COVID-19 İçin Veri Görselleştirmesi: İtalya-Türkiye-İran Karşılaştırması

 COVID-19 salgını ilk başladığında Çin hariç hemen hemen tüm ülkeler bu durumu pek ciddiye almadı. Virüs kapıdan içeri girdiğinde bile alınan önlemler yetersizdi ve bu durum çok daha büyük felaketlere yol açtı. Virüs kimi ülkelerde çok hızlı yayıldı ve öldürücülük oranı normalin üstüne çıktı. Uzmanlar uzunca bir süredir bu konu hakkında düşünüp konuşuyorlar. Bu yazımızda biz de birbirlerine her açıdan çok benzeyen üç ülke ;İtalya,Türkiye ve İran'ın COVID-19 verilerine göz atacağız. Grafikler üzerinden farklılıkları anlamaya ve çıkarımlar yapmaya çalışacağız.


İlk Bakış : Pandemi Öncesi Genel Bilgiler

İtalya - Türkiye - İran

Bu üç ülke birbirine nüfus, coğrafya ve günlük ilişkiler anlamında oldukça benzemektedir. 2018 rakamlarına göre nüfusları;
Türkiye : 80.81m,
Iran : 81.8m,
Italy : 60.48m'dur.

Üç ülke de ılıman kuşakta yer alır ve coğrafi özellikleri birbirine benzemektedir .Covid-19'un iklim özelliklerine göre nasıl yayıldığı tam olarak bilinmese de diğer virüs türlerine bakarak buna bağımlı olduğu söylenebilir.

Aynı zamanda bu üç ülkenin insanlarının sıcak kanlı oldukları ve birbirlerine temas etmeyi sevdikleri de söylenebilir . Yine biliyoruz ki pandemi temas yoluyla çok daha hızlı bulaşıyor.

Pandeminin en çok etkilediği grup ise 65+ üstü insanlar. Üç ülkedeki yaşlı nüfus oranlarına baktığımızda;
İtalya : %23,
Türkiye : %9.1,
İran : %5     olarak göze çarpmakta.
Bu oranlara göre İtalya'nın daha çok riskli olduğunu söyleyebiliriz. Yine bakıldığında bu üç ülkedeki yaşlılar genelde aileleriyle yaşamaktalar. Yalnız yaşayan yaşlı oranı diğer ülkere göre düşük seyretmektedir.



Pandemi Başlıyor : Ülkelerin Önlemleri


Virüsün ülkelere girmesiyle bazı devletler önlem almakta gecikti. Önlemler alınsa bile çoğunlukla bu önlemler kağıt üstündeydi ve halk bu kararlara pek uymadı. Bu durumda da virüs hızla yayılmaya devam etti. Aşağıdaki görselde ülkelerin aldıkları önlemler görülebilir.



Türkiye diğer iki ülkeye nazaran daha fazla önlem almış gibi duruyor. İtalya ve İran'nın bu konuda daha kötü oldukları söylenebilir. Peki bu durum verilere de böyle yansıdı mı?
Gelin bakalım.


Veriler Ne Söylüyor?

Genel anlamda COVID-19 yayılım sürecine baktığımızda dağılımın üstel fonsiyon şeklinde arttığını görüyoruz. Ancak ülkeler virüs ilk ortaya çıktığında yeterince test yapmadıklarından bütün vakalar tespit edilemiyor. Bu nedenle ilk günlerdeki verilerin dağılımı genel ortalamara pek uymuyor. Örneğin İran'da virüsün öldürücülük oranını önce %100, sonra %20-40 bandında olduğunu gördük. Diğer taraftan başlangıç noktası Çin'de bu oran %2.5 civarındaydı. Bu nedenle bu çalışmada ilk vakadan itibaren değil de verilerin gerçeğe daha fazla yaklaşmaya başladığı ilk vaka ölümünden sonraki tarihler üzerinden analiz yapıldı. Göz önünde bulundurulan zaman aralığı Aralık 31, 2019 – Mayıs 5, 2020 olarak elen alınmıştır.



Grafiklerde yoğunluk haritalarıyla sunulan değerleri görüyoruz. Örneğin, İtalya'nın ölüm oranı yaklaşık% 13'tür. Günde 3200 yeni vaka bir günde en sık görülen yeni vaka sayısıdır. İtalyadaki günlük vaka sayılarının diğer iki ülkeye göre oldukça değişken olduğunu gözlemliyoruz.
İran'ın günlük vaka sayısının dağılımında ise, yaklaşık 1100 değerinin hızla arttığı farkediliyor. Ancak, değerlerin geçişi çok sert olmuştur. Bu durumun diğer iki ülkede görülmdeğini ve değerlerinin yumuşak bir geçişle azalıp arttığını söyleyebiliriz.



İyi haber, her üç ülke için tedavi edilen hasta sayısı vaka sayısından daha hızlı artıyor. İran için, tablodaki kırılma açıktır. Tedavi edilen hasta sayısının hızla arttığını görebiliriz. Grafiklere bakarak, üç ülkenin de dönüm noktasını aştığını söyleyebiliriz. Pandeminin başlangıcındaki veri tutarsızlığının kademeli olarak azaldığını ve verilerin son zamanlarda stabilize olduğunu gözlemliyoruz.
Bu tür ülke karşılaştırmalarını normale dönme zamanı gelene kadar sürdürmeyi düşünüyorum.


Bu makaledeki tüm analizler için kullanılan kodlara buradan erişilebilir

Kaynaklar



Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Preprocessing için PCA( Principal Component Analysis) Kullanımı

Adversarial Validator

Makine Öğrenmesinde Değişken Seçimi