EN
TR
COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi
Öz
Covid-19 salgını 2019 yılının son ayları ile 2020 yılının ilk aylarında tüm dünyanın gündemine hızla giriş yapmıştır. Hastalığın, çıkış noktası kabul edilen Çin’in Wuhan bölgesinden dünyanın diğer bölgelerine ulaşması birkaç ay içinde gerçekleşmiştir. Covid-19 ile ilgili derlenen bilgiler ilk günlerde sayısal tablolar olarak ortaya çıkmıştır. Ancak ilerleyen günler ile birlikte özellikle farklı ülkelerin değerlerinin karşılaştırılması için grafiklere başvurulmuştur. Grafikler verinin genel özelliklerini hedef kitleye iletmede çok etkili araçlardır. Modern teknoloji ile beraber grafik çeşitliliği de artmıştır. Bu çalışmada son 6 ay içerisinde Covid-19 kapsamında kullanılan bazı grafik teknikleri incelenmiştir. Çalışma sonunda özellikle mekânsal analizleri içeren haritaların ve konuya ilişkin farklı bilgileri bir arada aktaran gösterge panosunun tıp araştırmalarında daha fazla kullanılmasının, ileride ortaya çıkabilecek yeni salgın hastalıkların tahmin edilmesinde faydalı olabileceği önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Destekleyen Kurum
yok
Proje Numarası
yok
Teşekkür
yok
Kaynakça
- World Health Organization. Coronavirus disease (COVID-19) outbreak, Erişim tarihi: 25 Nisan 2020. http://www.euro.who.int/en/health-topics/health-emergencies/coronavirus-covid-19/novel-coronavirus-2019-ncov
- Fisher RA. Statistical Methods for Research Workers, London: Oliver & Boyd. 1925,
- Friendly M. SAS system for statistical graphics. SAS Publishing, 1991.
- Young FW. Valero-Mora PM. Friendly M. Visual Statistics: Seeing Data with Dynamic Interactive Graphics. Vol. 914. John Wiley & Sons, 2011.
- Bit definition by The Linux Information Project (LINFO). www.linfo.org. Erişim tarihi: 25 Nisan 2020.
- Mosteller F, Fienberg SE, Rourke RE. Beginning Statistics with Data Analysis, Addison-Wesley, Reading, MA, 1983.
- Friendly M., Denis D. The roots and branches of statistical graphics: Journal de la Société Française de Statistique. 2000; 141(4): 51-60.
- Wilkinson L. Dot plots: The American Statistician. American Statistical Association. 1999; 53(3): 276-281.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Sağlık Kurumları Yönetimi
Bölüm
Derleme
Yayımlanma Tarihi
13 Temmuz 2020
Gönderilme Tarihi
11 Mayıs 2020
Kabul Tarihi
10 Haziran 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 42 Sayı: 4
APA
Er, F., & Bal, C. (2020). COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi. Osmangazi Tıp Dergisi, 42(4), 450-461. https://doi.org/10.20515/otd.735753
AMA
1.Er F, Bal C. COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi. Osmangazi Tıp Dergisi. 2020;42(4):450-461. doi:10.20515/otd.735753
Chicago
Er, Fikret, ve Cengiz Bal. 2020. “COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi”. Osmangazi Tıp Dergisi 42 (4): 450-61. https://doi.org/10.20515/otd.735753.
EndNote
Er F, Bal C (01 Temmuz 2020) COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi. Osmangazi Tıp Dergisi 42 4 450–461.
IEEE
[1]F. Er ve C. Bal, “COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi”, Osmangazi Tıp Dergisi, c. 42, sy 4, ss. 450–461, Tem. 2020, doi: 10.20515/otd.735753.
ISNAD
Er, Fikret - Bal, Cengiz. “COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi”. Osmangazi Tıp Dergisi 42/4 (01 Temmuz 2020): 450-461. https://doi.org/10.20515/otd.735753.
JAMA
1.Er F, Bal C. COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi. Osmangazi Tıp Dergisi. 2020;42:450–461.
MLA
Er, Fikret, ve Cengiz Bal. “COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi”. Osmangazi Tıp Dergisi, c. 42, sy 4, Temmuz 2020, ss. 450-61, doi:10.20515/otd.735753.
Vancouver
1.Fikret Er, Cengiz Bal. COVID-19 ve Grafiksel Veri Analizi. Osmangazi Tıp Dergisi. 01 Temmuz 2020;42(4):450-61. doi:10.20515/otd.735753
Cited By
COVID-19 Pandemic Prediction Using Hyper-Parameter-Tuned ANN, Bi-LSTM, and Stacked-LSTM in Türkiye
Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
https://doi.org/10.29130/dubited.1662505