개요
저에게 백신이 100만 개 있다고 가정하고 의료 취약국가에게 백신을 지급할 수 있는 기준을 세워보고자 하였습니다.
1) 백신을 통해 이루고자 하는 목표
- 전세계에 백신을 무작위로 분배했을 경우 전체 사망률을 2.159% -> 1.89%로 낮아집니다.
- 데이터 분석을 통해 백신을 분배하여 1.89%보다 낮은 사망률이 나올 수 있도록 백신 지급국가와 지급 수량을 산정하도록 하게습니다.
- 지급받는 나라는 각 나라별 사망률과 회복률을 기준으로 선정하도록 하겠습니다.
- 백신을 분배 받을 나라가 선정되면, (확진자 수 * 사망률)을 기준으로 100만개의 백신을 순차적으로 지급하도록 하겠습니다.
2) 데이터 분석 내용
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vaccine data 수집기간 : 20.01.22 ~ 21.07.10
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3개의 데이터 프레임으로 나누어진 확진자, 사망자, 회복자를 나라 이름을 index으로 한 데이터 프레임으로 제작합니다.
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사망률과 회복되는 비율을 확인하기 위해 새로운 feature(death_rate, recover_rate)을 생성합니다.
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death_rate, recover_rate의 평균을 기준으로 데이터를 살펴보고, 사망률과 회복률의 Q1 계산합니다.(평균 값을 사용할 경우, 너무 많은 나라들이 선별되기 때문에 통계적으로 유의한 Q1 값을 기준으로 설정하였습니다.)
- 사망률 평균 : 2.2%
- 회복률 평균 : 81%
- 사망률 Q1 : 1.9%
- 회복률 Q1 : 69%
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사망률 Q1(1.9%) 보다 높고, 회복률 Q1(69%)보다 낮은 나라에 우선적으로 백신을 공급하는 기준을 세웠고, 이 기준에 맞추어 나라를 정렬한 결과가 위와 같습니다.
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이 나라들의 사망률을 기준으로 하여 백신을 지급받을 비율을 산출하였습니다.
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산출된 백신을 지급 받을 비율 x 확진자 수를 곱하여서 지급할 백신의 수를 계산하였습니다.
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계산한 결과, Yemen, Tanzania, Somalia, Afghanistan, Slovakia 외 11개 나라가 선정되었습니다.
3) 백신에 대한 기대효과
- 전세계 사망률을 2.159% -> 1.89%로 낮아질 것으로 예측 됩니다.
- 실제 위 나라의 사망자들이 모두 백신을 맞고 살았다고 가정하고 사망률을 계산하면 1.857%로 0.033%가 더 낮아지게 됩니다.
※ 데이터 출처 : https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 ( 존 홉킨스 대학[CSSE] )
사전 가정사항
- 당사가 보유하고 있는 백신은 아스트라제네카라고 가정합니다.
- 아스트라제네카 백신 1병으로 10명이 백신 접종을 할 수 있다고 가정합니다. (https://www.bbc.com/korean/news-56941222)
- 아스트라제나카 백신은 2회 접종하여야함으로 총 50만명이 백신을 접종할 수 있다고 가정합니다.
- 2회 백신을 접종한 사람은 죽지 않는다고 가정합니다.
코로나19 현황을 web dashboard로 배포한 프로젝트 입니다.
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목적 : DataScientist로써, 분석한 결과물을 시각화하고 고객에 명확히 분석 내용을 전달하는 연습을 하고자 함
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프로젝트 유형 : 개인 프로젝트
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관련 스택 : python, pandas, plotly, gunicorn, Heroku
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소요 기간 : 2days
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데이터 출처 : https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series
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인사트
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러시아 등의 극지방에서 감염률이 생각보다 낮게 관측됨
- 프로젝트 check list
No | 내용 | O / X |
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1 | pandas로 분석한 결과물 시각화 | o |
2 | 오직 python을 이용하기 | o |
3 | 3일 이내에 완료하기 | o |