CutieDeng/Java2Pro

对数据表格标题翻译的修正意见

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CutieDeng commented

对数据表格标题翻译的修正意见

  • 所有英文单词后面请使用 "," （等英文标点）

  • total_cases 等标题的单位为「人」。

  • total_cases 与 new_cases 提供的信息内容是可互相推导的，忽略new_cases 相关列。

  • stringency_index: 财政紧缩指数

  • handwashing_facilities: 卫生设施

  • reproduction rate: 基本传染数，基本再生数。
    是指没有任何防疫作为介入且所有人没有免疫力情况下，一个感染到某种传染病的初发个案，能够把疾病传染给其他多少个人的平均数。
    基本传染数通常写作 $R_0$ . 容易发现，该值愈大，即流行病愈难控制。
    在没有防疫情况下：

    • 若 $R_0 < 1$, 该传染病将逐渐消失。
    • 若 $R_0 > 1$, 该传染病会以指数方式散步，成为流行病。
    • 若 $R_0 = 1$, 传染病会变成地方性流行病。

    见：维基百科：基本传染数

补充：

  • icu_patients: 进入 ICU 的病例数
  • hosp_patients: 入院病例数
  • weekly_icu_admissions: 周进入 ICU 病例数
  • new_tests: 检测数
  • positive_rate: （检测）阳性率
  • tests_units: 检测单元
  • total_vaccinations: 接种疫苗数
  • total_boosters_per_hundred: （疫苗）加强针接种数
  • excess_mortality_cumulative: 超额死亡累计数
CutieDeng commented

追增有效信息列

将所有的信息分成两部分，一部分描述为「原始信息」，另一部分描述为「附加信息」。条件：原始信息能够自动地推导出附加信息，即——在接下来具体的实现中，不会实际存储附加信息，以节约存储的磁盘空间和避免信息不一致错误。

ChristinaLJC commented

smoothed关键词仍待解决，目前的理解是“降噪”

CutieDeng commented

无法正常显示可以点击Data atom model v1125.pdf进行阅读。

Data atom model v1125

This modification is modified at 22:44, Nov. 25, 2021.

Geography with country

  • ISO code
  • continent
  • location

[raw information] Some ISO code starting with 'OWID' such as 'OWID_NAM' is the summary of the information of a continent. It stored the position information in col 'location' rather than 'continent'.

Time Information

  • date

Country Information

  • <Geography>
  • population
  • population density
  • median age
  • aged 65/70 older
  • GDP per capital:question:
  • extreme poverty
  • cardiovascular death rate
  • diabetes prevalence
  • female/male smokers
  • handwashing facilities
  • hospital beds per thousand
  • life expectancy
  • human development index

Epidemic Information

  • <Country>

  • <Time>

  • Total cases

    You can using difference equation to imply to 'new cases' values.

  • Total deaths

  • ❔Total cases per million(total deaths, new deaths,

  • ❕Reproduction rate

  • Patients in ICU

  • Patients in hospitals

  • Weekly ICU admissions

  • Weekly hospital admissions

  • Total tests

  • ❕Positive rate

  • ❕Tests per case

  • ❕Tests units

  • Total vaccinations

  • People vaccinated

  • People fully vaccinated

  • ❓Total boosters

  • Stringency index

  • Excess mortality cumulative absolute

  • Excess mortality cumulative

  • Excess mortality

  • Excess mortality cumulative per million

Graph Information

  • New cases smoothed
  • New deaths smoothed
  • New cases smoothed per million
  • New deaths smoothed per million
  • New tests smoothed
  • New vaccinations smoothed
ChristinaLJC commented

已经仔细阅读了你目前上传的整理数据的代码。现提出两点问题：

  1. 用Scanner读入的效率如何？如果换成bufferedReader，效率会不会更高？
  2. 希望可以在重要的代码前面加上注释，以便后续理解，譬如：compareIndex方法是将对应index的列按照国家分类？
CutieDeng commented

收到你的询问，现给出回答：

  1. Scanner 本身带有相对友好的预处理功能，效率偏低；在需要效率的情况下，建议改成 BufferedReader.
  2. 收到，未来的代码我会在必要的、容易引起困惑的地方加上注释。

顺便补充接下来对数据处理的工作：

  • 关注 per 相关信息是否冗余，比如：New cases smoothed per million 是否与 New cases smoothed 有直接的比例关系
  • 澄清部分引起疑惑的信息的含义
  • 给出最后的数据模型架构