Araştırma Makalesi

COVID-19'un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi

Cilt: 6 Sayı: 3 31 Aralık 2024
PDF İndir
EN TR

COVID-19'un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi

Öz

İnsan yaşamının her alanını etkileyen COVID-19 salgını, milyonlarca ölümle sonuçlanmıştır. Günümüzde adı tam olarak konulmamakla ve ölümcül olmamakla beraber COVID-19 günümüzde influenza olarak seyretmektedir. COVID-19 ve benzeri hastalıkların önlenmesinde hastalıklara ait verilerin görselleştirilmesi önemlidir. Özellikle hükümetlerin, iş yerlerine ve kurumlara güvenilir, anlaşılır ve kolay aktarılabilen bilgiler sunması, ilgili hastalıklarla mücadelede noktasında farkındalık sağlamaktadır. Bu çalışmanın amacı, veri görselleştirme yöntemi ile farklı kıta ve ülkelerdeki COVID-19’un etkisini karşılaştırmaktır. Doğrulanmış COVID-19 vakaları hakkındaki bilgilerin farkındalığı artıracağı düşünülmektedir. Bu salgını görselleştirmek için açık kaynaklı bir yazılım olan Elasticsearch kullanılmıştır. Veriler ABD, Çin, Türkiye gibi farklı ülkelerden elde edilmiştir. Veri başlıkları, doğrulanmış COVID-19 vaka sayısı, toplam ölüm sayısı ve kurtarılan toplam vaka sayısı olarak belirlenmiştir. COVID-19’un etkisi hakkında kapsamlı bir anlayış ortaya konulmaya çalışılmıştır. Ayrıca bu çalışma ile gerçek hayattaki birçok farklı uygulama ve hizmetten alınan büyük verilerin de görselleştirilmesine ışık tutacağı değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

COVID-19, Koronavirüs, Veri Görselleştirme, Elasticsearch, Logstash, Kibana

Kaynakça

  1. 3M Visual Systems Division. Polishing your presentation, Austin, TX: 3M Visual Systems Division, 2020, https://3rd-force.org/pubs/meetingguide_pres.pdf
  2. C. K. Leung, Y. Chen, C.S. Hoi, S. Shang, Y. Wen, A. Cuzzocrea, Big data visualization and visual analytics of COVID-19 data, 24th International Conference Information Visualisation (IV), IEEE, Australia, 2020, 415-420. doi:10.1109/IV51561.2020.00073
  3. M. Hesami, M. Alizadeh, A.M.P. Jones, D. Torkamaneh, D, Machine learning: Its challenges and opportunities in plant system biology, Applied Microbiology and Biotechnology. 106(9-10) (2022), 3507-3530. doi:10.1007/s00253-022-11963-6
  4. J. Yan, X. Wang, X, Unsupervised and semi‐supervised learning: the next frontier in machine learning for plant systems biology, The Plant Journal. 111(6) (2022), 1527-1538. doi:10.1111/tpj.15905
  5. M. Naeem, T. Jamal, J. Diaz-Martinez, S.A. Butt, N. Montesano, M.I. Tariq, E. De-La-Hoz-Valdiris, Trends and future perspective challenges in big data, In Advances in Intelligent Data Analysis and Applications: Proceeding of the Sixth Euro-China Conference on Intelligent Data Analysis and Applications, Springer, Arad, Romania, 2019, 309-325.
  6. Y. Tang, J.J. Xiong, Y. Luo, Y.C. Zhang, How do the global stock markets Influence one another? Evidence from finance big data and granger causality directed network, International Journal of Electronic Commerce. 23(1) (2019), 85-109. doi:10.1080/10864415.2018.1512283
  7. M. Pejić Bach, Ž. Krstić, S. Seljan, L. Turulja, Text mining for big data analysis in financial sector: A literature review, Sustainability. 11(5) (2019), 1277. doi:10.3390/su11051277
  8. H. Sun, M.R. Rabbani, M. S., Sial, S. Yu, J.A. Filipe, J. Cherian, Identifying big data’s opportunities, challenges, and implications in finance, Mathematics. 8(10) (2020), 1738. doi:10.3390/math8101738
  9. J.L. Jimenez-Marquez, I. Gonzalez-Carrasco, J.L. Lopez-Cuadrado, B. Ruiz-Mezcua, Towards a big data framework for analyzing social media content. International Journal of Information Management. 44 (2019), 1-12. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2018.09.003
  10. X. Kong, Y. Shi, S. Yu, J. Liu, F. Xia, Academic social networks: Modeling, analysis, mining and applications, Journal of Network and Computer Applications. 132 (2019), 86-103. doi:10.1016/j.jnca.2019.01.029

Kaynak Göster

APA
Tümer, A. E., & Doğan, M. K. (2024). COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi. Necmettin Erbakan University Journal of Science and Engineering, 6(3), 512-524. https://izlik.org/JA93WP63UE
AMA
1.Tümer AE, Doğan MK. COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi. NEU Fen Muh Bil Der. 2024;6(3):512-524. https://izlik.org/JA93WP63UE
Chicago
Tümer, Abdullah Erdal, ve Musab Kasım Doğan. 2024. “COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi”. Necmettin Erbakan University Journal of Science and Engineering 6 (3): 512-24. https://izlik.org/JA93WP63UE.
EndNote
Tümer AE, Doğan MK (01 Aralık 2024) COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi. Necmettin Erbakan University Journal of Science and Engineering 6 3 512–524.
IEEE
[1]A. E. Tümer ve M. K. Doğan, “COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi”, NEU Fen Muh Bil Der, c. 6, sy 3, ss. 512–524, Ara. 2024, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA93WP63UE
ISNAD
Tümer, Abdullah Erdal - Doğan, Musab Kasım. “COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi”. Necmettin Erbakan University Journal of Science and Engineering 6/3 (01 Aralık 2024): 512-524. https://izlik.org/JA93WP63UE.
JAMA
1.Tümer AE, Doğan MK. COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi. NEU Fen Muh Bil Der. 2024;6:512–524.
MLA
Tümer, Abdullah Erdal, ve Musab Kasım Doğan. “COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi”. Necmettin Erbakan University Journal of Science and Engineering, c. 6, sy 3, Aralık 2024, ss. 512-24, https://izlik.org/JA93WP63UE.
Vancouver
1.Abdullah Erdal Tümer, Musab Kasım Doğan. COVID-19’un Ülke Bazlı Analizi ve Veri Görselleştirmesi. NEU Fen Muh Bil Der [Internet]. 01 Aralık 2024;6(3):512-24. Erişim adresi: https://izlik.org/JA93WP63UE