Bienvenue sur le projet COVID-19 Data Analysis using Python
Présentation du projet
Dans ce projet, on analyse les données de la COVID-19 concernant le nombre cumulé de cas confirmés par pays. On les combine avec des données sur différents indicateurs de qualité de vie afin d’étudier l’existence d’un lien entre la propagation du virus et le niveau de bonheur des populations.
Pour cela, on utilisa l’ensemble de données COVID-19 publié par l’université Johns Hopkins ainsi que l’ensemble de données World Happiness Report 2021. Ces données sont disponibles sur Kaggle aux adresses suivantes :
Organisation des codes
Le projet est divisé en plusieurs parties :
- Partie 1 : Préparation et nettoyage des données
Cette partie est consacrée à l’importation des jeux de données, au traitement des valeurs manquantes, à l’agrégation des données par pays ainsi qu’à la fusion des différentes sources de données.
- Partie 2 : Analyse exploratoire des données (EDA)
Cette étape vise à explorer les caractéristiques principales des données à l’aide de statistiques descriptives et de visualisations afin de mieux comprendre l’évolution de la pandémie dans différents pays.
- Partie 3 : Analyse de la relation COVID-19 – Bonheur
Dans cette partie, on étudie les corrélations entre le taux maximal d’infection et plusieurs indicateurs issus du World Happiness Report, tels que le PIB par habitant, le soutien social, l’espérance de vie en bonne santé et la liberté de faire des choix de vie.
- Partie 4 : Conclusion
On résume les principaux résultats obtenus, discutons de leurs limites et proposons des pistes d’amélioration pour des analyses futures.
