covid data analysis

تحليل بيانات جائحة كوفيد باستخدام ال Excel & python من أجل تنظيف البيانات وتحليلها واستخدام ال power bi لعمل الداشبورد ينقسم المشروع الي جزأين اولا الجزأ الخاص بحالة المرضي الداشبورد يسلط الضوء على العلاقة بين العادات الصحية (زي التدخين وشرب الكحول) والمؤشرات الحيوية زي الكوليسترول والضغط، في سياق جائحة كورونا. الهدف هو فهم كيف تؤثر هذه العوامل على قابلية الإصابة أو التعقيدات الصحية. Insights: عدد المدخنين كبير جدًا (6169)، وبيتركز بشكل واضح في فئة الكوليسترول 2، مما قد يشير إلى ارتباط بين التدخين وارتفاع الكوليسترول. استهلاك الكحول منخفض نسبيًا (251)، لكن الفئة اللي بتشرب الكحول عندها نسب أقل من IDs مقارنة بغيرهم. الضغط متغير بشكل كبير بين الأفراد، مما يعكس تفاوت في الحالة الصحية العامة. أغلب الأفراد عندهم كوليسترول من النوع 1 (72.2%)، لكن النوع 2 و3 لا يزالوا يمثلوا نسبة معتبرة. الطول والوزن المتوسطين (169.32 سم و77.34 كجم) يعطوا فكرة عامة عن البنية الجسدية للمجتمع محل الدراسة. ثانيا الجزء الخاص بتأثير الفيروس علي دول العالم من حيث الاقتصاد و عدد الحالات: من خلال اختيار السنة (2019 أو 2020)، نقدر نشوف التغيرات اللي حصلت في عدد الحالات والوفيات، ونربطها بمؤشرات زي عدد السكان، نسبة كبار السن، عدد الأسرة في المستشفيات، ومتوسط دخل الفرد. Monaco وLiechtenstein وLuxembourg سجلوا أعلى متوسط دخل للفرد، مما يعكس قوة اقتصادية واضحة، لكن لا يعني بالضرورة انخفاض عدد الحالات أو الوفيات. الولايات المتحدة والهند والبرازيل كانوا من أكثر الدول تأثرًا من حيث عدد الحالات والوفيات، حسب الرسم البياني الزمني. نسبة كبار السن المرتفعة في بعض الدول قد تكون عاملًا في ارتفاع عدد الوفيات، خصوصًا مع ضعف البنية التحتية الصحية. عدد الأسرة في المستشفيات منخفض نسبيًا (2.71 في المتوسط)، مما يوضح تحديات الاستجابة الطبية في كثير من الدول.