Анализ данных о заболеваемости COVID-19.

Сравнительный анализ BI-платформ на примере данных о COVID-19

Исходные данные и аналитические гипотезы

Для анализа использовался CSV-файл с такими полями:

• Страна / Регион
• Дата
• Количество новых случаев
• Количество смертей
• Процент вакцинированных

На основе данных были сформулированы три гипотезы:

1. В каких странах зафиксировано наибольшее число новых случаев в последние 30 дней? (Гистограмма)
2. Как уровень вакцинации влияет на уровень смертности? (Точечная диаграмма / bubble chart)
3. Как менялась динамика заражений по неделям? (Линейная диаграмма)

Looker Studio: гипотеза 1 — ТОП-10 стран по числу новых случаев

Подключение и визуализация

1. Загрузил CSV в Google Sheets, затем подключил через «Источник данных».
2. Отфильтровал последние 30 дней.
3. Построил гистограмму: по оси X — страны, по оси Y — сумма новых случаев.

Результаты

• Лидерами по количеству новых заражений стали: США, Бразилия, Индия.
• Диаграмма наглядно демонстрирует дисбаланс: на три страны приходится более 50% всех новых случаев.

Комментарий: Looker Studio отлично справляется с агрегированием данных и визуализацией, но требует подготовки данных в Google Sheets для гибкости.

Яндекс DataLens: гипотеза 2 — влияние вакцинации на смертность

Шаги

1. Импортировал CSV в DataLens, указав нужные типы данных.
2. Построил точечную диаграмму: ось X — процент вакцинированных, ось Y — уровень смертности.
3. Цвет точек — регион, размер — численность населения.

Выводы

• Явно прослеживается тенденция: в странах с высоким уровнем вакцинации смертность значительно ниже.
• Исключения (аномальные выбросы) вызваны несвоевременным обновлением статистики.

Комментарий: DataLens предоставляет качественную визуализацию и гибкие фильтры, быстро обрабатывает объёмные таблицы, но немного ограничен в дизайнерских настройках.

Tableau Public: гипотеза 3 — динамика заражений по неделям

Этапы

1. Загрузил CSV-файл в Tableau, указал формат даты.
2. Создал вычисляемое поле: неделя = DATEPART('week', [Дата]).
3. Построил линейную диаграмму: по оси X — неделя, по оси Y — общее число новых случаев.
4. Добавил фильтр по стране и выделение по регионам.

Наблюдения

• Пики приходятся на декабрь 2021 и июль 2022 года.
• Некоторые страны демонстрируют сезонные колебания.

Комментарий: Tableau — мощнейший инструмент для создания интерактивных и детализированных дашбордов, но требует больше времени на изучение интерфейса.

Итоги и рекомендации

BI-платформы значительно различаются по возможностям, удобству и гибкости:

• Для начинающих и быстрого старта: Looker Studio — лучший выбор.
• Для русскоязычных пользователей с локальными данными — Yandex DataLens подойдёт идеально.
• Для продвинутых задач и глубокого анализа: Tableau предлагает самый мощный функционал, но требует обучения.

Рейтинг по результатам работы:

1. Tableau Public — 9/10
2. Yandex DataLens — 8/10
3. Looker Studio — 7/10