Corona Virus (COVID 2019) dưới góc nhìn số liệu

Share:
Tổng quan nội dung bài viết bao gồm:
1. Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) tổng quan
2. Quan sát tăng / giảm các ca mới xác nhận lây nhiễm, tử vong, hồi phục. Với xu hướng giảm ca tử vong mới.
3. Quan sát khoản GAP giữa hồi phục và tử vong mỗi ngày
4. Chạy thử mô mình dự báo time series xác nhận lây nhiễm, tử vong, hồi phục trên thuật toán Facebook Prophet
------------------------------------------------------------------------------------------------
Bài viết trước đó: thị trường chứng khoán ra sao, sau các đại dịch
Xử lí code bằng python, có thể xem chi tiết code trên Github của mình: 

Tổng quan dataset


 Exploratory Data Analysis (EDA)




 Quan sát tăng / giảm các ca mới xác nhận lây nhiễm, tử vong, hồi phục





Chạy thử mô hình dự báo time series Facebook Prophet

Chắc hẳn mọi người đã quen thuộc với các mô hình dự báo time series phổ biến như Autoregressive Moving Average (ARMA), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal Autoregressive Integrated Moving-Average (SARIMA),... 

Nay nhân tiện giới thiệu thuật toán Prophet do đội ngũ khoa học dữ liệu Facebook công bố. Vốn được hông ít lời ca ngợi!




Không có nhận xét nào