Soy de oficio especialista en SIG y yo soy responsable por el mantenimiento de una gran cantidad de datos espaciales. Los datos que tratan sobre una base diaria pueden ser relacionada con salud, conservación y bienes raíces para nombrar unos pocos. Me han tratado recientemente con las estadísticas de admitancia de asma del hospital y vi el momento oportuno para hacer mi primer Instructable. Voy a hacer un resumen general de mi proceso para conseguir hospital asma admitancias cuentas y tarifas en un formato gráfico.
Los datos con que comencé eran una clase de función de polígono para todos de los tractos de censo dentro de mi condado. Estos polígonos contienen una tabla que contiene el número de vías, población total y el número de admitancia de asma por tracto de censo para el año 2010, 2011 y 2012. Exporta la tabla como un csv por lo que podría importar a Excel o incluso Plotly. En este caso decidí usar Excel.
Después de importar los datos a Excel tuve las tres columnas de datos como se ha dicho. Esto está todo muy bien y dandy pero si era estos datos de la gráfica se vería como ciertas zonas tenían una instancia mayor que otros. Para corregir esto para que no sea tan engañoso que tenía que hacer lo que se llama normalización de datos. Para normalizar los datos en Excel, he utilizado la siguiente fórmula.
= round ((suma (Conde de asma/población Total) * 1000), 0)
Decidí redondear el número al número entero más cercano y de la tasa per cápita que por cada 1000 personas.
Si nos fijamos en el gráfico antes de normalizar titulado "Asma admitancias de tracto de censo", verá que para el año 2012 30.01 de tracto de censo tiene la cuenta más alta de admitancia de asma con más de 140 admitancias y tracto 12 tenía admitancias sólo alrededor de 25. Ahora, si nos fijamos en el gráfico titulado «Asma admitancias por 1000 personas» se puede ver claramente que 12 de tracto de censo es la zona del verdadero problema con alrededor de 24 casos por cada 1000 personas y tracto 30.01 sólo admitancias alrededor del 16 por cada 1.000 personas.
Esto es sólo un método muy generalizado de cómo surgió con los datos a utilizar en Plotly. Creo capaz de crear un gráfico muy bueno que es capaz de transmitir su punto sin desmerecer el principal objetivo que es para transmitir los datos. Si iba a presentar esto a alguien también crearía varios mapas el espectador podría tener una mejor idea de la ubicación de los tractos de censo. Estos gráficos se utilizaría para ayudar en el proceso para identificar las áreas que necesitan algún tipo de ayuda, asistencia o incluso llevar a un estudio enfocado a encontrar la fuente del problema. También os adjunto un mapa simple para los datos de asma 2012 visualizar las localizaciones y la severidad.
