클로이의 데이터

지난 포스팅에 준비해둔 데이터를 이용해서 우리나라의 코로나 진행 상황을 한눈에 볼 수 있는 그래프를 그려보려고합니다. 날짜의 흐름에 따라 Active, Cured(Recovered), Death 수를 쌓아서, 점차 나아지는 상황을 시각화 해보겠습니다. 분석에 사용할 데이터 > mydata_tb_Korea % subset(mydata_tb$Country=='Korea, South') > mydata_tb_Korea %>% tail Date Country Confirmed Recovered Deaths Date.no Active Confirmed.new.day Recovered.new.day Deaths.new.day Confirmed.new.week Recovered.new.week Deaths.new.w..

지난 포스팅에서는 COVID-19가 무엇인지에대해서 적어보았는데요, 이번 포스팅에서는 데이터를 다운받고 준비하는 과정에 대해 이야기하려고합니다. 분석이나 시각화에 앞서 데이터를 손봐야하기 때문이죠 코로나19와 관련된 데이터는 다양한 기관에서 현재 제공을 해주고있습니다. 그중에서 저는 datahub의 covid-19 데이터를 받아서 사용을 했습니다. 데이터는 csv 파일의 다운로드 링크를 이용하면 R에서 바로 데이터를 받아 볼 수 있습니다. > mydata_raw mydata_raw %>% dim [1] 23496 8 > mydata_raw %>% head Date Country.Region Province.State Lat Long Confirmed Recovered Deaths 1 2020-01-22 ..

# 코로나바이러스 감염증이란? 코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)는 중증 극성 호흡기 증후군 코로나바이러스 2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2, SARS-CoV-2) 감염에 의한 호흡기 증후군을 뜻합니다. COVID-19의 의미는 Corona의 CO, Virus의 VI, Disease의 D, 처음 발병이 보고된 2019년도의 19를 의미하는데요, 우리나라에서는 이름을 줄여 코로나 19로 부르고 있습니다. (출처 질병관리본부) 코로나(corona)는 맥주의 이름으로 유명하지만 사실 코로나라는 이름은 다음 사진과 같이 일식이나 월식 때 해나 달 둘레에 생기는 광환을 말합니다. 코로나바이러스의 형태가 광환과 같이 구형을 이루고 있어서 코로나라는 ..