Análisis del Coronavirus (Covid-19) con Power BI

Seguramente ya habréis visto muchos análisis de la situación actual y el nivel de propagación del Coronavirus (COVID-19), pero en este post quiero intentar profundizar un poco más con una visión diferente y usar toda la potencia y versatilidad de Power BI para ello.

Las principales variantes sobre los mapas que hayáis visto son:

• Poner los datos en contexto de afectados y fallecimientos.
• Intentar analizar el impacto económico según como se afronta la lucha contra el virus.
• Medir la evolución de todas las variables posibles para detectar cambios.
• Medir el impacto globlal por país.

Al final de este artículo encontraréis el panel de Power BI – Coronavirus , que se actualiza cada día, y podréis interactuar con él.

Fuentes de Datos

La veracidad de los datos en este tipo de análisis es vital. Seguramente los gobiernos de cada país tengan datos más actualizados y concretos, pero al querer una visión global, la fuente más fiable que he encontrado en la Universidad Johns Hopkins (JHU), que deja un fichero unificado online y abierto actualizado cada día.

Los datos demográficos se han obtenido de Wikipedia.

En cuanto a los datos económicos de las Bolsas he usado datos de DatosMacro.com (Expansión), gracias Pablo Videla! ;)

El detalle de las fuentes de datos son:

• COVID-19: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
• Población por País: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_and_dependencies_by_population
• Datos índices bursátiles: https://datosmacro.expansion.com/bolsa

Datos en Contexto: % de población afectada y tasa de mortalidad

Una de las razones por la que me animé a hacer este panel es que la mayoría de los mapas que veía analizaban el número de casos por país, pero en mi opinión es necesario relacionarlo con la número de habitantes para tener una visión más clara de la afectación.

Por lo tanto, he querido en la primera página del informe mostrar el % de población afectada de cada país.

Como puede verse en la imagen, la tasa de infectados en China no es de las más importantes, al ser un país con una población muy grande. Si veis mapas sólo con el número de casos China será el número 1, pero en esta visión países como Italia cobran una mayor importancia.

Es cierto que hay cierta distorsión por la existencia de países pequeños en el la parte alta del gráfico aunque tengan pocos casos, pero realmente muestra también que en esas regiones la afectación es alta.

De igual manera, el número de personas tristemente fallecidas por el COVID-19, debe relacionarse con el numero de afectados, para determinar la tasa de mortalidad del virus.

Una vez más, el número de muertes por COVID-19 en China es superior en número, pero la tasa de mortalidad de Italia duplica la de China.

Impacto Económico: evolución de la Bolsa

Obviamente, el impacto principal de esta pandemia son las personas (enfermos, fallecidos y recuperados), pero he creído importante analizar el impacto económico en algunos países que están luchando de manera diferente ante el virus.

Al final, la recesión económica que puede implicar esta situación nos afectará tambien a todos.

Para este análisis, sólo he podido recoger datos de los últimos 20 días de los índices bursátiles de las principales bolsas. Seguro que habéis visto en los telediarios como muestran las caídas de estos índices para explicar la posible recesión, por lo que no parece una mala métrica.

He seleccionado como países de referencia España, UK, USA y Japón. Cada uno está usando medidas diferentes de control y han sido afectados en diferentes momentos.

En estas gráficas veis como va evolucionando el número de casos en el país (en rojo) y el valor de su Bolsa principal (en azul).

Como veis, no parece de momento que la medida de UK de afrontar el Coronavirus sin declarar el Estado de Alarma esté mejorando el impacto en su economía como pretendían.

Evolución de la pandemia

Para daros un poco más de flexibilidad a la hora de analizar el panel, he incluido una tercera hoja en el informe de Power BI con la evolución de las principales métricas:

• Casos Confirmados
• Muertes
• Recuperaciones
• % Afectados sobre la población
• Tasa de Mortalidad

Sobre el gráfico de evolución veréis una botonera en la que seleccionar que métrica queréis ver reflejada.

En esta página podréis ver claramente que, aunque el número de casos es muy superior, en China la propagación se esta controlando y por eso la curva se va aplanando y convirtiéndose en una línea horizontal

En cambio, en países europeos como España e Italia los casos son menor pero la propagación es exponencial (la curva tiende a una línea vertical).

Impacto Global por país

Por último, para poder ver en un sólo gráfico el impacto en cada país, he creado un diagrama de “bolas” en el que poder unir los casos confirmados, con la tasa de mortalidad por COVID-19 y el % de afectados sobre la población del país.

En el gráfico puede apreciarse como la situación de Italia, España o Irán es más grave que la de China, a pesar de no tener tantos afectados.

Conclusiones y panel final

Los datos analizados en este post son a día 15/03/2020, pero el combate contra el Coronavirus cambia día a día, por lo que he querido dejaros acceso al panel y que podáis seguir su evolución y sacad vuestras propias conclusiones.

Varias empresas de análisis de datos e Inteligencia Artificial (IA) están poniendo todos sus recursos para ayudar a combatir esta pandemia. Con este artículo sólo he pretendido acercar a la gente menos habituada a la analítica algunas conclusiones para que puedan entender mejor la situación.

Os dejo el panel de Power BI sobre el COVID-19 y ya sabéis que si os suscribís a la newsletter, recibiréis una contraseña de acceso para descargar este panel y el del resto de tutoriales y proyectos del blog.

Un abrazo a todos y ánimo en este momento.