All over the world, it is now evident how the digitalization of information systems is changing the way we look at various aspects of our lives. In this scenario, Data Science takes on particular importance, i.e. the science that, through the use of methods and techniques of analysis for the transformation of data, extracts information and knowledge from them. This thesis is set in this context and aims to analyze the data relating to the second wave of COVID-19 infections in the Marche Region, in order to create a scheme for the propagation of the contagion and to identify similarities and differences compared to the developments of the first wave. The development phases of our study mainly follow the processes dictated by the theory of Data Analytics. We will use Python Scripts for the creation of the dataset and Power BI Desktop as a Business Intelligence and visualization tool for the intensive descriptive analysis carried out within the paper.

In tutto il mondo, ormai, appare evidente come la digitalizzazione dei sistemi informativi stia cambiando il modo in cui guardiamo diversi aspetti della nostra vita. In questo scenario assume particolare importanza la Data Science, ovvero la scienza che, mediante l’utilizzo di metodi e tecniche di analisi per la trasformazione di dati, estrae informazioni e conoscenza da essi. La presente tesi si colloca proprio in tale contesto e si ripropone di analizzare i dati relativi alla seconda ondata di contagi da COVID-19 nella Regione Marche, al fine di realizzare uno schema di propagazione del contagio ed individuare, infine, analogie e differenze rispetto agli sviluppi della prima ondata. Le fasi di sviluppo del nostro studio seguono principalmente i processi dettati dalla teoria della Data Analytics. Utilizzeremo Script Python per la creazione del dataset e Power BI Desktop come tool di Business Intelligence e di visualizzazione per l’intensa attività di analisi descrittiva svolta all’interno dell’elaborato.

Progettazione e implementazione di una campagna di Data Science per valutare l'andamento della pandemia da COVID-19 nella Regione Marche

CIUFFREDA, SILVIA
2020/2021

Abstract

All over the world, it is now evident how the digitalization of information systems is changing the way we look at various aspects of our lives. In this scenario, Data Science takes on particular importance, i.e. the science that, through the use of methods and techniques of analysis for the transformation of data, extracts information and knowledge from them. This thesis is set in this context and aims to analyze the data relating to the second wave of COVID-19 infections in the Marche Region, in order to create a scheme for the propagation of the contagion and to identify similarities and differences compared to the developments of the first wave. The development phases of our study mainly follow the processes dictated by the theory of Data Analytics. We will use Python Scripts for the creation of the dataset and Power BI Desktop as a Business Intelligence and visualization tool for the intensive descriptive analysis carried out within the paper.
2020
2021-12-16
Design and implementation of a Data Science campaign to evaluate the trend of COVID-19 pandemics in the Marche Region
In tutto il mondo, ormai, appare evidente come la digitalizzazione dei sistemi informativi stia cambiando il modo in cui guardiamo diversi aspetti della nostra vita. In questo scenario assume particolare importanza la Data Science, ovvero la scienza che, mediante l’utilizzo di metodi e tecniche di analisi per la trasformazione di dati, estrae informazioni e conoscenza da essi. La presente tesi si colloca proprio in tale contesto e si ripropone di analizzare i dati relativi alla seconda ondata di contagi da COVID-19 nella Regione Marche, al fine di realizzare uno schema di propagazione del contagio ed individuare, infine, analogie e differenze rispetto agli sviluppi della prima ondata. Le fasi di sviluppo del nostro studio seguono principalmente i processi dettati dalla teoria della Data Analytics. Utilizzeremo Script Python per la creazione del dataset e Power BI Desktop come tool di Business Intelligence e di visualizzazione per l’intensa attività di analisi descrittiva svolta all’interno dell’elaborato.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/7437