10 Günlük Covid-19 Artış Oranı Forecast
- 4 Mar 2020
- 1 dakikada okunur
Güncelleme tarihi: 9 Haz 2020

“Covid-19 ”
Selamlar bu yazımda 10 günlük basit bir artış oranı tahmini nasıl yapılır onu anlatmaya çalışacağım. Elimizde “worldwide-aggregate.csv” adında bir datasetimiz bulunmaktadır.
Bu datasetin içinde “Date-Confirmed-Recovered-Deaths-Increase Rate” sütunları bulunmaktadır. Bizim ihtiyacımız olan tarih ve artış oranları olacaktır.

Başlamadan Microsoft R Open kurulumu yapınız.
Kodlarınızı R Studio içerisinde yazıp daha sonra Power BI içerisine alabilirsiniz.
Power BI içerisinde “Get Data” seçeneği ile csv dosyamızı içeri alıyoruz.

Başlamadan null olan verileri 0 ile yenileyeceğiz. “Transform Data” seçeneği ile Power Query Editor’e gidiyoruz.

“Replace Values” seçeneğine tıklayarak Null olan değerleri 0 ile değiştireceğiz.

İşlemi gerçekleştirdikten sonra “Close&Apply” seçeneği ile Power BI arayüzümüzü açıyoruz. Verilerimiz bu şekilde;

Yeni bir R Script Visual ekleyelim, “Date” ve “Increase rate” alanlarını ekleyerek devam edelim.

R scriptlerimizi yazmaya başlayacağız bu işlemi R Studio üzerinde ya da Power BI üzerinde gerçekleştirebilirsiniz. Ben Power BI üzerinde yapacağım. Açılan R script editor penceresinde yazmaya başlayalım. Eğer daha önce kurulum yapmadıysanız,
-install.packages("forecast")
-install.packages("tseries")
paketlerinizi yüklemeniz gerekecektir. Kodlarımız aşağıdaki gibi olacaktır.

Library(“”) fonksiyonu ile kullanacağımız kütüphaneleri çağırdık.
myTimeSeries <- dataset komutu ile datasetimizi myTimeSeries vektörüne atadık.
as.ts ile bir seriyi zaman serisine dönüştürüyoruz. Argüman olarak X’in 2. Sütununu verdik. Bu işlemi myX vektörüne verdik.
myForecast <- forecast(holt(myX), h = 10) burada ise 10 günlük bir tahmin alıyor ve myForecast vektörüne atıyoruz. Forecast fonksiyonu gelecekteki verileri tahmin etmek için kullanılıyor.
plot(myForecast, main = "10-day increase rate forecast", ylab="Level", xlab="Day" )plot fonksiyonu ise çizim yapmak için kullanılır. myForeCast içerisinde bulunan verileri plot ile grafik haline getirdik.

Ortaya çıkan tahminimiz bu şekildedir. Grafik, yapacağınız özelleştirmeler ile geliştirilebilir.
Okuduğunuz için teşekkürler..
Comments