COVID-19 資料中心精選內容

由使用資料應對疫情的民眾所提供的現實世界解決方案

精選網路研討會

疫苗管理網路研討會

將近一年來,新冠病毒案例席捲全球,案例數量持續增加當中。隨著疫苗的問世,我們也希望案例數會開始降低。在這個網路研討會中,Anthony Young 與 Graham Stroman 將概要說明數種解決方案,這些解決方案可追蹤疫苗成效、設施整備程度、庫存及病患治療優先順序等項目的相關資料,讓公家與私人組織能在恢復正常生活的倒數階段,有效地進行管理與通訊。

我附近爆發的疫情

為了視覺化呈現美國的疫情資料,波士頓兒童醫院、哈佛醫學院、SurveyMonkey 以及 Tableau 聯手推出「我附近爆發的疫情」(Outbreaks Near Me,原稱「COVID Near You」)。除了 COVID-19 症狀資料,此儀表板亦顯示政治立場、教育程度、對於戴口罩的心態,以及醫療照護服務取得的相關資訊,讓政策制定者和地方領導人能掌握必要資訊,瞭解其地區內影響疫情傳播情形的各種因素。

進一步瞭解「我附近爆發的疫情」

COVID-19 資料及創新中心

如果將全球各地不同領域及受影響地區的多種疫情資料彙集在一起,看起來是什麼樣子?非營利智庫 Cepei 與聯合國 COVID-19 多夥伴信託基金 (UN COVID-19 Multi-Partner Trust Fund) 和 Tableau 等組織合作推出 COVID-19 資料及創新中心 (COVID-19 Data & Innovation Centre),讓大眾能夠取得與疫情經濟影響相關的各種資料,這些資料主要以全球南方國家為焦點。

進一步瞭解資料及創新中心

COVID-19 對美國零售業的衝擊

與其他佳節零售購物季相較,2020 年的購物季相當不同。零售業者比以往更需要深入瞭解客戶,才能滿足客戶期望,提供流暢的全通路體驗。如果零售業者可以掌握造訪模式等消費者行為模式,將能以資料導向的方式進行預測和規劃,進而取得競爭優勢。

查看趨勢

透過資料導向做法打造韌性

採取資料導向的做法,特別是在疫情期間,到底有多重要?Tableau 與 YouGov 合作,委託 YouGov 對歐洲四個市場的資深經理與 IT 領導人進行一項調查,以瞭解資料導向與非資料導向企業之間,有哪些不同之處。瞭解使用資料領導團隊度過 COVID-19 危機如何協助企業,讓企業感到更加能夠做出明智的決策,並有信心地迎接未來。

瀏覽結果

COVID-19 擔憂儀表板

疫情爆發至今已超過七個月,針對 COVID-19 對個人財務和經濟所造成的衝擊,民眾有多擔心?如果再按照政黨立場、種族、教育、性別和年齡進一步細分呢?美國 2020 年大選是我們畢生最受矚目的選舉週期之一。此儀表板由 Tableau 與 SurveyMonkey 聯手製作,針對此選舉週期期間所收集的民意資料提供廣泛的見解。

與視覺化項互動

COVID-19 對民航業的衝擊

COVID-19 對全球的航空公司、機場及飛航服務供應商造成重大的衝擊。利害關係人需有豐富、可據以行動的資料洞見,才能理解疫情所造成的影像,並掌握所需資訊,做出將形塑航空產業未來的決策。國際民航組織(International Civil Aviation Organization,ICAO)為聯合國的特殊機構,其與土耳其民用航空總局 (Directorate General of Civil Aviation of Turkey) 合作,使用 ADS-B FlightAware 資料監控 COVID-19 對民航業所造成的影響。監控項目可分為四個領域:作業影響、經濟影響、飛機使用率,以及起飛與抵達國家或地區組合之間運輸量。

與視覺化項互動

紐約市利用資料優先應對措施度過疫情

在美國第一波新冠病毒疫情期間,紐約市曾是重災區。在這個影片中,紐約市分析長 Kelly Jin 向 Tableau 執行長 Adam Selipsky 說明紐約市如何運用資料資產建立出有效的資料導向應對措施。

白宮 COVID-19 疫情爆發追蹤器

白宮最近爆發 COVID-19 疫情,接觸者追蹤也立即獲得廣泛關注。Benjy Renton、Jesse O'Shea,以及 COVID 追蹤專案 (COVID Tracking Project) 的資料視覺化主管 Peter Walker 建立了深入的儀表板來追蹤白宮疫情。此儀表板可依據事件、檢測結果時間,以及受影響人員的類別追蹤接觸者。

與視覺化項互動

COVID-19 醫療照護聯盟

此儀表板是由 COVID-19 醫療照護聯盟 (COVID-19 Healthcare Coalition) 所製作,對於如何量化各郵遞區號製表區域(ZIP Code Tabulation Area,ZCTA)的脆弱程度,進行了初步的探索。脆弱程度是透過覆疊三種資料來判定:醫療風險、社會風險,以及醫療照護資源風險。在此層級與資料互動,能為地方決策者提供指引,協助決策者理解其地區人口的脆弱程度,以及鄰近地區的脆弱程度。

與視覺化項互動

美國新冠病毒追蹤器

這個儀表板由 Kaiser Family Foundation 製作,提供州等級的趨勢資料,以及其他與檢測及住院相關的指標。這個儀表板同時也包含了人口統計資料,透過分析顯示出 COVID-19 對有色人種社區的影響遠高於其他社區,也加劇了社區之間的健康與經濟差距。

監控案例數以掌握逐步解封所需資訊

白宮 最新的指引指出,美國各地區「14 天內記錄的確診病例數應有持續減緩的趨勢」,才可逐步進行階段性解封。在此視覺化項中,Christian Felix 使用數種不同的方法來顯示某地區的病例數是否有減緩或持續減少的情況。

與視覺化項互動

Reddit 上與 COVID-19 相關的不實/錯誤資訊

這個儀表板由 COVID-19 醫療照護聯盟所製作,能協助使用者發現 Reddit 上與 COVID-19 相關的不實/錯誤資訊。您可以使用這個儀表板來探索哪些 Subreddit 較容易出現非真人或可疑活動(定義為「可疑程度分數」)。

與視覺化項互動

高等教育機構返校儀表板

SimpsonScarborough 的 Alex Ahlstrom 利用 高等教育整合資料系統(The Integrated Postsecondary Education Data System)及 高等教育紀事報(The Chronicle of Higher Education)的資料,以視覺化的方式呈現高等教育機構今年秋季預計如何重新開學。瀏覽不同的機構計畫,並按機構類型、地點或註冊學生人數進行篩選。

與視覺化項互動

以郡為單位預測美國醫療資源使用率突增情形

為讓各社區可為檢測與治療需求突增的情形做準備, Cerner 的情報團隊開發出一個以郡為單位的 COVID-19 預測模型,以便預測資源需求,並在發生短缺之前,先指出可能發生短缺的地方。

與視覺化項互動