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

Dilmaji, Ahlam

Source

Journal of Economic Integration

Issue

Vol. 10, Issue 2 (30 Jun. 2022), pp.591-610, 20 p.

Publisher

University of Ahmed Draia The Afro-Algerian 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