Bir zamanlar adını sıkça duyduğumuz COVID-19 salgınının verilerini SQL üzerinden analiz edip, Tableau’dan görselleştirdim. Projenin devamına aşağıdan ulaşabilirsiniz.
COVID-19, dünya genelinde büyük bir etki yaratan bir pandemi olarak tarihe geçti. Salgın, hızla yayılan ve insan sağlığını ciddi şekilde tehdit eden bir virüs olan SARS-CoV-2’nin neden olduğu bir solunum yolu hastalığıdır. Salgının başlangıcından itibaren, COVID-19’un etkilerini anlamak ve kontrol altına almak için geniş çaplı veri analizleri yapılması büyük önem taşımaktadır.
Bu çalışma, COVID-19 verilerini analiz etmeye odaklanmaktadır. Veriler, çeşitli kaynaklardan toplanan güncel istatistikler, epidemiyolojik bilgiler ve hasta verileri gibi bilgileri içermektedir. Bu veriler, salgının yayılma hızı, bulaşma oranları, hastalığın yayılma modelleri, risk grupları ve daha birçok faktör hakkında önemli bilgiler sunmaktadır.
Veri setine burada ki link üzerinden erişebilirsiniz.
SQL sorgumuz aşağıdaki gibidir.
1- States lokasyonunu baz alarak yıllara göre toplam vakalara göre ortalama ölümü belirledik
select location, date, total_cases, total_deaths, (total_deaths/total_cases)*100 as DeathPercentage
from CovidDeaths
where location like '%States%'
order by 1,2
2- Türkiye nüfusunun yüzde kaçının kovid kaptığını bulalım
select location, date, population, total_cases, (total_cases/population)*100 as PercentPopulatıonInfected
from CovidDeaths
where location like '%Turkey%'
order by 1,2
3-Nüfusa göre en fazla enfeksiyon bulaşmış ülkeler
select location, population, max(total_cases) as HighesinfectionCount, max(total_cases/population)*100 as PercentPopulatıonInfected
from CovidDeaths
where location like '%Turkey%'
group by location, population
order by PercentPopulatıonInfected desc 
4-Nüfus başına en yüksek ölüm sayısına sahip ülkeler
select location, MAX(cast(total_deaths as int)) as TotalDeathCount
from CovidDeaths
where continent is not null
group by location, population
order by TotalDeathCount desc
5- Kıtaya covidden toplam ölen sayısı
select continent, MAX(cast(total_deaths as int)) as TotalDeathCount
from CovidDeaths
where continent is not null
group by continent
order by TotalDeathCount desc
6-Tüm dünya için toplam vakaya yakalanıp ölme sayısı ve oranı
SELECT
sum(new_cases) as total_cases,
sum(new_deaths) as total_death,
sum(new_deaths) / NULLIF(sum(new_cases), 0) * 100 as DeathPercentage
FROM CovidDeaths
WHERE continent IS NOT NULL
ORDER BY 1, 2
7- Tüm dünya için aşılanan insan oranları (kıta ve ülkeler)
with PopvsVac (continent, location, date, Population, new_vaccinations, RollingPeopleVecinated)
as
(
SELECT
dea.continent,
dea.location,
dea.date,
dea.population,
vac.new_vaccinations,
SUM(CONVERT(BIGINT, vac.new_vaccinations)) OVER (PARTITION BY dea.location order by dea.location, dea.date) as RollingPeopleVecinated ---RollingPeopleVecinated: OrtalamaAşılanmışİnsan sayısı
FROM CovidDeaths dea
JOIN CovidVaccinations vac ON dea.location = vac.location AND dea.date = vac.date
WHERE dea.continent IS NOT NULL
)
select , (RollingPeopleVecinated/population)100 as VaccinationRate
from PopvsVac
8-Dünyadaki konumlara göre toplam vaka.
Select location, SUM(cast(new_deaths as int)) as TotalDeathCount
From PortfolioProject..CovidDeaths
Where continent is null
and location not in ('World', 'European Union', 'International')
Group by location
order by TotalDeathCount desc
9-Konuma göre insan sayısı, EnyüksekEnfeksiyonSayısı, EnfekteOranı
Select Location, Population, MAX(total_cases) as HighestInfectionCount, Max((total_cases/population))*100 as PercentPopulationInfected
From PortfolioProject..CovidDeaths
Group by Location, Population
order by PercentPopulationInfected desc
Verilerimizin Tableau programından görselleştirdik.
