COVID-19 数据中心特别推荐内容

人们使用数据应对疫情,并由此制定的实际解决方案

特别推荐的网络讲座

疫苗管理网络讲座

近一年以来,新冠肺炎病例在世界各地出现,数量不断攀升。随着疫苗开始推出,新冠病例数量可望下降。Anthony Young 和 Graham Stroman 针对用于跟踪与疫苗效果、医疗机构就绪性、库存和患者优先级等相关的数据的解决方案,提供了概览,这样公共和私有组织可以有效地管理和传达疫情缓解直到恢复常态的过程。

Outbreaks Near Me

Outbreaks Near Me(以前称为 COVID Near You)是 Boston Children’s Hospital、Harvard Medical School、SurveyMonkey 和 Tableau 之间的一个协作项目,旨在对美国的疫情数据进行可视化。仪表板显示 COVID-19 症状数据以及关于政治背景、教育水平、对戴口罩的态度和医疗可及性的信息,这些重要信息可以帮助政策制定者和当地领导者了解影响其所在区域病毒传播的因素。

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COVID-19 数据和创新中心

将全球各地跨不同行业和影响区域的广泛疫情数据汇集在一起,结果会是什么样?非营利性智库 Cepei 与联合国 COVID-19 多伙伴信托基金、Tableau 等合作,推出 COVID-19 数据和创新中心,旨在提供与疫情所带来的经济影响相关的广泛数据,主要关注“全球南方”(Global South)。

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COVID-19 对美国零售业的影响

2020 年假期零售季与以往不同。零售商比以往任何时候都需要深入了解客户,以满足客户对于无缝、多渠道体验的需求。通过了解消费者行为模式(包括访问模式),零售商可以使用数据驱动方法进行预测和规划,从而获得竞争优势。

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数据驱动的适应能力

数据驱动性有多重要(特别是在疫情期间)?Tableau 与 YouGov 合作委托进行一项针对四个欧洲市场的高级经理和 IT 领导者的调查,旨在了解数据驱动型公司与非数据驱动型公司的区别。了解在 COVID-19 危机期间,以数据为导向的做法如何帮助公司更好地作出合理决策并自信地面对未来。

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COVID-19 担忧仪表板

在这七个多月里,针对 COVID-19 对个人财务和经济造成的影响,人们的担忧情况如何?按党派关系、种族、教育、性别和年龄划分的担忧情况如何?由 Tableau 和 SurveyMonkey 合作创建了此仪表板,其中提供在我们的一生中最常见的选举周期之一期间收集公众观点数据中的广泛见解。

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COVID-19 对民用航空的影响

COVID-19 对全球的航空公司、机场和空中导航服务提供商造成了深远影响。利益干系人需要丰富的可操作数据见解,以了解这些影响并将其用作塑造航空业未来的决策的依据。联合国的专门机构 ICAO(与土耳其的民用航空总局合作)正在使用 ADS-B Flight 感知数据,以监视 COVID-19 在以下四个方面对民用航空的影响:运营影响、经济影响、飞机利用率和国家/地区对交通。

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纽约市通过数据优先响应应对疫情

纽约市在第一波新冠肺炎疫情来临时处于暴风中心。聆听纽约市首席分析官 Kelly Jin 向 Tableau CEO Adam Selipsky 讲述纽约市如何利用数据资产,作出有效的数据驱动响应。

白宫 COVID-19 爆发追踪工具

白宫最近 COVID-19 爆发立即引起了人们对接触者追踪的广泛关注。Benjy Renton、Jesse O’Shea 和 COVID 追踪项目数据可视化负责人 Peter Walker 创建了一个深入的仪表板,用于追踪爆发情况。仪表板可根据事件、测试结果时间和受影响的个人类别对接触者进行追踪。

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COVID-19 医疗联盟

COVID-19 医疗联盟创建了此仪表板,提供了针对邮政编码表格地区 (ZCTA) 中脆弱程度的量化情况的初步了解。通过对以下三种类型数据分层来确定脆弱程度:医疗风险、社交风险和医疗资源风险。与此级别的数据交互,可引导当地决策制定者了解当地人口的脆弱程度,以及邻近区域的脆弱程度。

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美国新冠肺炎疫情追踪工具

这个来自 凯瑟家庭基金会的仪表板展示了州一级的疫情发展趋势,以及有关检测和患者收治住院的其他指标。此仪表板还包括人口统计资料,分析了 COVID-19 如何不成比例地影响有色人种社区并加重潜在的健康和经济差距。

对病例数进行监视以此作为逐步重新开放的依据

最新的 指南称,美国各个地方应确认“14 天内记录在案的病例数呈下行趋势”后,才能开始分阶段逐步重启经济。在此可视化中,Christian Felix 使用 多种不同的方法显示了一个地方目前是否呈现出这样的下行趋势,或是否出现病例数持续减少的情况。

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Reddit 上与 COVID-19 相关的虚假/错误消息

这个来自 COVID-19 医疗联盟的仪表板可以帮助用户发现 Reddit 上与 COVID-19 相关的虚假/错误消息。使用此仪表板了解哪些 Subreddit 通常有较多的非人工活动或可疑活动(定义为“可疑分数”)。

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高等教育复课仪表板

通过使用来自 整合的高等教育数据系统 高等教育编年史的数据,Simpson Scarborough 的 Alex Ahlstrom 对今年秋季高等教育机构如何计划复课进行了可视化。浏览不同的机构计划,并按机构类型、位置或招生规模进行筛选。

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预测美国的县一级的使用高峰

为了让社区准备好应对检测和治疗需求的高峰, Cerner Intelligence 团队开发了县一级的 COVID-19 预测模型,以预测需求并提前确定潜在的短缺情况。

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