Ce travail est une application basique des cours d'analyse et de visualisation de données au sein du groupe de travail Takwimulab qui se veut un creuset d'apprentissage de la Data Science et de son application sur des sujets communautaires concrets. Seules les données du Bénin et ses pays limitrophes (Togo, Burkina Faso, Niger et Nigéria) seront visualisées, analysées et croisées.
Source des données:
Les données relatives au nombre cumulé de personnes malades, guéries, et mortes proviennent d'un dépôt GitHub de Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE) accessible ici. Ledit dépôt est alimenté par plusieurs autres sources dans le monde au nombre desquelles:
- Organisation Mondiale de la Santé (OMS)
- BNO News
- 1Point3Arces
- WorldoMeters
NB: Les données relatives à la taille de la population proviennent également de WorldoMeters. Le code pyton de leur extraction automatique se trouve dans le notebook Analyse descriptive et comparative du Covid-19 au Bénin - 01.
| Désignation | Pays | Valeurs au mardi 14 avril 2020 |
|---|---|---|
| Plus petit nombre de contamination | Benin | 35.0 |
| Plus grand nombre de contamination | Niger | 570.0 |
| Faible taux de contamination | Nigeria | 1.81 / 1 million d'habitants |
| Fort taux de contamination | Burkina Faso | 25.26 / 1 million d'habitants |
| Plus petit nombre de guérison | Benin | 18.0 |
| Plus grand nombre de guérison | Burkina Faso | 177.0 |
| Faible taux de guérison | Niger | 15.79 / 100 cas |
| Fort taux de guérison | Benin | 51.43 / 100 cas |
| Plus petit nombre de décès | Benin | 1.0 |
| Plus grand nombre de décès | Burkina Faso | 30.0 |
| Faible taux de décès | Niger | 2.46 / 100 cas |
| Fort taux de décès | Burkina Faso | 5.68 / 100 cas |
Pour en savoir plus sur notre groupe de travail: Facebook | Twitter | LinkedIn | Info+
Contact: takwimulab@gmail.com