Big data to monitor the epidemiological situation of COVID-19 (Corona virus) : application of cluster analysis for Algerian provinces
Other Title(s)
توظيف البيانات الضخمة لمراقبة الحالة الوبائية لفيروس COVID-19 فيروس كورونا : تطبيق التحليل العنقودي للولايات الجزائرية
Author
Source
Journal of Economic Integration
Issue
Vol. 10, Issue 2 (30 Jun. 2022), pp.591-610, 20 p.
Publisher
University of Ahmed Draia Algerian-African Economic Integration Laboratory
Publication Date
2022-06-30
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
20
Main Subjects
Economy and Commerce
Statistics
Topics
Abstract AR
تهدف هذه الورقة البحثية إلى تحليل أوجه التشابه بين 48 ولاية في الجزائر من حيث نسبة تفشى جائحة فيروس كورونا (COVID19) الذي انطلق من الصين متسببا في آلاف الوفيات تاركا وراؤه نتائج عكسية على العالم بأسره بشكل عميق و على جميع المستويات.
في هذا الصدد، يعد استخدام البيانات الضخمة من أكثر الأدوات المعروفة لرصد و متابعة انتشار هذا الفيروس، لذلك تم الاعتماد على طريقة التحليل الهرمي العنقودي من اجل تحقيق هذا الهدف باستخدام سبعة متغيرات و تشمل : الحالات المؤكدة التراكمية، الحالات المؤكدة الجديدة، معدل الحدوث، حالات الوفيات التراكمية، حالات الوفيات الجديدة، معدل الوفيات و نسبة الوفيات ٪.
وتوصلت هذه الدراسة إلى تجميع المقاطعات ال 48 في 7 مجموعات حيث كانت المقاطعات ذات الكثافة السكانية العالية هي الأكثر تضررا مثل الجزائر و وهران.
في حين شكلت المقاطعات ذات الكثافة السكانية المنخفضة أقل معدل للإصابة بالأمراض و شملت مناطق الهضاب و الجنوب عموما.
Abstract EN
The purpose of this paper is to analyze the similarities of 48 provinces of Algerian government where Corona-virus pandemic (COVID19), which has outset from china and infected thousands of deaths around the world .it has been profoundly affecting almost all countries at all levels and this situation placed researchers before a biggest challenge to confront.
using big data is one of the most known tools to monitor the spread of this virus .in this regards, the similarities of the 48 provinces were investigated using the hierarchical cluster analysis based on 7 variables (cumulative confirmed cases, new confirmed case, incidence rate, cumulative deaths cases, new death case, mortality rate and fatality rate %).
as a result, the 48 provinces have been grouped in 7 clusters in which high densely populated provinces were the most effected like Alger and Oran.
whilst, the low densely populated provinces constituted the lowest incidence of disease.
American Psychological Association (APA)
Dilmaji, Ahlam. 2022. Big data to monitor the epidemiological situation of COVID-19 (Corona virus) : application of cluster analysis for Algerian provinces. Journal of Economic Integration،Vol. 10, no. 2, pp.591-610.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1403441
Modern Language Association (MLA)
Dilmaji, Ahlam. Big data to monitor the epidemiological situation of COVID-19 (Corona virus) : application of cluster analysis for Algerian provinces. Journal of Economic Integration Vol. 10, no. 2 (Jun. 2022), pp.591-610.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1403441
American Medical Association (AMA)
Dilmaji, Ahlam. Big data to monitor the epidemiological situation of COVID-19 (Corona virus) : application of cluster analysis for Algerian provinces. Journal of Economic Integration. 2022. Vol. 10, no. 2, pp.591-610.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1403441
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 608-610
Record ID
BIM-1403441