Bei der Betrachtung der gemessenen Corona-Fallzahlen in Deutschland aus dem Jahr 2020 wird deutlich, dass die Fallzahlen in der kälteren Jahreszeit gestiegen und in der wärmeren Jahreszeit trotz weniger Restriktionen niedrig geblieben sind. Ausgehend von der vermutlichen Relevanz der Jahreszeiten wirft sich an dieser Stelle die Frage auf, inwiefern das Klima den Fallzahlenverlauf beeinflusst.
Die Beantwortung dieser Frage erfolgt in dieser Projektarbeit durch die Durchführung der Sekundärforschung, wobei die Datenbestände vom Datenportal der EU sowie der New York Times entnommen wurden. Die Datenbestände werden durch die Anwendung des Vorgehensmodells zur Datenbereinigung nach Apel bereinigt und durch das Sisense BI-Tool ausgewertet. Die Themenbehandlung erfolgt unter Berücksichtigung von praktischen und wissenschaftlichen Erkenntnissen sowie Methoden wie die Quellenanalyse.
Die tägliche Berichterstattung über die Anzahl der Neu-Infektionen sowie die täglichen Todeszahlen durch Corona stehen für Gegebenheiten, die in den heutigen Medien zu beobachten sind. Die weltweit unterschiedliche Zu- und Abnahme der Corona-Fallzahlen und die damit verbundenen Maßnahmen zugunsten der Nachverfolgung des Virus hat die Notwendigkeit der Ermittlung von weiteren Einflussfaktoren auf die Fallzahlenentwicklung stark an Bedeutung gewinnen lassen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Einführung in das Projekt
- Begriffsbestimmungen von „Business Intelligence“ und „Covid-19“
- Einführung in das Sisense BI-Tool
- Grundlegende Planung und Arbeitsweise
- Vorstellung der Corona-Datenbestände
- Auswertung von Corona-Datenbeständen mithilfe des Sisense BI-Tools
- Angewandtes Vorgehensmodell zur Datenbereinigung
- Durchführung der Datenbereinigung
- Vorgehensweise bei der Datenauswertung mit dem Sisense BI-Tool
- Zwischenergebnisse der Datenauswertung
- Polare & Subpolare Zone
- Gemäßigte Zone
- Subtropische Zone
- Tropische Zone
- Ergebnisse der Datenauswertung
- Kritische Betrachtung der Ergebnisse
- Fazit und Ausblick
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Projektarbeit untersucht die Auswirkung von Klimafaktoren auf den Verlauf der Corona-Fallzahlen. Dabei wird der Datensatz mithilfe eines Business Intelligence (BI)-Tools von Sisense analysiert. Das Ziel dieser Arbeit ist es, mittels des Sisense BI-Tools Erkenntnisse aus den Corona-Datenbeständen zu gewinnen und diese zu interpretieren, um die Beziehung zwischen Klimafaktoren und Fallzahlenentwicklung zu untersuchen.
- Datenbereinigung und -analyse von Corona-Datenbeständen
- Anwendung des Sisense BI-Tools zur Visualisierung und Interpretation von Daten
- Ermittlung von potenziellen Korrelationen zwischen Klimafaktoren und Fallzahlen
- Bewertung der Relevanz der Ergebnisse für die Pandemie-Bekämpfung
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Das Kapitel stellt die Forschungsfrage und die Relevanz der Thematik dar. Außerdem werden die Hypothesen vorgestellt, die im Laufe der Arbeit untersucht werden.
- Einführung in das Projekt: Dieses Kapitel definiert die relevanten Begriffe wie Business Intelligence und Covid-19. Außerdem wird das Sisense BI-Tool vorgestellt und die Planung und Arbeitsweise des Projekts erläutert.
- Auswertung von Corona-Datenbeständen mithilfe des Sisense BI-Tools: Dieses Kapitel beschreibt das angewandte Vorgehensmodell zur Datenbereinigung, die Durchführung der Datenbereinigung und die Vorgehensweise bei der Datenauswertung mit dem Sisense BI-Tool. Die Zwischenergebnisse der Datenauswertung werden für verschiedene Klimazonen präsentiert.
- Kritische Betrachtung der Ergebnisse: Dieses Kapitel analysiert die Ergebnisse der Datenauswertung und bewertet deren Relevanz und Aussagekraft. Die Ergebnisse werden anhand von wissenschaftlichen Erkenntnissen und Studien überprüft.
Schlüsselwörter
Corona-Datenbestände, Business Intelligence, Sisense BI-Tool, Datenbereinigung, Datenauswertung, Klimazonen, Fallzahlen, Sekundärforschung, Vorgehensmodell, Datenanalyse, Pandemie-Bekämpfung.
- Arbeit zitieren
- Anonym,, 2021, Auswertung von Corona-Datenbeständen mithilfe eines BI-Tools, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1024641
