente acceso

00:00:24

sul periodo così per quello noi

00:00:26

andrà sempre in inserimento

00:00:28

e andremo selezionati.

00:00:30

Quindi può essere per impostazione predefinita,

00:00:31

In realtà non li visualizza

00:00:32

se davvero lo troverà qui

00:00:34

quindi qui faremo il primo che è,

00:00:36

chi è questo?

00:00:37

Aree semplici,

00:00:38

vedremo che ce ne sono altri.

00:00:40

Queste sono le aree accatastate e le aree

00:00:42

impilato 100 per 100 verremo,

00:00:43

inizieremo con i semplici brani.

00:00:46

Quindi ecco,

00:00:47

realizzeremo

00:00:48

rapidamente da un problema,

00:00:49

è che dal momento che c'è tutto ciò che

00:00:52

è la parte inferiore della

00:00:53

curva verrà messa con

00:00:56

un colore quindi c'è il problema da

00:00:58

Relazione a questo è che improvvisamente io

00:01:01

avrà la Spagna per esempio

00:01:02

che coprirà l'intero

00:01:04

dati provenienti da altri paesi.

00:01:06

Quindi qui vediamo che non funziona affatto,

00:01:08

quindi eccoci quello di cui abbiamo bisogno

00:01:10

piuttosto non è melodie come

00:01:11

che si sovrapporranno perché

00:01:13

alla fine si tratta di circa

00:01:14

lo stesso delle curve,

00:01:16

ed è ancora meno chiaro questo

00:01:17

che all'improvviso non ho i dati

00:01:19

degli altri paesi che appaiono.

00:01:20

Quindi, per questo, cambierò invece il tipo.

00:01:24

Dal mio grafico sono andato a mettere questo

00:01:27

chiamate curve di area impilate.

00:01:31

Ho intenzione di ingrandire un po 'il salto.

00:01:34

Per un po 'meglio quello che fa.

00:01:38

Quindi qui abbiamo i dati di ogni

00:01:40

paese che in realtà mostra ******* quindi lì

00:01:42

inizieremo con la Francia, quindi il.

00:01:44

Il contatore è a 0 e quindi c'è quello che tu

00:01:47

in realtà è quello che è successo

00:01:49

perché la Francia è appena al di sopra di questo.

00:01:51

Aggiungeremo ciò che è

00:01:53

apparso per la Germania e di nuovo

00:01:54

al di sopra di quello per l'Italia e

00:01:56

ancora al di sopra di quello per la Spagna,

00:01:57

che rende quel bah che possiamo realizzare

00:01:59

anzi di cui si evolve più rapidamente.

00:02:01

Qui vediamo che tipicamente l'Italia e

00:02:03

questo è ciò che è realmente accaduto,

00:02:04

questo è quello che abbiamo visto ma in

00:02:06

in ogni caso visivamente lo vediamo.

00:02:09

E anche la Spagna, del resto,

00:02:10

vediamo che c'è una predominanza di

00:02:12

questi paesi ci che appare su su su

00:02:15

da circa quella parte,

00:02:17

in ogni caso, visivamente,

00:02:18

ecco dove mostra e cosa

00:02:20

è anche interessante,

00:02:21

è che possiamo improvvisamente avere il cumulato qui,

00:02:23

quindi sarà il top della Spagna.

00:02:25

Quindi tutto lassù

00:02:27

delle aree di colore o lì del

00:02:30

improvvisamente avremo la somma della Francia,

00:02:32

Germania, Germania,

00:02:34

Italia e Spagna per

00:02:35

ogni giorno che abbiamo recuperato

00:02:37

dati e quindi dopo in fine.

00:02:39

Il risultato totale, quindi piuttosto interessante.

00:02:41

Questo è un altro modo di analizzare

00:02:44

dati o allo stesso tempo abbiamo i dettagli.

00:02:47

La formula generale, quindi è piuttosto,

00:02:49

non è piuttosto male e l'altro

00:02:51

tipo di aria che può essere utilizzata,

00:02:53

sono le aree impilate.

00:02:57

Quindi un po 'può essere un po 'più astratto.

00:02:59

L'idea, fondamentalmente,

00:03:00

è che lì non prenderemo il

00:03:02

valori grezzi, preferiremo prendere.

00:03:03

Qual è la quota di questo paese lì

00:03:06

in relazione al totale,

00:03:07

quindi lì se guardiamo qui da

00:03:08

esempio all'inizio,

00:03:10

beh vediamo che è il,

00:03:11

è la Francia che occupa 100

00:03:13

percentuale di casi di COVID in

00:03:14

L'Europa in ogni caso su questi 4 paesi.

00:03:16

E perché?

00:03:17

Perché se guardiamo al

00:03:19

primi giorni dell'epidemia,

00:03:20

il 123,

00:03:21

i primi 5 giorni,

00:03:22

ma in realtà c'è solo la Francia

00:03:24

chi ha tenuto conto di questi casi può essere

00:03:26

che altri paesi avevano in tutto

00:03:28

i casi che abbiamo iniziato a contare.

00:03:30

Da quel momento in poi,

00:03:32

e quindi effettivamente da 22 a 26

00:03:34

quindi è più o meno quello che abbiamo qui,

00:03:37

ben 100 per 100 dei casi su 4

00:03:40

i paesi erano rappresentati dalla Francia.

00:03:42

Dopo, se andiamo avanti un po ',

00:03:44

vediamo che avremo anche la Germania

00:03:47

che cominceranno ad apparire alcuni

00:03:49

giorni dopo ed è quello che vediamo qui.

00:03:51

Lì abbiamo dei valori e qui su

00:03:53

sulla Spagna, sulla Spagna,

00:03:55

L'Italia non ne abbiamo una e dopo

00:03:57

avremo la contabilità che

00:03:59

opererà in modo molto brutale.

00:04:01

Da parte italiana,

00:04:02

da febbraio o

00:04:04

il fondo. Conseguentemente

00:04:05

c'è una bancarella completa,

00:04:07

vale a dire che da quel momento in poi

00:04:10

guarda i dati in ogni caso.

00:04:11

Alla fine devi ancora prenderlo

00:04:13

con una pinzetta perché rimaniamo

00:04:15

sui volumi di casi che sono quando

00:04:17

anche relativamente piccolo

00:04:18

ma in effetti se guardiamo qui,

00:04:20

vedi il decollo che è molto nitido

00:04:23

rispetto ad altri paesi il 22.

00:04:26

Dal 22 e quindi lì,

00:04:27

da quel momento in poi,

00:04:29

Italia, in tale periodo,

00:04:30

lì qui prenderà un posto molto molto

00:04:32

forte nel periodo e questo è quindi

00:04:34

non è facile vedere quando sei in

00:04:36

stack semplice perché i dati

00:04:38

sono estremamente bassi all'avvio

00:04:39

e così infatti la curva è un

00:04:42

poco compresso rispetto ai valori

00:04:43

della fame e in modo che non possiamo essere

00:04:45

per segnalare in modo che sia per questo

00:04:46

Césaire stack sono davvero interessanti,

00:04:48

ti permette di andare

00:04:50

conto di questi effetti.

00:04:52

E infatti,

00:04:53

su tutta questa zona lì,

00:04:55

L'Italia prende un posto che

00:04:56

è estremamente importante.

00:04:57

Dopo aver raggiunto un recupero di

00:04:59

Spagna da circa.

00:05:01

Questo è da metà marzo,

00:05:03

diremo e fino a un

00:05:05

stabilizzazione della distribuzione.

00:05:07

Voglio dire su questo

00:05:09

periodo lì quindi diremo di andarcene

00:05:12

da metà aprile qui e da

00:05:14

quel momento bah improvvisamente abbiamo ciascuno

00:05:17

il suo posto tra virgolette con

00:05:19

percentuali più o meno

00:05:21

che hanno che sono più o meno associati.

00:05:23

A ogni paese.

00:05:24

Questo è tutto,

00:05:25

si tratta davvero di tutto ciò che è

00:05:27

distribuzione ed evoluzione della distribuzione,

00:05:29

una visualizzazione che mi piace molto

00:05:30

e che rendono possibile la realizzazione

00:05:32

dei suoi immensi effetti di bordo su

00:05:34

determinati periodi o volumi

00:05:36

dati grezzi e relativamente bassi.

00:00:02

الآن سنرى آخر

00:00:04

المظهر الذي سيكون الهواء،

00:00:06

هذا مثير للإهتمام

00:00:07

في حال أردت الحصول على طريقة عرض

00:00:10

تتراكم قليلا على العناصر،

00:00:12

لذلك كنت عرض هناك عادة

00:00:14

لدي 4 فئات وعندما كنت آخر

00:00:15

منحنيات ضربة المنحنيات

00:00:17

سوف تتداخل هناك ما نحن

00:00:19

أود أن يكون ذلك من المحتمل

00:00:20

موافق التفاصيل حسب البلد،

00:00:22

ولكن أيضا مجموع بصريا على

00:00:24

على الفترة حتى أننا

00:00:26

سوف تذهب دائما إلى الإدراج

00:00:28

وسنختار

00:00:30

ثم يمكن أن يكون افتراضيا،

00:00:31

لا يعرضها في الواقع

00:00:32

إذا كان في الواقع سيتم العثور عليه هنا

00:00:34

لذا هنا سنقوم بأول ما هو عليه،

00:00:36

من هذه؟

00:00:37

مناطق بسيطة،

00:00:38

سنرى أن هناك آخرين.

00:00:40

هذه هي المناطق المكدسة والمناطق

00:00:42

مكدسة 100 ل100 سوف نأتي،

00:00:43

سنبدأ بالألحان البسيطة.

00:00:46

لذا هناك،

00:00:47

سوف ندرك

00:00:48

بسرعة من مشكلة،

00:00:49

هو أنه منذ هناك كل ما

00:00:52

هو الجزء السفلي من

00:00:53

سيتم وضع منحنى مع

00:00:56

لون حتى هناك المشكلة من قبل

00:00:58

العلاقة مع هذا هو أن فجأة أنا

00:01:01

سيكون اسبانيا على سبيل المثال

00:01:02

والتي سوف تغطي كامل

00:01:04

بيانات من بلدان أخرى.

00:01:06

لذا نرى هنا أنه لا يعمل على الإطلاق،

00:01:08

لذلك هناك نحن ما نحتاجه

00:01:10

بدلا من ذلك ليس مثل الإيقاعات

00:01:11

التي سوف تتداخل لأن

00:01:13

في النهاية يتعلق الأمر إلى حوالي

00:01:14

نفس المنحنيات،

00:01:16

و هو أقل وضوحا

00:01:17

أنه فجأة لا أملك البيانات

00:01:19

من البلدان الأخرى التي تظهر.

00:01:20

لذا لذلك، أنا ستعمل تغيير نوع بدلا من ذلك.

00:01:24

من الرسم البياني الخاص بي ذهب لوضع هذا

00:01:27

تسمى منحنيات المنطقة المكدسة.

00:01:31

سأوسع قليلا هوب

00:01:34

للأفضل قليلا ما يجعل.

00:01:38

اذا هنا لدينا بيانات كل

00:01:40

البلد الذي يظهر في الواقع ******* حتى هناك

00:01:42

سنبدأ بفرنسا، لذا

00:01:44

العداد هو في 0، وبالتالي هناك ما كنت

00:01:47

في الواقع هذا ما حدث

00:01:49

لفرنسا هو فقط فوق ذلك.

00:01:51

سنجمع ما هو

00:01:53

ظهرت لألمانيا ومرة أخرى

00:01:54

فوق ذلك لإيطاليا و

00:01:56

لا يزال فوق ذلك بالنسبة لإسبانيا،

00:01:57

مما يجعل باه يمكننا أن ندرك

00:01:59

في الواقع الذي يتطور بسرعة أكبر.

00:02:01

هنا نرى أن إيطاليا عادة و

00:02:03

هذا ما حدث حقا

00:02:04

هذا ما رأيناه ولكن في

00:02:06

أي حالة بصريا نرى ذلك.

00:02:09

واسبانيا ايضا, لهذه المسألة,

00:02:10

نرى أن هناك غلبة

00:02:12

هذه البلدان هناك والتي تظهر على

00:02:15

من حول هذا الجزء،

00:02:17

على أي حال، بصريا،

00:02:18

هذا هو المكان الذي يظهر وماذا

00:02:20

هو أيضا مثيرة للاهتمام،

00:02:21

هو أننا يمكن أن يكون فجأة تراكم هنا،

00:02:23

لذلك سيكون الجزء العلوي من إسبانيا.

00:02:25

كل شيء فوق هناك

00:02:27

من مناطق اللون أو هناك من

00:02:30

فجأة سيكون لدينا مجموع فرنسا،

00:02:32

ألمانيا, ألمانيا,

00:02:34

إيطاليا وإسبانيا ل

00:02:35

كل يوم نستعيده

00:02:37

البيانات ، وبالتالي بعد في غرامة.

00:02:39

النتيجة الإجمالية ، مثيرة للاهتمام إلى حد ما.

00:02:41

هذه طريقة أخرى لتحليل

00:02:44

البيانات أو في نفس الوقت لدينا التفاصيل.

00:02:47

الصيغة الشاملة، لذلك هو بالأحرى،

00:02:49

انها جميلة ليست سيئة وغيرها

00:02:51

نوع الهواء الذي يمكن استخدامه،

00:02:53

هو المناطق المكدسة.

00:02:57

لذا قليلا يمكن أن يكون أكثر تجريدا

00:02:59

الفكرة، أساسا،

00:03:00

هو أننا لن نأخذ

00:03:02

القيم الخام، ونحن سوف تتخذ بدلا.

00:03:03

ما هي حصة هذا البلد هناك

00:03:06

بالنسبة للجملة،

00:03:07

اذا هناك اذا نظرنا هنا من خلال

00:03:08

مثال في البداية،

00:03:10

حسنا نرى انه

00:03:11

فرنسا هي التي تحتل 100

00:03:13

النسبة المئوية لحالات COVID في

00:03:14

أوروبا على أي حال على هذه البلدان 4.

00:03:16

ولماذا هذا؟

00:03:17

لأننا إذا نظرنا إلى

00:03:19

الأيام الأولى من الوباء،

00:03:20

ال 123,

00:03:21

أول 5 أيام،

00:03:22

ولكن في الواقع هناك فرنسا فقط

00:03:24

الذين قد تكون مسؤولة عن هذه الحالات

00:03:26

أن البلدان الأخرى لديها في جميع

00:03:28

الحالات التي بدأنا في عدها.

00:03:30

من تلك اللحظة فصاعدا

00:03:32

وبالتالي بشكل فعال من 22 إلى 26

00:03:34

اذا هذا تقريبا ما لدينا هنا

00:03:37

هاه

00:03:37

حسنا 100 ل 100 من الحالات من أصل 4

00:03:40

وكانت فرنسا تمثل البلدان.

00:03:42

بعد، إذا تحركنا للأمام قليلا،

00:03:44

نرى أنه سيكون لدينا ألمانيا أيضا

00:03:47

والتي سوف تبدأ في الظهور عدد قليل

00:03:49

بعد أيام وهذا ما نراه هنا.

00:03:51

هناك لدينا قيم وهنا على

00:03:53

على إسبانيا، على إسبانيا،

00:03:55

إيطاليا ليس لدينا واحد وبعد

00:03:57

سيكون لدينا المحاسبة التي

00:03:59

ستعمل بطريقة وحشية جدا.

00:04:01

على الجانب الإيطالي

00:04:02

من فبراير أو

00:04:04

في الأسفل. وب التالي

00:04:05

هناك كشك كامل،

00:04:07

وهذا يعني أنه من ذلك الحين فصاعدا

00:04:10

انظر إلى البيانات على أي حال.

00:04:11

أخيرا لا يزال عليك أن تأخذ ذلك

00:04:13

مع ملاقط لأننا نبقى

00:04:15

على وحدات التخزين للحالات التي تكون عند

00:04:17

حتى صغيرة نسبيا

00:04:18

لكن في الواقع إذا نظرنا هنا،

00:04:20

ترى الاقلاع الذي هو حاد جدا

00:04:23

مقارنة مع البلدان الأخرى في 22.

00:04:26

من ال22 و بالتالي هناك

00:04:27

من تلك اللحظة فصاعدا

00:04:29

إيطاليا، خلال تلك الفترة،

00:04:30

هناك هنا سوف تأخذ مكانا جدا جدا

00:04:32

قوية خلال الفترة وهذا بالتالي

00:04:34

ليس من السهل أن نرى عندما كنت في

00:04:36

مكدس بسيط لأن البيانات

00:04:38

منخفضة للغاية عند بدء التشغيل

00:04:39

وهكذا في الواقع المنحنى هو

00:04:42

تقلص قليلا بالمقارنة مع القيم

00:04:43

من الجوع وحتى لا نكون

00:04:45

للإبلاغ ولهذا السبب

00:04:46

كومة سيزير مثيرة للاهتمام حقا،

00:04:48

انها تسمح لك بالذهاب

00:04:50

حساب هذه الآثار.

00:04:52

وبالفعل،

00:04:53

على هذه المنطقة بأكملها هناك،

00:04:55

إيطاليا تأخذ مكانا

00:04:56

مهم للغاية.

00:04:57

بعد أن يكون لدينا اللحاق بالركب من

00:04:59

إسبانيا من حوالي.

00:05:01

هذا من منتصف مارس

00:05:03

سنقول وما يصل الى

00:05:05

استقرار التوزيع.

00:05:07

أريد أن أقول عن هذا

00:05:09

الفترة هناك لذلك سوف نقول لمغادرة

00:05:12

من منتصف أبريل هنا ومن

00:05:14

تلك اللحظة باه فجأة لدينا كل

00:05:17

مكانه في علامات اقتباس مع

00:05:19

النسب المئوية التي هي أكثر أو أقل

00:05:21

أن لديهم التي ترتبط أكثر أو أقل.

00:05:23

لكل بلد.

00:05:24

إذا هذا كل شيء

00:05:25

انها حقا عن كل ما هو

00:05:27

توزيع وتطور التوزيع،

00:05:29

التصور الذي أحب حقا

00:05:30

وهذا يجعل من الممكن تحقيق

00:05:32

من آثارها حافة هائلة على

00:05:34

فترات معينة أو حجم (وحدات)

00:05:36

البيانات الخام ومنخفضة نسبيا.

00:00:02

şimdi başka bir

00:00:04

hava olacak görünüm,

00:00:06

Bu çok ilginç.

00:00:07

Bir görünüme sahip olmak isterseniz

00:00:10

elementler üzerinde biraz birikmiş,

00:00:12

bu nedenle, genellikle orada görüntülenir

00:00:14

4 kategorim var ve yayınladığımda

00:00:15

eğriler üfleme eğrileri

00:00:17

orada üst üste gelecek ne biz

00:00:19

potansiyel olarak olmasını istiyorum

00:00:20

ülkelere göre tamam ayrıntıları var,

00:00:22

aynı zamanda görsel olarak toplam

00:00:24

dönem üzerinde bu yüzden biz

00:00:26

her zaman ekleme işlemine gider

00:00:28

Ve biz de seçeceğiz.

00:00:30

O zaman varsayılan olarak,

00:00:31

aslında bunları görüntülemez

00:00:32

gerçekten burada bulunacaksa

00:00:34

bu yüzden ilkini burada yapacağız.

00:00:36

Bu da kim?

00:00:37

Basit alanlar,

00:00:38

Başkaları da olduğunu göreceğiz.

00:00:40

Bunlar yığılmış alanlar ve alanlar

00:00:42

100'e 100 istiflenmiş biz geleceğiz,

00:00:43

Basit melodilerle başlayacağız.

00:00:46

İşte orada,

00:00:47

gerçekleştireceğiz

00:00:48

bir sorundan hızlı bir şekilde,

00:00:49

tüm bunlar olduğu için

00:00:52

alt kısmıdır.

00:00:53

eğri ile konulacaktır

00:00:56

bir renk, bu yüzden sorun tarafından

00:00:58

Bununla ilgili olarak, aniden ben.

00:01:01

örneğin İspanya olacak

00:01:02

bütünü kapsayacak

00:01:04

diğer ülkelerden gelen veriler.

00:01:06

Burada hiç işe yaramadığını görüyoruz.

00:01:08

bu yüzden ihtiyacımız olan şey

00:01:10

aksine melodiler gibi değil

00:01:11

çakıp bu çakır çünkü

00:01:13

sonunda yaklaşık

00:01:14

eğrilerle aynı,

00:01:16

ve bu daha da az açık

00:01:17

aniden veriye sahip olmadığım

00:01:19

görünen diğer ülkelerin.

00:01:20

Bunun için onun yerine tipini değiştireceğim.

00:01:24

Benim çizelgeden bunu koymak için gitti

00:01:27

yığılmış alan eğrileri olarak adlandırılır.

00:01:31

Biraz daha büyüteceğim.

00:01:34

Ne yaparsa biraz daha iyi.

00:01:38

İşte burada her birinin verileri var.

00:01:40

aslında orada ******* gösteren ülke

00:01:42

Fransa'dan başlayacağız.

00:01:44

Sayaç 0'da ve bu nedenle orada ne

00:01:47

aslında böyle oldu

00:01:49

Fransa bunun hemen üstünde.

00:01:51

Ne olduğunu toplarız.

00:01:53

Almanya için ortaya çıktı ve tekrar

00:01:54

bunun üzerinde İtalya ve

00:01:56

İspanya için hala bunun üstünde,

00:01:57

bu da fark edebileceğimiz bah

00:01:59

gerçekten de daha hızlı gelişir.

00:02:01

Burada tipik olarak İtalya ve

00:02:03

Gerçekte olan bu.

00:02:04

gördüğümüz şey bu ama

00:02:06

görsel olarak her durumda bunu görüyoruz.

00:02:09

İspanya'yı da.

00:02:10

bir baskınlık olduğunu görüyoruz

00:02:12

üzerinde görünen bu ülkeler

00:02:15

o bölümden,

00:02:17

her durumda, görsel olarak,

00:02:18

gösterdiği yer ve ne

00:02:20

aynı zamanda ilginçtir,

00:02:21

Aniden burada birikmiş olabiliriz.

00:02:23

böylece İspanya'nın zirvesi olacak.

00:02:25

Yani yukarıdaki her şey

00:02:27

renk alanlarının veya orada

00:02:30

Aniden Fransa'nın toplamını alacağız.

00:02:32

Almanya, Almanya,

00:02:34

İtalya ve İspanya için

00:02:35

iyileştiğimiz her gün

00:02:37

ve bu nedenle iyi sonra.

00:02:39

Toplam sonuç, çok ilginç.

00:02:41

Bu da başka bir analiz yöntemidir.

00:02:44

veya aynı zamanda ayrıntıya sahibiz.

00:02:47

Genel formül, bu yüzden oldukça,

00:02:49

oldukça kötü değil ve diğeri

00:02:51

kullanılabilecek hava türü,

00:02:53

yığılmış alanlardır.

00:02:57

Yani biraz daha soyut olabilir.

00:02:59

Fikir, temel olarak,

00:03:00

orada biz almak olmayacak

00:03:02

ham değerleri almayı tercih ederiz.

00:03:03

Bu ülkenin oradaki payı nedir?

00:03:06

toplam ile ilgili olarak,

00:03:07

bu yüzden eğer buraya bakarsak

00:03:08

en başta,

00:03:10

Şey görüyoruz ki,

00:03:11

100'i işgal eden Fransa'dır

00:03:13

COVID vakalarının yüzdesi

00:03:14

Avrupa her halükarda bu 4 ülke üzerinde.

00:03:16

Peki bu neden?

00:03:17

Çünkü eğer bakarsak.

00:03:19

salgının ilk günleri,

00:03:20

123,

00:03:21

ilk 5 gün,

00:03:22

ama aslında sadece Fransa var

00:03:24

bu vakaları kim hesaba katmış olabilir

00:03:26

diğer ülkelerin sahip olduğu

00:03:28

Saymaya başladığımız vakalar.

00:03:30

O andan itibaren,

00:03:32

ve bu nedenle etkili bir şekilde 22 ila 26

00:03:34

Yani burada sahip olduğumuz şey bu.

00:03:37

4 vakadan 100'leri için 100

00:03:40

ülkeler Fransa tarafından temsil edildi.

00:03:42

Sonra, biraz ilerlersek,

00:03:44

Almanya'nın da olacağını görüyoruz

00:03:47

birkaç tane görünmeye başlayacak

00:03:49

günler sonra burada gördüğümüz şey bu.

00:03:51

Orada değerlerimiz var ve burada

00:03:53

İspanya'da, İspanya'da,

00:03:55

İtalya'da yok ve sonra

00:03:57

muhasebeye sahip olacağız.

00:03:59

çok acımasız bir şekilde çalışacaktır.

00:04:01

İtalyan tarafında,

00:04:02

Şubat ayından itibaren veya

00:04:04

alttan. Bu yüzden

00:04:05

tam bir durak var,

00:04:07

yani o andan itibaren

00:04:10

Her durumda verilere bakın.

00:04:11

Sonunda yine de onu almak zorundasın.

00:04:13

kaldığımız için cımbızla

00:04:15

servis taleplerinin hacimlerinde

00:04:17

nispeten küçük bile olsa

00:04:18

Ama gerçekten buraya bakarsak,

00:04:20

çok keskin olan kalkışı görüyorsunuz

00:04:23

22'sinde diğer ülkelerle karşılaştırıldığında.

00:04:26

22'sinden ve dolayısıyla oradan,

00:04:27

o andan itibaren,

00:04:29

İtalya, o dönemde,

00:04:30

burada çok çok yer alacak

00:04:32

dönem boyunca güçlü ve bu nedenle

00:04:34

içindeyken görmek kolay değil

00:04:36

yığın basit çünkü veriler

00:04:38

başlangıçta son derece düşüktür

00:04:39

ve böylece aslında eğri bir

00:04:42

değerlere kıyasla az sıkılmış

00:04:43

açlığın ve böylece biz olamayalım

00:04:45

bu yüzden rapor vermek için

00:04:46

Césaire yığını gerçekten ilginç.

00:04:48

gitmenizi sağlar

00:04:50

bu etkilerin hesabı.

00:04:52

Ve gerçekten de,

00:04:53

tüm bu alanda,

00:04:55

İtalya öyle bir yer alır ki

00:04:56

son derece önemlidir.

00:04:57

Bir şey yakaladıktan sonra.

00:04:59

İspanya'dan kalma.

00:05:01

Mart ortasından kalma.

00:05:03

diyeceğiz ve bir

00:05:05

dağıtım stabilizasyonu.

00:05:07

Bu konuda şunu söylemek istiyorum.

00:05:09

dönem orada bu yüzden biz gitmek diyeceğiz

00:05:12

Nisan ortasından itibaren burada ve

00:05:14

o an bah aniden biz her

00:05:17

tırnak işaretleri içinde yeri

00:05:19

az ya da çok yüzdeler

00:05:21

aşağı yukarı ilişkili olanlara sahip olduklarını.

00:05:23

Her ülkeye.

00:05:24

Yani hepsi bu kadar.

00:05:25

gerçekten her şey hakkında

00:05:27

dağılımın dağılımı ve evrimi,

00:05:29

gerçekten sevdiğim bir görselleştirme

00:05:30

ve bu,

00:05:32

üzerindeki muazzam kenar etkilerinin

00:05:34

belirli dönemler veya birimler

00:05:36

ham veri ve nispeten düşük.

00:00:02

Teraz zobaczymy kolejny

00:00:04

aspekty, które będą emitowane,

00:00:06

To ciekawe.

00:00:07

Jeśli chcesz mieć widok

00:00:10

trochę kumulować się na elementach,

00:00:12

Więc wyświetlasz tam zazwyczaj

00:00:14

Mam 4 kategorie i kiedy publikuję

00:00:15

Krzywe obrysu krzywe

00:00:17

zostanie tam nałożone to, co my

00:00:19

chciałbym, aby to było potencjalnie

00:00:20

mają OK szczegóły według kraju,

00:00:22

ale także suma wizualnie włączona

00:00:24

na okres tak dla nas

00:00:26

zawsze wejdzie do wstawienia

00:00:28

i pójdziemy wybrane.

00:00:30

Więc może domyślnie,

00:00:31

w rzeczywistości ich nie wyświetla

00:00:32

jeśli rzeczywiście zostanie znaleziony tutaj

00:00:34

Więc tutaj zrobimy pierwszy, że jest,

00:00:36

Kto to jest?

00:00:37

Proste obszary,

00:00:38

Zobaczymy, że są inni.

00:00:40

Oto ułożone w stos obszary i

00:00:42

ułożone w 100 procentach dotrzemy tam,

00:00:43

Zacznijmy od prostych melodii.

00:00:46

Więc tam,

00:00:47

Dowiemy się

00:00:48

szybko problemu,

00:00:49

Chodzi o to, że skoro tam wszystko to

00:00:52

jest dolną częścią

00:00:53

krzywa zostanie umieszczona z

00:00:56

Kolor, więc nie ma problemu przez

00:00:58

W związku z tym jest to, że nagle

00:01:01

będzie miała na przykład Hiszpanię

00:01:02

który obejmie całość

00:01:04

dane z innych krajów.

00:01:06

Widzimy więc, że to w ogóle nie działa,

00:01:08

Więc oto czego potrzebujemy

00:01:10

raczej nie są to melodie takie jak

00:01:11

Będzie się to nakładać, ponieważ

00:01:13

Ostatecznie sprowadza się to do

00:01:14

tak samo jak krzywe,

00:01:16

A jeszcze mniej jasne jest, co

00:01:17

że nagle nie mam danych

00:01:19

innych krajów, które są wyświetlane.

00:01:20

W tym celu zmienię typ.

00:01:24

Z mojego wykresu poszedł umieścić to

00:01:27

nazywane skumulowanymi krzywymi powierzchniowymi.

00:01:31

Zamierzam trochę powiększyć.

00:01:34

Dla trochę lepszego co renderuje.

00:01:38

Mamy więc dane każdego z nich

00:01:40

kraj, który faktycznie pojawia się ******* więc tam

00:01:42

Zaczniemy od Francji, więc.

00:01:44

Licznik jest na 0 i dlatego tam co ty

00:01:47

Czy tak właśnie się stało

00:01:49

Bo Francja jest tuż powyżej.

00:01:51

Dodamy to, co jest

00:01:53

pojawił się w Niemczech i ponownie

00:01:54

powyżej tego dla Włoch i

00:01:56

nadal powyżej poziomu dla Hiszpanii,

00:01:57

Co sprawia, że bah możemy zrealizować

00:01:59

Rzeczywiście, kto ewoluuje szybciej.

00:02:01

Tutaj widzimy, że typowo Włochy i

00:02:03

Tak właśnie się stało,

00:02:04

To jest to, co widzieliśmy, ale w

00:02:06

W każdym razie wizualnie to widzimy.

00:02:09

A także Hiszpania

00:02:10

Widzimy, że istnieje przewaga

00:02:12

Te kraje, które pojawiają się na

00:02:15

zacznij od mniej więcej tej części,

00:02:17

W każdym razie wizualnie,

00:02:18

To jest miejsce, w którym to pokazuje i co

00:02:20

jest również interesująca,

00:02:21

Chodzi o to, że możemy nagle mieć tutaj kumulację,

00:02:23

więc będzie to szczyt Hiszpanii.

00:02:25

Więc wszystko tam powyżej

00:02:27

obszarów barwnych lub gdzie

00:02:30

cios będziemy mieli sumę Francji,

00:02:32

Germania, Niemcy,

00:02:34

Włochy i Hiszpania dla

00:02:35

Każdego dnia dochodziliśmy do siebie

00:02:37

danych, a zatem po w porządku.

00:02:39

Całkowity wynik, więc raczej interesujący.

00:02:41

To kolejny sposób analizy:

00:02:44

Dane lub jednocześnie mamy szczegóły.

00:02:47

Ogólna formuła, więc jest raczej,

00:02:49

Jest całkiem nieźle i inne

00:02:51

rodzaj powietrza, które może być użyte,

00:02:53

To są ułożone w stos obszary.

00:02:57

Więc trochę może być trochę bardziej abstrakcyjne.

00:02:59

Pomysł, w zasadzie,

00:03:00

Chodzi o to, że tam nie weźmiemy

00:03:02

Surowe wartości, raczej weźmiemy.

00:03:03

Jaki jest udział tego kraju w tym kraju?

00:03:06

w stosunku do całości,

00:03:07

Więc jeśli spojrzymy tutaj przez

00:03:08

przykład na samym początku,

00:03:10

cóż, widzimy, że tam jest,

00:03:11

To Francja, która okupowała 100

00:03:13

procent przypadków COVID w

00:03:14

Europa w każdym razie na tych 4 krajach.

00:03:16

Dlaczego?

00:03:17

Bo jeśli spojrzymy na

00:03:19

pierwsze dni epidemii,

00:03:20

123,

00:03:21

pierwsze 5 dni,

00:03:22

Ale w rzeczywistości jest tylko Francja

00:03:24

Kto liczył te przypadki może być

00:03:26

niż inne kraje miały we wszystkich

00:03:28

Przypadki zaczęliśmy liczyć.

00:03:30

Od tego momentu

00:03:32

a zatem efektywnie z 22 do 26

00:03:34

To jest mniej więcej to, co mamy tutaj,

00:03:37

Prawda

00:03:37

dobrze 100 procent z 4 przypadków

00:03:40

kraje były reprezentowane przez Francję.

00:03:42

Po, jeśli trochę posuniemy się naprzód,

00:03:44

widzimy, że będziemy mieli też Niemcy

00:03:47

które zaczną pojawiać się niektóre

00:03:49

dni później i to właśnie widzimy tutaj.

00:03:51

Tam mamy wartości i tu dalej

00:03:53

w sprawie Hiszpanii, w sprawie Hiszpanii,

00:03:55

Włochy nie mamy i po

00:03:57

Będziemy mieli księgowość, która

00:03:59

będzie działać w bardzo brutalny sposób.

00:04:01

Po stronie włoskiej,

00:04:02

od lutego lub

00:04:04

dno. Więc

00:04:05

jest kompletne stoisko,

00:04:07

to znaczy od tego momentu

00:04:10

Spójrz na dane w każdym przypadku.

00:04:11

W końcu nadal musisz to wziąć

00:04:13

z pincetą, bo zostajemy

00:04:15

w sprawie woluminów, które są kiedy

00:04:17

nawet stosunkowo niski

00:04:18

Ale rzeczywiście, jeśli spojrzymy tutaj,

00:04:20

Widzicie start, który jest bardzo wyraźny

00:04:23

w porównaniu z innymi krajami na 22.

00:04:26

Od 22, a więc tam,

00:04:27

Od tego momentu

00:04:29

Włochy, w tym okresie,

00:04:30

Tam tutaj zajmie miejsce bardzo, bardzo

00:04:32

silny przez ten okres i to nagle

00:04:34

Nie jest łatwo zobaczyć, kiedy jesteś w

00:04:36

Prosty stos, ponieważ dane

00:04:38

są bardzo niskie podczas uruchamiania

00:04:39

Tak więc w rzeczywistości krzywa jest

00:04:42

mało zapakowane w porównaniu do wartości

00:04:43

głodu, a więc nie możemy tego zrobić

00:04:45

Raportowanie jest zatem powodem:

00:04:46

Stos Césaire są naprawdę interesujące,

00:04:48

pozwala się tam dostać

00:04:50

Uwzględnij te skutki tam.

00:04:52

I rzeczywiście,

00:04:53

na całym tym obszarze tam,

00:04:55

Włochy zajmują miejsce, które

00:04:56

jest niezwykle ważne.

00:04:57

Po nadrobieniu zaległości

00:04:59

Hiszpania od około.

00:05:01

To od połowy marca,

00:05:03

Powiemy, że i do

00:05:05

Stabilizacja rozkładu.

00:05:07

Chcę o tym powiedzieć

00:05:09

Kropka tam, więc powiemy od

00:05:12

od połowy kwietnia tutaj i od

00:05:14

W tym momencie bah nagle mamy każdy

00:05:17

jego miejsce w cudzysłowie z

00:05:19

procenty, które są mniej więcej

00:05:21

które mają, które są mniej lub bardziej powiązane.

00:05:23

Do każdego kraju.

00:05:24

To wszystko,

00:05:25

Tak naprawdę chodzi o wszystko, co jest

00:05:27

dystrybucja i ewolucja dystrybucji,

00:05:29

Wizualizacja, którą bardzo lubię

00:05:30

i które umożliwiają realizację

00:05:32

jego ogromnych skutków ubocznych na

00:05:34

niektóre okresy lub wolumen(y)

00:05:36

surowe dane i stosunkowo niskie.

00:00:02

अब हम एक और देखेंगे

00:00:04

ऐसे पहलू जो हवा में होंगे,

00:00:06

यह दिलचस्प है.

00:00:07

यदि आप एक दृश्य रखना चाहते हैं

00:00:10

तत्वों पर थोड़ा सा दबाव,

00:00:12

तो आप आमतौर पर वहां प्रदर्शित करते हैं

00:00:14

मेरे पास 4 श्रेणियां हैं और जब मैं पोस्ट करता हूं

00:00:15

घुमावों के घुमाव

00:00:17

हम जो कुछ भी करेंगे, उसे वहां सुपरइम्पोज किया जाएगा

00:00:19

यह संभव है कि यह संभावित रूप से हो

00:00:20

देश के अनुसार विवरण ठीक है,

00:00:22

लेकिन कुल दृष्टि भी

00:00:24

उस अवधि पर इसलिए हम

00:00:26

हमेशा सम्मिलन में जाएगा

00:00:28

और हम चुने जाएंगे।

00:00:30

तो शायद डिफ़ॉल्ट रूप से,

00:00:31

यह वास्तव में उन्हें प्रदर्शित नहीं करता है

00:00:32

अगर वास्तव में यह यहां पाया जाएगा

00:00:34

तो यहां हम पहली बार बनाएंगे कि यह है,

00:00:36

यह कौन है?

00:00:37

सरल क्षेत्र,

00:00:38

हम देखेंगे कि अन्य लोग भी हैं।

00:00:40

यहां ढेर वाले क्षेत्र और

00:00:42

100 प्रतिशत हम वहां पहुंच जाएंगे,

00:00:43

चलो सरल धुनों के साथ शुरू करते हैं।

00:00:46

तो वहाँ,

00:00:47

हम इसका पता लगाएंगे

00:00:48

जल्दी से एक समस्या,

00:00:49

यह वह है कि चूंकि वहां सब कुछ है

00:00:52

इसका निचला हिस्सा है

00:00:53

वक्र के साथ रखा जाएगा

00:00:56

एक रंग जो समस्या है

00:00:58

इस संबंध में यह है कि अचानक मैं

00:01:01

उदाहरण के लिए स्पेन होगा

00:01:02

जो संपूर्णता को कवर करेगा

00:01:04

अन्य देशों के डेटा।

00:01:06

तो वहां हम देखते हैं कि यह बिल्कुल काम नहीं करता है,

00:01:08

तो वहां हमें क्या चाहिए

00:01:10

बल्कि यह धुनों की तरह नहीं है

00:01:11

यह ओवरलैप होगा क्योंकि

00:01:13

अंत में यह काफी हद तक नीचे आता है

00:01:14

वक्रों के समान,

00:01:16

और यह और भी कम स्पष्ट है कि क्या

00:01:17

कि अचानक मेरे पास डेटा नहीं है

00:01:19

प्रदर्शित होने वाले अन्य देशों की संख्या।

00:01:20

तो इसके लिए, मैं इसके बजाय प्रकार बदलने जा रहा हूं।

00:01:24

मेरे ग्राफ से यह डालने के लिए गया

00:01:27

स्टैक्ड एरिया कर्व्स कहा जाता है।

00:01:31

मैं थोड़ा बड़ा करने जा रहा हूँ।

00:01:34

थोड़ा बेहतर के लिए यह क्या प्रस्तुत करता है।

00:01:38

तो यहां हमारे पास प्रत्येक का डेटा है

00:01:40

देश जो वास्तव में दिखाई देता है ******

00:01:42

हम फ्रांस के साथ शुरू करेंगे, इसलिए।

00:01:44

काउंटर 0 पर है और इसलिए वहां आप क्या हैं

00:01:47

वास्तव में ऐसा ही हुआ है

00:01:49

क्योंकि फ्रांस उससे ठीक ऊपर है।

00:01:51

हम जोड़ने जा रहे हैं कि क्या है

00:01:53

जर्मनी के लिए और फिर से दिखाई दिया

00:01:54

इटली के लिए उससे ऊपर और

00:01:56

स्पेन के लिए अभी भी उससे ऊपर,

00:01:57

क्या बनाता है हम महसूस कर सकते हैं

00:01:59

वास्तव में, कौन अधिक तेज़ी से विकसित होता है।

00:02:01

यहां हम देखते हैं कि आम तौर पर इटली और

00:02:03

वास्तव में यही हुआ,

00:02:04

यह वही है जो हमने देखा है लेकिन

00:02:06

किसी भी मामले में हम इसे देखते हैं।

00:02:09

स्पेन भी, उस मामले के लिए,

00:02:10

हम देखते हैं कि इसकी प्रधानता है

00:02:12

ये देश जो ऑन-ऑन दिखाई देते हैं

00:02:15

उस हिस्से से शुरू करो,

00:02:17

किसी भी मामले में, नेत्रहीन,

00:02:18

यह वह जगह है जहां यह दिखाता है और क्या

00:02:20

यह भी दिलचस्प है,

00:02:21

यह है कि हम अचानक यहां अनुकरण कर सकते हैं,

00:02:23

इसलिए यह स्पेन का शीर्ष होगा।

00:02:25

तो वहां ऊपर सब कुछ

00:02:27

रंग क्षेत्रों की संख्या या कहाँ

00:02:30

झटका हमारे पास फ्रांस का योग होगा,

00:02:32

जर्मनिया, जर्मनी,

00:02:34

इटली और स्पेन के लिए

00:02:35

हर दिन हम ठीक हो जाते थे

00:02:37

डेटा और इसलिए ठीक होने के बाद।

00:02:39

कुल परिणाम, बल्कि दिलचस्प है।

00:02:41

यह विश्लेषण करने का एक और तरीका है

00:02:44

डेटा या एक ही समय में हमारे पास विवरण है।

00:02:47

समग्र सूत्र, इसलिए यह है,

00:02:49

यह बहुत अच्छा है और दूसरा

00:02:51

हवा का प्रकार जिसका उपयोग किया जा सकता है,

00:02:53

ये ढेर वाले क्षेत्र हैं।

00:02:57

तो थोड़ा और अमूर्त हो सकता है।

00:02:59

विचार, मूल रूप से,

00:03:00

यह है कि वहां हम इसे नहीं लेंगे।

00:03:02

कच्चे मूल्य, हम लेना पसंद करेंगे।

00:03:03

वहां इस देश का हिस्सा कितना है?

00:03:06

कुल के संबंध में,

00:03:07

तो अगर हम यहां देखें तो वहां

00:03:08

उदाहरण के लिए, शुरुआत में,

00:03:10

खैर हम देखते हैं कि यह वहाँ है,

00:03:11

ये है फ्रांस जिसने 100 पर कब्जा किया

00:03:13

कोविड मामलों का प्रतिशत

00:03:14

यूरोप किसी भी मामले में इन 4 देशों पर निर्भर करता है।

00:03:16

और ऐसा क्यों है?

00:03:17

क्योंकि अगर हम देखें तो

00:03:19

महामारी के पहले दिन,

00:03:20

123,

00:03:21

पहले 5 दिन,

00:03:22

लेकिन वास्तव में केवल फ्रांस है

00:03:24

इन मामलों की गिनती कौन कर रहा था?

00:03:26

अन्य देशों की तुलना में

00:03:28

हमने जिन मामलों की गिनती शुरू की।

00:03:30

उस क्षण से,

00:03:32

और इसलिए प्रभावी रूप से 22 से 26 तक

00:03:34

तो यह हमारे पास यहां है,

00:03:37

ना

00:03:37

4 मामलों में से 100 प्रतिशत

00:03:40

देशों का प्रतिनिधित्व फ्रांस द्वारा किया गया था।

00:03:42

इसके बाद, अगर हम थोड़ा आगे बढ़ते हैं,

00:03:44

हम देखते हैं कि हमारे पास जर्मनी भी होगा

00:03:47

जो कुछ दिखाई देने लगेगा

00:03:49

कुछ दिन बाद और यही हम यहां देखते हैं।

00:03:51

वहां हमारे पास मूल्य हैं और यहां

00:03:53

स्पेन पर, स्पेन पर,

00:03:55

इटली हमारे पास नहीं है और उसके बाद

00:03:57

हमारे पास लेखा-जोखा होगा कि

00:03:59

बहुत क्रूर तरीके से काम करेंगे।

00:04:01

इतालवी पक्ष में,

00:04:02

फरवरी से या

00:04:04

नीचे। फलस्वरूप

00:04:05

एक पूरा स्टाल है,

00:04:07

कहने का तात्पर्य यह है कि तब से

00:04:10

किसी भी मामले में डेटा देखें।

00:04:11

अंत में आपको अभी भी यह लेना होगा

00:04:13

चिमटी के साथ क्योंकि हम रहते हैं

00:04:15

केस वॉल्यूम पर जो कब हैं

00:04:17

यहां तक कि अपेक्षाकृत कम

00:04:18

लेकिन वास्तव में अगर हम यहां देखें,

00:04:20

आप टेक-ऑफ देखते हैं जो बहुत स्पष्ट है

00:04:23

22 पर अन्य देशों की तुलना में।

00:04:26

22 तारीख से और इसलिए वहां,

00:04:27

उस पल से,

00:04:29

इटली, इस अवधि के दौरान,

00:04:30

यहां बहुत जगह होगी।

00:04:32

अवधि के दौरान मजबूत और यह अचानक है

00:04:34

यह देखना आसान नहीं है कि आप कब हैं

00:04:36

सरल स्टैक क्योंकि डेटा

00:04:38

स्टार्टअप में बेहद कम हैं

00:04:39

और इसलिए वास्तव में वक्र एक है

00:04:42

मूल्यों की तुलना में कम पैक किया गया

00:04:43

भूख है और इसलिए हम यह नहीं कर सकते

00:04:45

रिपोर्टिंग, इसलिए, क्यों है

00:04:46

सेसियर स्टैक वास्तव में दिलचस्प हैं,

00:04:48

यह आपको वहां पहुंचने की अनुमति देता है

00:04:50

वहां इन प्रभावों का लेखा-जोखा।

00:04:52

और वास्तव में,

00:04:53

इस पूरे क्षेत्र में,

00:04:55

इटली एक ऐसी जगह है जो

00:04:56

यह अत्यंत महत्वपूर्ण है।

00:04:57

एक कैच-अप के बाद

00:04:59

स्पेन के बारे में।

00:05:01

यह मार्च के मध्य से है,

00:05:03

हम कहेंगे और आगे तक

00:05:05

वितरण का स्थिरीकरण।

00:05:07

मैं इस बारे में कहना चाहता हूं

00:05:09

वहां की अवधि इसलिए हम कहेंगे

00:05:12

अप्रैल के मध्य से यहां और

00:05:14

इस पल अचानक हम में से प्रत्येक

00:05:17

उद्धरण चिह्नों में इसका स्थान

00:05:19

प्रतिशत जो कम या ज्यादा हैं

00:05:21

कि उनके पास कम या ज्यादा जुड़े हुए हैं।

00:05:23

प्रत्येक देश के लिए।

00:05:24

तो बस इतना ही,

00:05:25

यह वास्तव में हर उस चीज के बारे में है जो है

00:05:27

वितरण और वितरण का विकास,

00:05:29

एक विज़ुअलाइज़ेशन जो मुझे वास्तव में पसंद है

00:05:30

और इससे यह महसूस करना संभव हो जाता है

00:05:32

इसके अत्यधिक दुष्प्रभाव

00:05:34

कुछ अवधियाँ या आयतन

00:05:36

कच्चा डेटा और अपेक्षाकृत कम।

00:00:02

sekarang kita akan melihat yang lain

00:00:04

aspek yang akan mengudara,

00:00:06

Itu menarik.

00:00:07

Jika Anda ingin memiliki tampilan

00:00:10

sedikit cumulate pada elemen,

00:00:12

Jadi Anda menampilkan di sana biasanya

00:00:14

Saya memiliki 4 kategori dan ketika saya memposting

00:00:15

Kurva stroke kurva

00:00:17

akan ditumpangkan di sana apa yang kita

00:00:19

ingin memilikinya berpotensi

00:00:20

memiliki OK detail berdasarkan negara,

00:00:22

tetapi juga total secara visual pada

00:00:24

pada periode jadi untuk itu kita

00:00:26

akan selalu masuk ke penyisipan

00:00:28

dan kita akan pergi dipilih.

00:00:30

Jadi mungkin secara default,

00:00:31

itu tidak benar-benar menampilkannya

00:00:32

jika memang akan ditemukan disini

00:00:34

Jadi di sini kita akan membuat yang pertama yaitu,

00:00:36

Siapa yang ini?

00:00:37

Area sederhana,

00:00:38

Kita akan melihat bahwa ada yang lain.

00:00:40

Berikut adalah area yang ditumpuk dan

00:00:42

ditumpuk 100 persen kita akan sampai di sana,

00:00:43

Mari kita mulai dengan lagu-lagu sederhana.

00:00:46

Jadi di sana,

00:00:47

Kami akan mencari tahu

00:00:48

cepat dari masalah,

00:00:49

Itu karena di sana semua itu

00:00:52

adalah bagian bawah dari

00:00:53

kurva akan diletakkan dengan

00:00:56

Warna jadi ada masalah oleh

00:00:58

Sehubungan dengan ini adalah bahwa tiba-tiba saya

00:01:01

akan memiliki Spanyol misalnya

00:01:02

yang akan mencakup keseluruhan

00:01:04

data dari negara lain.

00:01:06

Jadi di sana kita melihat bahwa itu tidak berfungsi sama sekali,

00:01:08

Jadi di sana kita apa yang kita butuhkan

00:01:10

melainkan bukan lagu seperti

00:01:11

Ini akan tumpang tindih karena

00:01:13

Pada akhirnya itu turun ke cukup banyak

00:01:14

sama seperti kurva,

00:01:16

Dan bahkan kurang jelas apa

00:01:17

yang tiba-tiba saya tidak punya datanya

00:01:19

negara lain yang ditampilkan.

00:01:20

Jadi untuk itu, saya akan mengubah jenisnya sebagai gantinya.

00:01:24

Dari grafik saya pergi untuk menempatkan ini

00:01:27

disebut kurva area bertumpuk.

00:01:31

Saya akan memperbesar sedikit lompatan.

00:01:34

Untuk sedikit lebih baik apa yang direndernya.

00:01:38

Jadi di sini kita memiliki data masing-masing

00:01:40

negara yang benar-benar muncul ******* jadi ada

00:01:42

Kita akan mulai dengan Prancis, jadi.

00:01:44

Penghitungnya ada di 0 dan karena itu ada apa yang Anda

00:01:47

sebenarnya itulah yang terjadi

00:01:49

Sebab Prancis berada tepat di atas itu.

00:01:51

Kita akan menjumlahkan apa yang

00:01:53

muncul untuk Jerman dan lagi

00:01:54

di atas itu untuk Italia dan

00:01:56

masih di atas itu untuk Spanyol,

00:01:57

Apa yang membuat bah bisa kita sadari

00:01:59

Memang, siapa yang berevolusi lebih cepat.

00:02:01

Di sini kita melihat bahwa biasanya Italia dan

00:02:03

Itulah yang sebenarnya terjadi,

00:02:04

Inilah yang telah kita lihat tetapi di

00:02:06

Setiap kasus secara visual kita melihat itu.

00:02:09

Dan Spanyol juga, dalam hal ini,

00:02:10

Kami melihat bahwa ada dominasi

00:02:12

Negara-negara ini yang muncul di

00:02:15

mulai dari sekitar bagian itu,

00:02:17

Bagaimanapun, secara visual,

00:02:18

Di sinilah ia menunjukkan dan apa

00:02:20

juga menarik,

00:02:21

Itu adalah bahwa kita tiba-tiba dapat memiliki penumpukan di sini,

00:02:23

jadi itu akan menjadi puncak Spanyol.

00:02:25

Jadi semua yang ada di atas sana

00:02:27

dari area warna atau di mana

00:02:30

pukulan kita akan memiliki jumlah Prancis,

00:02:32

Germania, Jerman,

00:02:34

Italia dan Spanyol untuk

00:02:35

setiap hari kami pulih

00:02:37

data dan karena itu setelah baik-baik saja.

00:02:39

Hasil totalnya, jadi agak menarik.

00:02:41

Ini adalah cara lain untuk menganalisis

00:02:44

Data atau pada saat yang sama kami memiliki detailnya.

00:02:47

Rumus keseluruhan, jadi agak,

00:02:49

Ini cukup bagus dan yang lainnya

00:02:51

jenis udara yang bisa digunakan,

00:02:53

Ini adalah area yang ditumpuk.

00:02:57

Jadi sedikit bisa sedikit lebih abstrak.

00:02:59

Idenya, pada dasarnya,

00:03:00

Di sanalah kita tidak akan mengambil

00:03:02

Nilai mentah, kami lebih suka mengambil.

00:03:03

Apa bagian dari negara ini di sana?

00:03:06

sehubungan dengan total,

00:03:07

Jadi di sana jika kita melihat di sini dengan

00:03:08

contoh di awal,

00:03:10

yah kita lihat itu ada di sana,

00:03:11

Ini adalah Prancis yang menduduki 100

00:03:13

persen kasus COVID di

00:03:14

Eropa dalam hal apapun pada 4 negara ini.

00:03:16

Dan mengapa demikian?

00:03:17

Karena jika kita melihat

00:03:19

hari-hari pertama epidemi,

00:03:20

123,

00:03:21

5 hari pertama,

00:03:22

Namun nyatanya hanya ada Prancis

00:03:24

siapa yang menghitung kasus-kasus ini mungkin

00:03:26

daripada yang dimiliki negara lain secara keseluruhan

00:03:28

Kasus-kasus yang mulai kami hitung.

00:03:30

Sejak saat itu,

00:03:32

dan karenanya efektif dari 22 hingga 26

00:03:34

Jadi itulah yang kami miliki di sini,

00:03:37

yah 100 persen dari 4 kasus

00:03:40

negara-negara diwakili oleh Prancis.

00:03:42

Setelah, jika kita maju sedikit,

00:03:44

kami melihat bahwa kami akan memiliki Jerman juga

00:03:47

yang akan mulai muncul beberapa

00:03:49

beberapa hari kemudian dan itulah yang kita lihat di sini.

00:03:51

Di sana kami memiliki nilai-nilai dan di sini

00:03:53

di Spanyol, di Spanyol,

00:03:55

Italia yang tidak kami miliki dan setelahnya

00:03:57

Kami akan memiliki akuntansi yang

00:03:59

akan beroperasi dengan cara yang sangat brutal.

00:04:01

Di sisi Italia,

00:04:02

dari bulan Februari atau

00:04:04

bagian bawah. Jadi

00:04:05

ada warung lengkap,

00:04:07

artinya, sejak saat itu

00:04:10

Lihat data dalam hal apa pun.

00:04:11

Akhirnya Anda masih harus mengambil itu

00:04:13

dengan pinset karena kami tinggal

00:04:15

pada volume kasus saat itu

00:04:17

bahkan relatif rendah

00:04:18

tapi memang jika kita lihat di sini,

00:04:20

Anda melihat lepas landas yang sangat jelas