让我带您通过我的个人探索，清洁和最终从原始数据中发掘出宝贵的见解的经验。这标志着我的第二个可视化项目；首先涉及分析2015年英国道路安全数据，利用Matplotlib和Seaborn创建视觉效果。
作为入门者，我想体验到Tableau项目的现实生活数据的感觉，并且我想要一个我了解的数据集。搜寻互联网后，我认为这是正确的数据集。
与原始数据相遇
我在数据中下载了来自我们世界的大数据集，并在Excel中打开了它，以预览我将使用的内容。需要将数据分为两个子集：covidtests.csv，持有原始的covid-19测试数据和coviddeaths.csv，其中包含原始的covid-19死亡数据。但是由于某些不一致之处，我后来删除了covidtests.csv文件，而在我的分析中没有使用它。
盯着屏幕上装满了数字和标签行上的行。这正是我的旅程开始的地方。我制定数据感的系统方法通常涉及使用Python中的Pandas库清洁，使用PostgreSQL进行分析，并使用Tableau Tableau可视化数据。
了解数据
第一步是了解数据的问题。 coviddeaths.csv文件具有与我的分析范围无关的某些功能。我首先将数据简化为仅包括重要列，即：
- iso_code ：这代表“国际标准化组织”代码。这是一个三个字母的代码，可以唯一地标识一个国家或地区。
- 大陆：这表明该国或领土所在的大陆。
- 位置：这是指在数据集中报告的国家的名称。
- date ：此列表示记录COVID-19数据的日期。
- 人口：此值表示该国或领土的总人口。
- total_cases ：这代表了确认的COVID-19案例的累积数量，直到特定位置的给定日期。
- new_cases ：这显示了给定日期报告的新确认的Covid-19案件的数量。
- total_deaths ：这表明在特定位置的给定日期之前，已确认的COVID-19的死亡总数。
- new_deaths ：这代表给定日期新报告的与19 covid-19的死亡的数量。
使用国家列以字母顺序排列数据集。
数据清洁的艺术
不一致，缺失值和离群值在数据集中猖ramp，因此是数据清洁的原因。执行数据探索以了解数据集的基本结构和功能之后，我用零替换了数字列中的空值，并将数据类型更改为integer。
continent列中也缺少值，因此我使用Google执行了一些验证，因此有必要放下这些行，我进行了这些行。这是我在将数据导出到CSV文件之前所采取的两个主要步骤（coviddeaths.csv）。
揭示数据的秘密
是时候将基础模式拼凑在一起了。我在PostgreSQL中创建了一个与CSV文件中的列相同的列中的coviddeaths表，然后将数据从文件复制到SQL表。我要做的第一件事是在81,060行表上创建一个索引，从而使汇总，计算和查看数据子集更快。
为了进行可视化，我需要一个表格以在大陆规模上查看事物。一张表显示了每个大陆人口，每大洲的共同19例案例总数，以及每大陆的共同死亡人数。我使用通用表表达式创建了表。
可视化看不见的
可视化的力量不能被夸大。我会自己选择“交互式仪表板”中的调整按钮，而不必阅读页面尝试在数据中找到模式。我使用条形图，饼图，热图等工作。当我创建这些视觉效果时，数据开始向我揭示其见解。在某些国家的Covid -19案件中的激增，人口与总案件之间的相关性 - 这些是视觉效果的信息。
“啊哈！”片刻
是我第一次尝试创建仪表板的尝试“啊哈！”时刻到了。在这一点上，我知道如何安排工作表，使用哪些过滤器。我刚刚解锁了宝藏的宝贵信息。
关键观察
这是我遇到的一些发现：
该数据代表了截至2021年4月30日的COVID-19大流行的全球状况。
- 联合19案的全球数量为151,398,759，死亡人数为3,180,223。
- 美国的案件数量最多（32,346,970）和死亡人数（576,232）。
- 印度在案件方面是第二高的（19,164,969），在死亡方面是第三高的人（211,853）。
- 在案件（14,659,011）方面，巴西是第三高的人，在死亡方面是第二高的（403,781）。
- 一日报道的新Covid-19案件中最多的案件在2021年4月30日在印度401,993例。
- 南非的死亡率最高，为2.70％。
访问代码和文件
如果您有兴趣探索该项目中使用的代码和文件，则可以在我的GitHub repository上找到所有内容。存储库包含在分析过程中使用的Python脚本，SQL查询和数据集文件。
结论
每个数据探索都是一个独特的旅程，充满了高潮，挫败感和启示。有了正确的工具和思维方式，任何复杂的数据都值得探索。这次探险教会了我不仅教会了数据分析技能。它教会我逐步解决问题，耐心，毅力以及我们可以使用数据的程度。因此，下次您面对一个似乎令人生畏的数据集时，请记住 - 这不仅是数据，而且还在等待。