通过COVID-19疫情分析实现安全返工
COVID-19疫情已经扰乱了全球企业，许多组织选择为其员工提供在家工作政策。Teradata是世界上最具道德的公司之一，也在其全球办事处强制执行在家工作，以确保员工的福祉。随着员工继续在家工作，Teradata的流行病应对小组（PRT）将持续监控情况，并将决定何时重新开放全球办事处。为了支持决策，该公司的数据科学家团队开发了一种分析解决方案，用于量化和预测Teradata办事处所在地区的疾病传播速度。在这篇文章中，我们概述了解决方案并描述了核心组件。
可以根据数据的可用性，以城市级别、州级别或国家/地区级别的不同粒度计算区域的强度分数。在下图中，我们显示了地理地图上每个国家/地区的计算分数。这些颜色描绘了该地区COVID-19的强度。
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图2 COVID-19强度评分的可视化（仅供参考）
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图3 使用物流增长模型的每日案例预测（仅供参考）
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图4 COVID-19强度与移动性（仅供参考）
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图5 现场决策分析仪表板（仅供参考）
数据管道和RTO仪表板
我们使用约翰霍普金斯大学发布的公开数据开发了分析模型。我们还将谷歌的Mobility和牛津大学的政策数据整合到我们的解决方案中。数据在Teradata Vantage上存储和处理，Tableau和Power BI仪表板连接到Vantage对结果进行可视化，并描述有关COVID-19的最新情况。新冠肺炎疫情强度模型
为了在区域层面量化COVID-19的强度，我们考虑了给定地理区域（城市、州或国家）的几个指标。这些指标包括每百万人的每日病例数、每百万人的每日死亡人数、病例数/死亡人数的增长率以及有效繁殖数（Re）。对于这些指标中的每一个，使用加权和模型计算和组合归一化风险因素，以设计一个介于0和1之间的标准化COVID-19强度评分。该分数全面量化了给定区域中COVID-19的区域强度，其中值越高表示疾病的严重程度越高。下图给出了模型的摘要。每个风险因素的权重和定义sigmoid函数形状的最大阈值都可以在仪表板中完全配置。可以根据数据的可用性，以城市级别、州级别或国家/地区级别的不同粒度计算区域的强度分数。在下图中，我们显示了地理地图上每个国家/地区的计算分数。这些颜色描绘了该地区COVID-19的强度。
图2 COVID-19强度评分的可视化（仅供参考）预测建模
我们的工作不仅提供了有关现在的信息，而且还提供了对未来的预测。这些预测有助于估计疫情何时消退。这些估计值是使用基于Logistic Growth函数的已知流行病学模型获得的。它提供了疫情何时消退的大致时间表。预测的快照显示了对几个国家的预测。图3 使用物流增长模型的每日案例预测（仅供参考）谷歌Mobility和全球政策数据
在仪表板中，我们还整合了来自谷歌和牛津大学的数据，以帮助了解公众和政府机构对当前COVID-19情况的反应。谷歌提供的Mobility数据显示了一个地区与基线估计数相比的相对流动性率。基线来自2020年2月观察到的流动率。牛津大学的政策数据总结了不同国家实施的有关学校关闭、工作场所关闭、旅行限制等的政策。将强度模型与流动性和政策数据相结合，可以详细了解疫情以及人群对COVID-19的行为。例如，强度分数与移动率的比较表明，在强度分数较低的区域，移动率通常较高，如下所示：图4 COVID-19强度与移动性（仅供参考）在RTO决策中使用强度分数
每个Teradata站点都使用强度评分将其分类到不同的风险级别。它有助于确定是否可以重启具体的办公地点。例如，如果强度分数低于0.5的值，则考虑将在地点进行情节返回；此决策阈值是可配置的，可以根据严格程度进行更改。图5 现场决策分析仪表板（仅供参考）总体而言，RTO仪表板有助于管理层的决策，并展示了由Teradata Vantage提供支持的高级分析如何帮助组织规划安全返回办公室。
致谢
疫情应对小组（PRT）由Paul Williams（高级副总裁兼首席安全官）领导。RTO分析仪表板由GDC开发，由Sandeep Kumar（全球交付中心副总裁）领导。Sherwin Pelayo（GDC BI Sub-Practice主管）管理整个项目，Muhammad Jawad Khokhar博士（GDC Pakistan数据科学家）领导分析模型的开发，Fitzroy Dy（GDC Philippines高级数据科学家）管理数据源和预处理，Arun Chaudhary（GDC India首席BI顾问）开发了Power BI仪表板。连续 20 年：被公认为数据分析领域的领导者
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