随着全球继续抗击COVID-19疫情，越来越多的企业联合起来防止新型冠状病毒的传播，从而使曲线趋于平缓。虽然加拿大似乎已经度过了疫情最严重的时期，但这种呼吸道疾病还远没有结束。加拿大为限制感染率所采取的措施在减缓其传播方面产生了巨大影响，但在没有疫苗的情况下，预计它将发挥作用持续流通一年或更长时间．
在这样一个充满不确定性的时代，企业和个人必须利用数据，并将其作为决策背后的驱动力。不幸的是，由于数据的变化速度与事态一样快，因此很难跟上形势的步伐。登打士的团队创造了一个实时的，互动的COVID-19仪表板帮助我们的加拿大企业和社区更好地探索数据，保持信息灵通和安全，并采取行动。
图1 -登打士冠状病毒(COVID-19)仪表板的图形解释。选择要与实时仪表板交互的图像
我们可以从COVID-19仪表板中获得哪些见解?
如果我没记错的话，在最近的事件中，准确的、最新的数据和信息没有比这更重要了。公众也没有这样的需求。因此，有关大流行的数据和信息越来越容易获得，政府机构、企业和个人都在进行自己的分析，以帮助阐明这场健康和经济危机。
然而，虽然有无数的资源可供您使用，但我们经常发现很难及时分析、消化并最终理解它们。在这种情况下，分析的重要性变得越来越明显——对于做出实时的、基于事实的决策来说也是如此。
我们注意到，我们处于一个独特的位置，可以帮助加拿大企业和人民更有效地运作，并做出他们需要的关键决策，帮助他们度过难关。的实时的，互动的，面向公众的仪表盘从各种来源获取海量数据，并将其整合成简单易懂的见解，以解决公众所关心的一些更常见的问题。
使用这个仪表板，加拿大人和那些对加拿大局势感兴趣的人可以随时了解冠状病毒的最新状况，并通过探索做出更好的决定按地理划分的关键案例和资源表演他们自己的社会隔离假设分析．他们能够与省一级的当前病例和死亡趋势、基于危重病例数量的资源能力、医院床位和呼吸机进行互动和探索，并预测社交距离对未来病例和死亡趋势的影响。
当前省级数据
观察数据随时间的变化可以让我们了解过去的行为，并据此做出决定。和借助动画——这有助于突出模式并展示数据是如何演变的——更容易看到我们可能从未见过的见解，并开始讲述一个故事。使用邓达斯播放轴过滤器，我们建了一个每日跟踪在仪表板的最前端，帮助您一目了然地了解病毒在全国传播的速度。
图2 -使用登打士Play Axis Filter的动画地图，显示COVID-19确诊病例的数量如何随时间演变
通过结合来自约翰霍普金斯大学(每日更新)、加拿大统计局和安大略省卫生联盟的宝贵数据，以及其他来源，我们能够为您提供最重要的问题的答案。在省级和国家层面，您都可以轻松确定COVID-19确诊病例总数，以及可归因于该疾病的死亡总数。
图3 -显示COVID-19确诊病例和总死亡人数的数据标签
你还可以看到这些指标每天的趋势，以了解病毒随着时间的推移传播的速度有多快。在指示板的这一部分中，我们选择包含小倍数这一呼吁指出了各省宣布进入紧急状态的具体日期。这为我们提供了一个直观的基准，以了解政府何时实施限制措施，以及每个省份的预防措施每天产生的影响。
图4 -显示COVID-19确诊病例和死亡人数每日增长百分比的小倍数
医院现有资源
医疗保健行业，尤其是医院，已经被这场大流行推向了极限。医院病床、医用口罩和呼吸机等关键资源是医院有效治疗感染病毒患者和未感染病毒患者能力的关键组成部分。随着全国确诊病例的数量急剧增加，人们担心可用的资源会越来越少，甚至更糟，没有资源，这将威胁到医疗质量以及所有患者和一线医护人员的总体安全。
使用我们的仪表板，用户可以过滤到省和地区级别，以更好地掌握问题的严重性，并了解哪些省和医院有能力最有效地运作。
图5 -按省分列的医院资源计数
图6 -按省和地区分列的医院病床数
未来的预测——社交距离的影响
社交或身体上的距离被证明是最有效的方法之一在疾病爆发期间减少疾病的传播。通过限制身体接触，避免拥挤的场所和聚会，以及与他人保持至少6英尺的距离(以及其他策略)，我们能够减缓COVID-19的传播。但是减少了多少呢?多快?我们知道我们的努力是有效的，但是在多大程度上，违反协议会有什么后果——即使是轻微的?
使用我们创建的仪表板，用户可以执行他们自己的操作“what-if-analysis”并可视化社交距离的影响，以更好地了解他们的行为所产生的影响。以下面两张图片为例。在第一种情况下，假定社交距离的程度大约为50%。在第二种情况下，假定社交距离的程度为100%。
图7 - 50%社交距离的影响分析
图8 - 100%社交距离的影响分析
中包含的值五天天气预报当实施更高程度的社会距离时，则明显降低。
此外，使用Dundas的预测公式——它捕捉数据的演变趋势和/或季节性，以预测未来的结果——用户能够以合理的信心确定个别省份的病例和死亡人数趋于平稳的日期。
这是不言而喻的，但我们正处于一场前所未有的危机之中，这场危机是由一种我们知之甚少的疾病造成的。虽然我们的预测模型假设随着时间的推移有一些表面上的一致性，但实际上，有无数的变化变量需要考虑，不幸的是，其中许多变量我们目前无法考虑。我们的预测功能是为绝大多数客户使用的数据类型而设计的:具有趋势和季节性的可预测数据。由于我们仍处于了解这种疾病的早期阶段，许多因素将继续影响我们的预测轨迹。
结论
当你继续依靠数据自信而快速地做出关键决定，同时保证你最亲爱的人的安全时，我们想向你保证我们登打士的所有人都会继续支持你．我们对我们的社区负有义务——你是社区的重要组成部分——无论我们周围发生了什么，你都可以依靠我们为你的业务提供最大程度的服务。
使用这个仪表盘可以随时了解和了解手头的情况，但最重要的是，优先考虑你的幸福和健康，并保持安全。
Dundas数据可视化仪表板中的各省数据和加拿大级别数据都是从这里绘制的API该网站的数据来自约翰霍普金斯大学。政府统计数据、医院入住率、呼吸机计数、COVID-19发病率和人口来自以下来源:
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