Veri Entegrasyonu – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Gündüz Nüfus Tahminleri
ACS, devam eden doğası nedeniyle mevcut nüfus tahminleri için en fazla söz sahibidir. Bununla birlikte, diğer gündüz nüfus tahminleri kaynakları, ek verilerle birleştirildiğinde fayda gösterir.
Ulaştırma Bakanlığı tarafından hazırlanan Nüfus Sayımı Ulaştırma Planlama Paketi (CTPP) (Census Transport and Planning Package (CTPP), 2003), Census 2000 verilerinin (uzun form yanıtları) yere göre bilgileri içeren özel bir tablolamasıdır. iş, ikamet yeri ve ev ile iş arasındaki seyahat. ACS verilerine dayalı olacak CTPP ürünleri hakkında tartışmalar sürüyor.
Diğer bir araştırma ise, Sayım Bürosu ile şu anda 10 eyalet arasındaki ortaklığa dayanan Boylamsal İşveren – Hanehalkı Dinamikleri anketidir (LEHD) (Boylamsal İşveren – Hanehalkı Dinamikleri, 2003). Bu anket, eyalet idari verilerini ve nüfus sayımı veri ürünlerini bütünleştirir. Yaşa, cinsiyete ve sektöre göre işçiler için ikamet ve çalışma yerini içerir.
Ayrıca devam eden bir anket, doğruluğunu artıracak ve potansiyel olarak gelecekte gündüz popülasyonlarının son derece doğru tahminlerini sağlayacak olan ACS ile bağları var. Bu son iki anketin hiçbiri bu noktada tam olarak uygulanmamaktadır ve bu, gelecekteki kongre fonlarına bağlı olacaktır.
Bir CBS’de Veri Entegrasyonu
Her türlü hastalık önleme, müdahale ve müdahale için nüfus sayımı verilerini sağlık verileriyle bir CBS’de entegre edebiliriz. Bu, kanser gibi kronik hastalıkların veya pnömoni veya grip gibi bulaşıcı hastalıkların endemik veya olağan seviyeleri için yapılabilir; bulaşıcı hastalık salgınları veya son SARS salgını gibi salgınlar; veya biyolojik veya kimyasal silahlarla ani saldırılar. Sayım verileri, sağlıkta mekansal verilerin haritalanması ve analizi için gerekli olan kritik CBS işlevlerini gerçekleştirmemize olanak tanır.
Başlangıç olarak, nüfus sayımı coğrafi TIGER dosyaları, coğrafi kodlama durumu veya olay konumları için referans dosyaları olarak kullanılır. Bu dosyalardaki sayım sınırları, coğrafi alanların veri kümelenmesinde ve iki harita katmanının birbiri üzerine bindirildiği çokgen yerleşimi olarak bilinen CBS işlevinde kullanılır. Bu, alan enterpolasyonu adı verilen sağlık için nüfus sayımı verilerini kullanmak için gerekli olan kritik bir yöntemin temelidir.
Hem ACS hem de on yıllık nüfus sayımı verileri yalnızca sabit coğrafi birimler için toplu biçimde mevcuttur. Bu birimler nüfus sayımı bölgeleri, blok grupları, ilçeler, nüfus sayımı verilerinin toplanmasına yardımcı olmak için nüfus sayımı tarafından veya temsili paylaştırmak ve yönetmek için siyasi oluşumlar tarafından kullanılan idari birimlerdir. Bununla birlikte, verilerin genellikle mevcut olduğu mahalleler, okul bölgeleri, hastane hizmet alanları vb. olan sağlık uygulamaları için en yararlı coğrafi birimler, nüfus sayımlarının mevcut olduğu nüfus sayımı coğrafyasıyla örtüşmemektedir.
11 Eylül’den bu yana, sağlığın kapsamı, doğal olarak ortaya çıkan hastalıklara ve kronik koşullara karşı hazırlıklı olmaktan biyokimyasal silahlara kadar genişlemiştir. Sayım verilerinin rutin sağlık hizmetlerinde kullanılması için gereken benzersiz coğrafya, uygun coğrafi birimlerin polis sektörleri, drenaj alt havzaları veya kimyasal veya biyolojik bir salımdan kaynaklanan dumanın olabileceği bir biyoterör saldırısı durumunda daha da zorlayıcıdır. tahmin edilemez ve kullanılan biyokimyasal silahın doğasına bağlı olarak farklıdır.
Veri Nedir
Veri analizi Nedir
Data integration
Veri kalitesi nedir
Alansal enterpolasyon (AI), sağlık hizmetleri coğrafyası için nüfusu tahmin etme zorluğunu ele almak için kilit bir yöntem haline gelir. Nüfus sayıları gibi verilerin bilindiği orijinal coğrafi birimlerle başlar. Bunlara “kaynak bölgeleri” denir. Nüfus sayımı veya diğer bilgilerin bilinmediği ancak istenen birimlere, bu durumda mahalleler, okul bölgeleri vb. “hedef bölgeler” olarak adlandırılır.
Bir CBS, çokgen bindirme işlemi aracılığıyla bu iki katmanın kesişimini hesaplayabilir. Sonuç “kavşak bölgeleri” dir. Kaynak bölgeleri için nüfus toplamları veya diğer nitelik verileri, çeşitli karmaşıklıktaki mevcut istatistiksel yöntemlerden birine göre kesişim bölgelerinin her birine tahsis edilir.
Daha sonra kesişim bölgeleri için nüfus toplamları hedef bölgelerde toplanır. AI yöntemleri, öncelikle kesişme bölgelerinin alanını hesaplamak için CBS’ye güvenir. En basit yöntemler, popülasyonu, kesişim bölgesi (alansal ağırlık) tarafından temsil edilen kaynak bölge alanının oranına veya hedef bölgenin merkezinin kaynak bölge (poligon içindeki nokta) içine düşüp düşmediğine bağlı olarak her kesişme bölgesine tahsis eder.
ABD Sayım Bürosu’nun LandView projesi, ikinci tür yöntemi kullanan kullanımı kolay yazılım sağlar. Bu yöntemlerin hesaplanması nispeten kolay olsa da, popülasyonun kaynak bölge boyunca eşit olarak dağıldığını varsayarlar ki bu genellikle böyle değildir.
Daha karmaşık yapay zeka yöntemleri bu varsayımı yapmaz, bunun yerine nüfusun yollar, evler, gece ışıklarının etrafında, toprak tipine veya yüksekliğine göre ve benzerlerine göre kümelendiğini varsayar. Popülasyon, bu faktörlerin varlığına göre hedef bölgelere dağıtılır. LandScan Küresel Nüfus Projesi (Laboratuvar), etkilenen popülasyonları dünya çapında tahmin etme sürecinde ikinci yöntemlerden bazılarını kullanır.
Alansal enterpolasyon kullanılarak, sağlık hizmetleriyle ilgili coğrafi birimler için nüfus sayımı verileri mevcut olabilir. Bu tür birimlere örnek olarak hastane hizmet alanları, toplum sağlığı hizmeti alanları, mahalleler, okul bölgeleri, polis sektörleri ve su hizmeti alanları verilebilir.
Bu, sağlıkta nüfus sayımı verilerinin kullanılmasında çok daha fazla esneklik sağlar. Belirli bir amaç için uygun alan enterpolasyon yöntemi seçilirken, kullanılan alansal enterpolasyon yönteminin varsayımları, hesaplama karmaşıklığı ve gereken tahmin doğruluğunun derecesi akılda tutulmalıdır.
Hastalık Sürveyansı ve Topluluk Profilleri
Hastalık oranlarını hesaplayarak bir topluluktaki belirli popülasyonlara yönelik hastalık riskini değerlendirebiliriz. Oranlar bize endemik hastalıkların ne kadar yaygın olduğunu veya bir salgın veya biyokimyasal saldırıda hastalığa yakalanma riskinin ne olduğunu söyler. Oran, payın paydaya bölünmesiyle oluşur.
Endemik veya salgın hastalıklar için, hastaneler veya halk sağlığı departmanları, kaç hastalık vakası olduğunu ve nerede bulunduklarını bildikleri hastalık oranları için paylara sahiptir. Örneğin, “bildirilebilir” bulaşıcı hastalıklar için, doktorlar vakaları yerel veya eyalet halk sağlığı departmanlarına bildirir ve bu departman daha sonra bu bilgileri Hastalık Kontrol Merkezlerine gönderir.
Bu hastalıkların insidans ve prevalans oranları yerel ve eyalet halk sağlığı raporlarında ve ulusal olarak Morbidite ve Mortalite Haftalık Raporunda (CDC) yayınlanmaktadır. Birçok hastane kanser, kalp hastalığı veya nörolojik bozukluklar gibi kronik hastalıklar için hastalık kayıtları tutar. Bu veriler genellikle eyalet veya ulusal hastalık kayıtlarına gönderilir. Bu verilerin bir kısmı doğrudan devlet halk sağlığı departmanlarıyla temasa geçilerek elde edilebilir.
Daha önce tartışıldığı gibi, bu tür veriler genellikle yalnızca toplu biçimde mevcuttur ve nüfus sayımı coğrafi birimleriyle örtüşmeyen posta kodları gibi rastgele coğrafi birimler için görülme oranları olarak özetlenir.
Data integration Veri analizi Nedir Veri kalitesi nedir Veri Nedir