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Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB

Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB


J'ai vu des réponses à des questions similaires mais je n'ai pas réussi à trouver quoi que ce soit de convenable.

J'ai des bâtiments et lorsque je clique sur un bâtiment, je veux le nom et le site Web des entreprises qui s'y trouvent. J'ai donc une requête qui fusionne les informations de ma table des bâtiments et de ma table des entreprises et cette requête renvoie souvent plus d'une ligne avec plusieurs colonnes (au moins le nom de l'entreprise et le site Web).

J'essaie d'utiliser l'éditeur HTML personnalisé, mais lorsque j'utilise la balise Moustache pour appeler le résultat, je n'obtiens que la première ligne. Comment puis-je accéder aux informations des lignes suivantes ?

Notez que j'ai également essayé d'utiliser les chaînes agrégées comme suggéré ailleurs, mais ce n'est pas suffisant car je veux également d'autres colonnes et décider de l'ordre et du formatage… à moins que je puisse y appliquer des fonctions de gestion de chaînes à partir du HTML, Est-ce possible?

J'ai également vu des CartoDB.js, mais il est utilisé sur le site Web qui affichera la carte, mais je n'y ai pas accès. Je fournirai le lien cartoDB afin que la carte soit intégrée dans un autre site Web.


Comme nous en avons discuté dans les commentaires, l'approche consisterait à agréger les données sur une seule ligne. Une solution de contournement plus avancée consisterait à effectuer la requête, puis à ajouter les résultats renvoyés en tant que JSON dans une fenêtre d'information personnalisée (cela nécessite CartoDB.js), mais le modèle Moustache n'obtient que la première ligne associée à une géométrie (il comprend qu'une géométrie est juste lié à une ligne par défaut).


Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB - Systèmes d'information géographique

Ceci est le troisième article de notre série en cours sur les visualisations de données. Les deux premiers comprenaient un guide pour choisir les bonnes visualisations pour vos données et un guide pour préparer votre feuille de calcul pour les visualisations de données. Dans ce didacticiel, nous vous montrons comment préparer votre feuille de calcul pour la cartographie de base.

  • Quelles sont les données de localisation
  • Différentes expressions de base des données de localisation
  • La différence entre les tracés cartographiques simples, les tracés numériques, les tracés couleur et les cartes thermiques (et diverses combinaisons de ces éléments)
  • Quelques bonnes pratiques de base pour la cartographie (comme le nombre de points à afficher sur une carte à un moment donné)

Prêt? Ensemble? Transformons cette feuille de calcul en une carte nette.

Votre feuille de calcul peut déjà être une carte

Chez Silk, une visualisation avec laquelle nous traitons souvent est une carte. Là, pas de surprise. Les cartes sont puissantes et utiles. Tout le monde a des cartes sur son téléphone. Les organes de presse utilisent des cartes pour montrer l'aspect géographique des articles. Oui, les cartes indiquent des emplacements, mais elles peuvent également être utilisées pour en dire beaucoup plus. Vous pouvez placer une image ou une vidéo sur un point de localisation pour ajouter du contexte et encourager l'interaction. Vous pouvez utiliser une carte pour montrer l'impact d'un élément spécifique sur un emplacement, en affichant les modifications apportées aux données au fil du temps, ou des informations avant et après. Vous pouvez programmer une carte pour afficher des images satellite avec des superpositions.

Ce sont toutes des pratiques cartographiques ou SIG assez avancées. (SIG est l'abréviation de Geographic Information Services - autrement connu sous le nom de cartographie). Heureusement, la construction d'une carte de niveau basique et même intermédiaire est possible en moins d'une heure sans aucune expérience, sur un certain nombre de services de cartographie puissants mais faciles à utiliser. Certains de ces services incluent CartoDB, Google Maps et la propre fonctionnalité de cartographie de Silk.co.

Croyez-le ou non, toutes les cartes consistent en un simple tableau. Un tableau, comme vous le savez tous, est une feuille de calcul. Il est donc assez évident qu'une carte et une feuille de calcul sont beaucoup plus proches qu'il n'y paraît au départ. Oui, vous pouvez utiliser des formes de mappage plus avancées qui nécessitent ce que l'on appelle des &ldquoshapefiles&rdquo ou &ldquohexagonal binning&rdquo. Mais en dessous se trouve votre feuille de calcul. Vous suivez toujours ?

Les bases : Comment formater une colonne de feuille de calcul pour le mappage

Tout mappage commence par un emplacement. Ainsi, dans votre feuille de calcul, il doit y avoir au moins une colonne avec des informations de localisation pour que vous puissiez créer une carte. Les différents moteurs de cartographie peuvent rechercher ces informations automatiquement ou vous pouvez être en mesure de désigner les informations manuellement. Mais au strict minimum, vous avez besoin de données de localisation dans une colonne continue et cohérente de votre feuille de calcul afin de créer une carte.

Un peu évident ? Oui, mais&hellipil existe plusieurs façons d'exprimer l'emplacement. Nous en avons couvert un peu dans notre précédent article de blog sur la préparation de votre feuille pour les visualisations, alors je récapitule ici. Le type d'informations de localisation le plus facile à lire est le texte brut. Nous pouvons utiliser du texte brut pour décrire un pays, une ville, un numéro de rue et un code postal ou un préfet. En général, la combinaison de ces éléments vous donne des tracés de localisation plus détaillés. Pour des exemples, voir ci-dessous :

  • USA = tracés d'épingles de carte vers le centre des États-Unis
  • Californie, États-Unis ou CA, États-Unis = tracés de broches de carte jusqu'au centre de la Californie, États-Unis
  • San Francisco, Californie, États-Unis = tracés de broches de carte au centre de San Francisco, Californie, États-Unis
  • 156 Second Street, San Francisco, CA = tracés de carte à l'adresse spécifique sur Second Street à San Francisco
  • 94941, Californie = tracés de la carte vers ce code postal en Californie

Vous pouvez donc créer une carte de localisation très basique avec n'importe lequel de ces types de données de localisation. Une autre chose à considérer - peut-être que vous voulez pouvoir créer des cartes qui montrent différents niveaux de détail. Par exemple, vous souhaiterez peut-être créer une carte qui montre les informations d'adresse pour une équipe de vente ou pour les acheteurs de maison, mais également agréger ces informations dans un code postal, un comté, un état ou un pays.

Si tel est le cas, vous aurez probablement besoin d'une colonne différente pour chaque niveau de détail que vous souhaitez afficher. (Un logiciel de cartographie plus avancé peut le faire en utilisant les informations de la même colonne mais pas toutes). Ensuite, vous pouvez sélectionner la colonne que vous souhaitez utiliser pour le mappage.

Vous pouvez réellement jouer avec cette soie pour voir certaines des différences. Si vous cliquez sur &ldquoExplore&rdquo et recherchez le menu déroulant &ldquolocation&rdquo, vous pouvez sélectionner &ldquostate&rdquo, &ldquocountry&rdquo ou &ldquoregion&rdquo pour afficher différentes vues de la même feuille de calcul en utilisant différentes colonnes de données. (Remarque : Il s'agit d'un processus manuel dans Silk. D'autres logiciels de cartographie qui récupèrent automatiquement les données de localisation peuvent nécessiter une configuration supplémentaire et des modifications des paramètres).

Gardez également à l'esprit que les logiciels de cartographie peuvent facilement devenir confus. Par example:

  • &ldquoOrange, USA&rdquo pourrait être la ville d'Orange dans le New Jersey ou le comté d'Orange en Californie
  • &ldquoGéorgie&rdquo est parfois reconnu comme un état et parfois comme un pays
  • &ldquoWashington&rdquo est généralement reconnu comme une ville et non comme un état, vous devez donc ajouter &ldquoWashington State&rdquo à une description qui n'a pas d'autres informations d'identification telles qu'un code postal ou une adresse postale.
  • PR est à la fois l'abréviation de Porto Rico et de l'état de Paraná au Brésil.

Parce qu'il y a tellement d'endroits aux États-Unis et dans le monde, vous seriez étonné du nombre de noms de partage. Alors rendez vos données de localisation aussi uniques que possible tout en les gardant au niveau de détail que vous cherchez à afficher.

Pour une cartographie un peu plus avancée, utilisez &ldquolatitude, longitude&rdquo

Vous pouvez également utiliser des valeurs latitude-longitude (lat-long). Ces deux nombres sont universellement acceptés dans la cartographie comme moyens de tracer avec précision un emplacement sur le blog. C'est la façon la plus précise de tracer un point sur une carte. Le point de latitude est l'orientation verticale sur le globe. La longitude est l'orientation horizontale sur le globe. Nous mettons un &ldquo+&rdquo ou un &ldquo-&rdquo à côté d'un nombre lat ou long pour montrer si le point est au-dessus ou au-dessous de l'équateur (pour la latitude) ou à l'est ou à l'ouest du grand méridien (longitude).

Chaque système de cartographie accepte les nombres lat-long, mais pas toujours dans les mêmes formats. Certains préfèrent les deux nombres séparés par des virgules. Certains aiment qu'ils soient dans différentes colonnes de votre tableau. Malheureusement, ces chiffres n'ont aucun sens pour vous et moi sans beaucoup d'expérience en cartographie. Il est donc très difficile de les modifier manuellement.

Si des nombres lat-long s'affichent sur votre point de carte, cela devient assez déroutant pour vos utilisateurs. Ils voient deux longues chaînes de chiffres et se demandent ce que cela signifie. Même si vous choisissez de ne pas utiliser lat-long (la plupart des débutants l'évitent), comprendre comment cela fonctionne est utile. C'est parce que chaque programme de cartographie qui peut créer une carte avec du texte brut convertit ces informations en points lat-long, puis les place sur une carte.

Bulles, couleurs et chaleur - ajouter plus d'informations à votre carte

Nous savons tous que les feuilles de calcul sont organisées en colonnes et en lignes. Vous avez les données de localisation dans une ou plusieurs colonnes. Chaque ligne correspond donc à un point de localisation. Certains logiciels de cartographie ne peuvent pas facilement gérer plusieurs lignes avec les mêmes données de localisation. Par exemple, plusieurs projets Kickstarter à San Francisco, en Californie, sont tous des lignes différentes sur la feuille de calcul mais ont les mêmes valeurs d'emplacement.

S'il s'agit d'un élément clé de vos exigences de cartographie, assurez-vous d'utiliser un programme de cartographie qui peut prendre en charge cela. De plus, tous les systèmes de cartographie ne facilitent pas l'affichage d'une image contextuelle lorsqu'un utilisateur clique sur un emplacement. L'ajout d'images rend votre carte beaucoup plus forte en joignant des photos aux emplacements. Cela peut être particulièrement puissant lorsqu'une personne est sur la photo.

Il y a probablement d'autres données dans votre ligne qui peuvent être utilisées pour rendre votre carte plus intéressante. Sur la plupart des logiciels de cartographie simples, vous pouvez attribuer une couleur à une valeur de ligne. Par exemple, dans cette carte des projets Kickstarter, vous voyez que chaque point se voit attribuer une couleur correspondant au champ du projet. Cela fonctionne mieux pour le texte mais peut également fonctionner pour les nombres (ou, mieux encore, pour les plages de nombres).

Vous pouvez également utiliser n'importe quel nombre sur la ligne pour créer un nombre ou un graphique à bulles. Sur cette carte, les projets avec plus de financement apparaissent sous forme de bulles plus grandes. Certains logiciels de cartographie (comme Silk) peuvent agréger des valeurs numériques pour le même emplacement. D'autres ne le font pas. Voici une carte du Top 10 des projets Kickstarter en technologie en termes de dollars promis.

L'une des meilleures façons d'utiliser une carte est d'afficher une plage de valeurs sous forme de plage d'intensité de couleur. L'œil humain perçoit bien ces plages. C'est une merveilleuse façon de montrer des différences subtiles dans un format significatif. Voici un bon exemple de carte thermique du Guardian montrant les régions les plus pauvres et les plus riches du Royaume-Uni. (Remarque : c'est quelque chose que Silk ne fait pas pour le moment mais qu'il fera dans un proche avenir).

Recommandations pour les feuilles de calcul et les cartes

Les cartes sont à la fois l'un des meilleurs et l'un des types de visualisation de données les plus abusés. Voici quelques éléments de base pour vous assurer d'éviter de garder vos cartes pertinentes et lisibles. Vous pouvez également les appliquer à vos feuilles de calcul.

  • Ne placez pas trop de texte sur les repères de la carte. Ce texte est presque impossible à lire sur les appareils mobiles et semble encombré. Si vous construisez à partir de la feuille de calcul, assurez-vous de modifier le contenu des colonnes destinées au texte de paragraphe.
  • Ne mettez pas trop d'emplacements sur une seule carte. De très nombreuses épingles placées les unes à côté des autres ou les unes au-dessus des autres entraînent un chaos total. Il peut également faire planter votre smartphone utilisateur, car la plupart des cartes sont créées en direct lorsqu'un utilisateur télécharge les données cartographiques. Vous pouvez généralement gérer cela en ajoutant des filtres ou en limitant le nombre d'emplacements d'une manière ou d'une autre. En général, plus de 100 points sur une carte, c'est beaucoup à regarder.
  • N'utilisez pas trop d'étiquettes de couleur. Par exemple, l'utilisation de plus de 15 étiquettes de couleur signifie généralement que vous étiquetez des épingles dans plusieurs nuances de la même couleur. Faire la différence est difficile. Vous pouvez ensuite consolider les valeurs similaires dans votre feuille de calcul (par exemple, &ldquosoftware&rdquo et &ldquoapp&rdquo) pour que vos étiquettes de couleur soient plus sensibles.
  • N'utilisez pas le tracé des nombres s'il existe de très grandes différences entre les valeurs tracées sur l'emplacement. Pouvez-vous imaginer essayer de voir une image de 2 pixels de large et une image de 1 million de pixels de large ? La plus grande image submergerait la plus petite. Ceci est également vrai avec les diagrammes de nombres. De même, une plage trop petite entraînera des graphiques à bulles trop similaires pour montrer des différences. Pour cette raison, nous recommandons parfois d'utiliser des rangs numériques pour afficher la taille de la parcelle ou les changements en pourcentage au lieu des valeurs brutes.

Merci d'avoir lu et essayez Silk pour la cartographie !

J'espère que ce guide vous a été utile pour commencer à réfléchir à la cartographie de base. En apprenant à créer des cartes à partir de feuilles de calcul, vous apprendrez l'une des applications les plus utiles pour Excel ou Google Sheets pour extraire vos données d'un format de tableau et les transformer en quelque chose que tout le monde reconnaîtra. Faites-nous savoir si vous avez des questions ou des commentaires. Comme toujours, nous serons ravis de vous aider si vous avez des questions sur l'utilisation de Silk pour la cartographie. Envoyez-nous un e-mail ou envoyez-nous un ping sur Twitter.


Formulaire de soumission de données de marquage

où il vous sera demandé votre nom, votre adresse e-mail, la série complète de codes de balise que vous avez reçue (par exemple, AABC500-999, AXYZ300-349) le nombre de balises reçues/utilisées et présenté avec un bouton pour localiser et télécharger le fichier à partir de ton ordinateur.

Si vous ne parvenez pas à saisir vos données dans une feuille de calcul mais que vous souhaitez tout de même télécharger votre feuille sous forme de fichier PDF ou d'un autre fichier image, veuillez nommer votre fichier au format : tagyear-firstname-lastname avec l'extension appropriée pour le type de fichier (.pdf pour les fichiers PDF et .jpg ou .png pour les autres fichiers image) et suivez le reste des instructions ci-dessus.

Veuillez soumettre vos données par une seule méthode (de préférence en ligne). C'est-à-dire que si vous soumettez vos données en ligne, veuillez ne pas envoyer vos feuilles par la poste également.

Les monarques marqués observés ou récupérés aux États-Unis, au Canada et dans le nord du Mexique (« récupérations domestiques ») sont souvent trouvés par des personnes qui ne sont pas familiarisées avec le programme de marquage Monarch Watch. Ils sont invités à soumettre les informations de récupération (code de balise complet, date, lieu et coordonnées) via le Formulaire de récupération d'étiquette de montre Monarch afin qu'il puisse être ajouté à notre base de données.

La majorité des marques récupérées proviennent du centre du Mexique. Au début de chaque année, nous visitons les sites d'hivernage, en particulier El Rosario et Sierra Chincua, où nous achetons des étiquettes auprès des guides et des membres de l'ejido. Le rapport des monarques non marqués aux monarques marqués est assez élevé et il faut plusieurs heures en moyenne pour trouver chaque marque parmi les papillons morts sur les sentiers et sous les arbres couverts de monarques. Nous payons environ 5 $ US pour chaque étiquette, une compensation raisonnable pour le temps et l'énergie dépensés pour les localiser.

Récupérations d'étiquettes de montre Monarch

• Récupérations de balises dans le centre du Mexique (rapportées de 1994 à 2021)
Cette liste est par défaut triée par saison de reportage (2020-1993) puis par code tag.

Les certificats de récupération de balises sont disponibles ci-dessous sous forme de fichiers PDF à télécharger, à remplir avec vos données de balises et à imprimer pour affichage. Les certificats sont conçus pour être imprimés sur une feuille standard de 8-1/2 x 11" (US Letter) :

Certificat de tagueur:    Certificat de journaliste:

Une partie du coût des kits de marquage tente de couvrir l'effort de récupération. Cependant, lorsque la mortalité est élevée sur les sites d'hivernage, le nombre de récupérations est également élevé et le coût d'achat des étiquettes dépasse ces fonds. Les contributions déductibles d'impôt à Monarch Watch pour aider à compenser les coûts associés à la gestion du programme de marquage sont toujours les bienvenues et très appréciées :

Si vous préférez envoyer un don par la poste ou si vous avez des questions, veuillez visiter Giving in Support of Monarch Watch.

Merci pour votre soutien!

INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES

QUAND COMMENCE LE MARQUAGE ?

Le marquage devrait commencer du début à la mi-août au nord de la latitude 45N (p. ex. Minneapolis), fin août aux autres endroits au nord de la latitude 35N (p. ex., Oklahoma City, Fort Smith, Memphis, Charlotte) et en septembre et début octobre dans les zones au sud de la latitude 35N. .

DATES DE MIGRATION MAXIMALE

Le tableau suivant fournit une directive générale sur le moment où un bon nombre de monarques doit être observé à chaque latitude. Ces prédictions sont dérivées de rapports à Monarch Watch, d'observations de première main et des enregistrements de milliers de papillons marqués qui ont été récupérés au fil des ans. L'enregistrement de la migration à des endroits spécifiques pour une année donnée peut différer de ce schéma global, mais il s'est avéré remarquablement cohérent lorsqu'il est considéré comme un phénomène à grande échelle. En tant que tel, il a une phénologie et il est prévisible. Notez que nous avons utilisé le point médian comme date prédite plutôt que comme moyenne. Nous n'avons pas assez d'informations sur le flux de la migration pour générer une moyenne. De plus, la distribution des migrants ne semble pas être une courbe normale en forme de cloche mais une courbe fortement décalée vers la gauche. Par conséquent, lors de l'estimation du moment du pic d'abondance ci-dessous, nous avons utilisé un intervalle de 12 jours avec 7 jours avant le point médian et 4 jours après le point médian.

Comme mentionné ci-dessus, il s'agit d'un modèle général. Il est susceptible d'être modifié par des régimes météorologiques qui retardent, comme des vents forts du sud-ouest, ou accélèrent la migration, comme une série de fronts froids se déplaçant rapidement en provenance du nord-ouest. De même, le schéma de la migration est susceptible d'être modifié le long des côtes en raison de forts vents contraires ou de tempêtes qui ont pour effet de balayer les monarques vers la côte à l'arrière des fronts.

MILIEUX ET PIC DE LA MIGRATION MONARQUE PAR LATITUDE

Latitude Milieu Pic d'abondance de monarques
49 26 août 18-30 août
47 1er septembre 24 août - 5 septembre
45 6 septembre 29 août - 10 septembre
43 11 septembre 3 - 15 septembre
41 16 septembre 8 - 20 septembre
39 22 septembre 14-26 septembre
37 27 septembre 19 septembre - 1er octobre
35 2 octobre 24 septembre - 6 octobre
33 7 octobre 29 septembre - 11 octobre
31 12 octobre 4-16 octobre
29 18 octobre 10-22 octobre
27 23 octobre 15-27 octobre
25 28 octobre 20 octobre - 1er novembre
23 4 novembre 27 octobre - 8 novembre
21 11 novembre 3-15 novembre
19.4* 18 novembre 10-22 novembre

*Cette latitude représente le voisinage général des colonies hivernantes. La colonie monarque d'El Rosario est généralement ouverte au public vers le 18 novembre.

FILETS PAPILLONS

Des filets à papillons de qualité sont disponibles dans Monarch Watch Shop (article n° 120003 shop.monarchwatch.org ou 1-800-780-9986). L'ouverture de tout filet doit avoir un diamètre de 12" ou plus et le sac du filet doit avoir au moins 24" de profondeur pour permettre de piéger les papillons au bout du filet sans les blesser. Les sacs en filet peuvent être fabriqués à partir de divers matériaux, mais il est conseillé de choisir des matériaux transparents qui ne se déchirent pas facilement lorsque le filet est balayé par la végétation. Le maillage doit également être suffisamment petit pour que les monarques ne puissent pas bouger librement.

CAPTURER UN MONARQUE

En vol, les monarques sont difficiles à attraper. Il est préférable de localiser les monarques se nourrissant de fleurs ou dans des perchoirs tard dans la journée ou tôt le matin pour maximiser votre effort.Avec un filet à papillons à la main, approchez-vous lentement (par derrière si possible), car un mouvement soudain fera sursauter les papillons en vol. Faites glisser le filet vers l'avant rapidement et retournez l'extrémité du sac en filet sur la poignée pour capturer le papillon au fond du sac en filet. Réduisez l'extrémité du sac en filet de manière à ce que les ailes du papillon soient fermées sur son dos. Placez le pouce et l'index sur le bord d'attaque des ailes (de l'extérieur du filet), puis atteignez le filet pour saisir fermement le thorax et retirez le papillon pour le marquer.

STOCKAGE DES MONARCHES EN DIRECT

Si plus de monarques sont collectés que ce qui peut être marqué immédiatement, ils peuvent être stockés dans un triangle en papier ou une enveloppe en verre (enveloppe tampon). Pour conserver plus de quelques heures, c'est-à-dire toute la nuit ou jusqu'à 2 jours, placez l'enveloppe dans une boîte en plastique ou un sac à fermeture à glissière au réfrigérateur. La température fraîche ralentira leur activité. Assurez-vous de garder les papillons à l'abri du soleil avant de les réfrigérer. Pour empêcher les papillons de se dessécher et de mourir, placez une serviette en papier humide dans le récipient.

IDENTIFIER LE GENRE DES MONARCHES ADULTES

Une fois que vous vous êtes familiarisé avec les adultes monarques, il est relativement facile de déterminer le sexe. Les mâles ont une poche élargie à mi-chemin le long d'une veine qui se trouve directement sous la cellule discale de l'aile postérieure (voir ci-dessous). Chez les espèces étroitement apparentées au monarque, c'est une source de phéromones utilisées pour la parade nuptiale. Les poches ne semblent pas être fonctionnelles chez le monarque. Les femelles n'ont pas ces poches et semblent avoir des veines plus épaisses que les mâles - ce n'est en fait qu'une différence de pigmentation. Après un examen attentif, les mâles et les femelles diffèrent également de manière significative dans l'anatomie à l'extrémité de leur abdomen.

MONARCHES ÉLEVÉS OU SAUVAGES ?

Sur notre fiche technique de marquage, nous demandons si le monarque marqué était Élevé ou Sauvage. Aux fins des données de marquage, les monarques adultes élevés à partir du stade d'œuf, de larve ou de pupe doivent être considérés comme ÉLEVÉS (R) et les monarques capturés en tant que papillons adultes doivent être déclarés SAUVAGES (W). Vous pourriez également être intéressé par l'article « Étiquetage des monarques sauvages et élevés : meilleures pratiques » publié le 9 juillet 2019 via le blog Monarch Watch.

BONNES PRATIQUES COVID-19

La pandémie de Covid-19 nous a tous amenés à repenser la façon dont nous menons nos activités normales. Monarch Watch espère que vous trouverez un moyen de marquer les monarques cette année. Le marquage peut être effectué en toute sécurité, et nous avons besoin que vous soyez en sécurité. Lors du marquage, veuillez porter un masque et maintenir une distance de 6 pieds ou plus si vous êtes approché par des personnes qui ne font pas partie de votre famille immédiate. Si vous vous taguez avec des amis ou d'autres personnes, encouragez tous à porter des masques et à maintenir également une distance sociale. Surtout, profitez de l'expérience et soyez en sécurité.


Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB - Systèmes d'information géographique

Vous consultez actuellement une version archivée de Topic Physical Data Models. Si des mises à jour ou des révisions ont été publiées, vous pouvez les trouver sur Physical Data Models.

Les constructions au sein d'une implémentation particulière d'un logiciel de gestion de base de données guident le développement d'un modèle de données physique, qui est le produit d'un processus de conception de base de données physique. Un modèle de données physique documente la manière dont les données doivent être stockées et consultées sur les supports de stockage du matériel informatique. Un modèle de données physique dépend de types de données spécifiques et de mécanismes d'indexation utilisés dans le logiciel du système de gestion de base de données. Les types de données tels que les entiers, les réels, les chaînes de caractères et bien d'autres peuvent conduire à différentes structures de stockage. Les mécanismes d'indexation tels que les arbres de régions et les fonctions de hachage et autres entraînent des différences dans les performances d'accès. Les choix de modélisation des données physiques concernant les types de données et les mécanismes d'indexation liés aux structures de stockage affinent les détails d'une conception de base de données physique. Les types de données associés aux structures de stockage de champs, d'enregistrements et de fichiers ainsi que les mécanismes d'accès à ces structures favorisent (contraignent) les performances d'une conception de base de données. Étant donné que tous les logiciels s'exécutent à l'aide d'un système d'exploitation, les structures de stockage de champ, d'enregistrement et de fichier doivent être traduites en constructions de système d'exploitation à implémenter. En tant que telles, toutes les structures de stockage dépendent du système d'exploitation et du matériel particulier qui héberge le logiciel de gestion des données.

La dernière version de l'entrée « Modèles de données physiques » peut être citée comme suit :

Nyerges, T. (2017). Modèles de données physiques. Le corpus de connaissances des sciences de l'information géographique et de la technologie (1er trimestre 2017 édition), John P. Wilson (éd.). doi:10.22224/gistbok/2017.1.1

Cette entrée a été publiée pour la première fois le 24 février 2017.

Des versions plus anciennes de « Modèles physiques » sont disponibles dans les éditions suivantes :

Modèle de données. Il existe de nombreuses définitions d'un modèle de données, mais il existe deux perspectives principales. La définition la plus complète d'un modèle de données vient d'Edgar Codd (1980) : Un modèle de données est composé de trois composants : 1) les structures de données, 2) les opérations sur les structures de données et 3) les contraintes d'intégrité pour les opérations et les structures. Une deuxième perspective est issue de James Martin (1976) et d'autres qui ont développé l'idée de diagrammes de structure de données. En tant que tel, il s'aligne sur le premier composant articulé par Codd (1980), et dans cette simplicité, est la version la plus vulgarisée. Nous utilisons ici la version la plus vulgarisée. Cependant, les deuxième et troisième composantes de Codd (1980) sont nécessaires pour bien comprendre comment les données et les dérivations de données deviennent des informations.

Modèle de données physique. Une traduction du modèle logique en structures de stockage physiques et en mécanismes d'accès pour obtenir des performances au sein d'un logiciel de gestion de base de données particulier. (Simsion et Witt 2005, p. 17)

L'une des définitions les plus complètes d'un modèle de données a été fournie par Edgar Codd (1980) plus de dix ans après avoir développé le modèle de données relationnel (Codd 1970). L'intérêt de Codd est venu de clarifier le caractère logique d'un modèle de données, par opposition à sa mise en œuvre physique. Comme dans la caractérisation des modèles de données conceptuels et logiques trouvés dans des entrées séparées du corpus de connaissances SIG&T, du point de vue de la conception de la base de données, une compréhension plus courante et plus populaire du modèle de données est qu'il définit la structure et la signification prévue des données (West 2011 , p. 5). Cependant, la vue plus détaillée de Codd (1980, p. 112) caractérise un modèle de données comme composé de trois composants : 1) une collection de types de structure de données (les blocs de construction de toute base de données conforme au modèle) 2) une collection d'opérateurs ou des règles d'inférence, qui peuvent être appliquées à toutes les instances valides des types de données énumérés en (1), pour récupérer ou dériver des données de toutes les parties de ces structures dans toutes les combinaisons souhaitées 3) une collection de règles d'intégrité générales, qui implicitement ou explicitement définir l'ensemble des états cohérents de la base de données ou des changements d'état ou les deux -- ces règles peuvent parfois être exprimées sous forme de règles d'insertion-mise à jour-suppression. La perspective offerte par West (2011) est essentiellement la première composante offerte par Codd (1980). Dans cette description des modèles physiques de données, nous soulignons la contribution à la vision donnée par Martin (1976) et West (2011). Cependant, nous soulignons que la définition de Codd (1980) fournit des informations supplémentaires particulièrement utiles pour comprendre la conception de logiciels de gestion de données en plus de la conception de bases de données.

Conformément à l'utilisation de modèles de données, la modélisation de données décrit un processus de conception de base de données composé de la création de modèles de données conceptuels, logiques et physiques dans le but de créer une conception de base de données entièrement implémentable. Un modèle de données physiques est développé pour le troisième des trois niveaux sur la base d'une conception de modèle de données logique, et c'est ce modèle de données physiques qui est le sujet de cette entrée dans le corpus de connaissances SIG&T. Un modèle de données physique caractérise en outre les descriptions des constructions de modèles de données logiques en termes de mise en œuvre pertinente pour un logiciel de gestion de données spécifique. Il ajoute des informations sur les structures de stockage ainsi que des détails d'accès aux données qui activent et/ou limitent les performances. Un modèle de données physique est un modèle opérationnel pour caractériser la base de données fonctionnant dans l'environnement logiciel et matériel choisi pour la mise en œuvre.

Tous les progiciels de système de gestion de base de données (SGBD) intègrent en leur sein un modèle de données physique en tant qu'extension d'un modèle de données logique, et donc le formalisme sur lequel le modèle de données logique est basé. L'entrée GIS&T BoK pour le modèle de données logique décrit plusieurs types de modèles de données logiques, par ex. relationnel, graphique, orienté objet. Dans cette perspective, il est clair pourquoi les logiciels de gestion de données sont activés et limités par le modèle logique qui guide les capacités disponibles. Les tables de structures logiques de données, les objets, les champs d'attributs et les relations sont implémentés en tant que structures physiques de stockage de données avec des mécanismes d'accès aux données pour les clés primaires et étrangères. Les opérations logiques et leur implémentation physique sont utilisées pour dériver des structures logiques et les stocker en termes de structures de stockage. Les règles d'intégrité contraignent les structures et les opérations au sens à la fois logique et physique.

Dans les années 1990, de nombreux concepteurs de logiciels SIG ont minimisé les structures simples mais robustes du modèle relationnel pour l'organisation logique des données (Codd 1970). Les tables relationnelles avec des colonnes pour les champs attributaires et des lignes avec des instances pour les entités favorisent la duplicité des données géospatiales qui caractérisent les relations logiques, par ex. relations topologiques. Plus récemment, pour éviter la duplicité dans un contexte géospatial, les développeurs de modèles de données relationnelles ont étendu les types de données pour inclure des types de données abstraits suffisamment expressifs des structures géospatiales. En outre, d'autres logiciels, appelés magasins d'objets, sont utilisés pour établir une structure spatiale logique pour des applications avancées, ajoutant à la capacité de structuration étendue du modèle relationnel. Le modèle de données de géodatabase d'Esri utilise cette stratégie, dans laquelle le modèle relationnel est utilisé pour stocker des instances de coordonnées de données de niveau physique. Ce changement d'approche est venu avec l'avènement de la conception logicielle de « niveaux » qui a introduit une flexibilité de représentation au niveau logique, tout en préservant des structures de mise en œuvre robustes, en particulier lorsque la gestion des données d'entreprise est nécessaire pour prendre en charge les environnements de base de données multi-utilisateurs.

Comme mentionné précédemment, les différences entre les logiciels de SGBD dans un contexte SIG peuvent être attribuées à la différence de modèle logique en termes de types de données spatiales logiques (structures de données), les opérations correspondantes et les règles qui sont mises en œuvre pour maintenir l'intégrité pour générer des informations. Cependant, même au sein des types, des différences supplémentaires peuvent exister entre la manière dont chaque système logiciel implémente les types de données de base, par exemple, les entiers, les réels et les chaînes de caractères. Ce sont ces différences qui rendent les bases de données physiquement différentes. Par exemple, même dans l'environnement de géodatabase de moteur de données spatiales (multi-utilisateur) Esri, dans lequel plusieurs plates-formes de SGBD peuvent implémenter une géodatabase, les géodatabases, bien que similaires au niveau logique, sont différentes au niveau physique car le typage est implémenté différemment. De plus, les nombreuses tables logiques d'un modèle relationnel sont souvent stockées dans un seul (ou très peu) fichiers physiques (système d'exploitation) pour accélérer les performances d'une implémentation. Cependant, ils le font chacun à leur manière, ce qui rend la mise en œuvre spéciale pour le logiciel particulier. Ces différences de formatage des fichiers physiques peuvent permettre différents niveaux de performances pour la même représentation logique des données.

Un modèle de données physiques étend et approfondit la structuration logique des données avec des structures de stockage physiques liées aux champs, enregistrements et fichiers mis en œuvre dans le logiciel. Étant donné que tous les logiciels s'exécutent sur un système d'exploitation, les champs, les enregistrements et les fichiers doivent être traduits au niveau du système d'exploitation pour être mis en œuvre. En tant que telles, toutes les structures de stockage dépendent du système d'exploitation et du matériel particulier qui héberge le logiciel de gestion des données.

3.1 Types de données pour les champs de données

Un modèle de données physique utilise des formats de types de données bien définis, qui sont souvent propres à une implémentation logicielle de SGBD, bien que pas entièrement différents parmi les implémentations logicielles. Par exemple, une liste des types de données implémentés dans le système de gestion de base de données PostgreSQL est répertoriée dans le tableau ci-dessous.

Tableau 1. Types de données PostgreSQL sélectionnés

Chaîne de bits de longueur fixe
Taille est la longueur de la chaîne de bits.


Qu'est-ce que Google BigQuery ?

Google BigQuery est une base de données d'analyse basée sur le cloud, conçue pour d'énormes ensembles de données comme les GDELT’s. Il utilise l'infrastructure de Google pour permettre des requêtes SQL interactives sur des ensembles de données de plusieurs pétaoctets et des archives avec des dizaines de milliards de lignes. Les requêtes sont soumises via une API REST et exprimées en SQL standard qui peut être étendu via des fonctions JavaScript définies par l'utilisateur pour les requêtes avancées. Plusieurs centaines de téraoctets de nouvelles données (par lots et en streaming) sont chargés dans BigQuery chaque jour par ses clients, qui sont instantanément disponibles pour les requêtes. Des milliers de processeurs peuvent être mis à contribution sur une seule requête, renvoyant des résultats rapides sans avoir besoin d'indexer ou de partitionner les données.


Introduction au SIG Internet et aux services Web géospatiaux

  • Introduction au SIG Internet: Pour une partie du projet, nous pouvons vouloir mettre des cartes interactives sur le web. Pour un aperçu des technologies et des choix SIG Internet, nous utilisons un ensemble de diapositives PowerPoint de la classe SIG d'automne, 11.520. Ces diapositives ont été initialement assemblées pour un manuel SIG Internet développé par le professeur Zhong-Ren Peng (de U. Wisconsin, Milwaukee) et moi-même (Joe Ferreira) pour une utilisation dans les ateliers que nous avons enseignés pour l'association à but non lucratif Urban and Regional Information Systems Association. (URISA). La version 11.520 des diapositives comprend quelques ajouts du professeur Mike Flaxman et est disponible sur : http://mit.edu/11.520/www10/lectures/internet_gis08_slides.pdf .
  • Introduction aux services géospatiaux: Nous vous encourageons à consulter le reste, ainsi que les notes de cours sur les services Web SIG d'une autre classe : http://mit.edu/11.520/www10/lectures/lecture_webgis_intro.html et l'exercice de laboratoire associé : http://mit .edu/11.520/www10/labs/lab8/lab8.html Nous en apprendrons un peu plus lorsque le moment sera venu dans le projet de mettre certains de nos résultats sur le web.
    • MassSIG: http://mass.gov/mgis
      • Les couches MassGIS répertoriées ci-dessus sont accessibles en tant que services Web WMS et WFS conformes à l'OGC, comme expliqué dans les notes de cours de la semaine dernière et sur ce site Web MassGIS : https://wiki.state.ma.us/confluence/display/massgis/Home
      • Exemple d'URL demandant une image WMS (plan des rues) à l'aide des services Web MassGIS : (essayez de coller dans un navigateur) :
        • Voici le lien utilisé (ci-dessus) pour accéder à la couche GISDATA_EOTMAJROADS_ARC des routes principales.
        • Outils de cartographie Web
          • Après les vacances de printemps, Mike Foster présentera les outils Leaflet et CartoDB pour faciliter la création de services de cartographie Web
          • Avant le mardi 29 mars, labo, faites le tutoriel DUSPViz, "Sites Web - Partie 1 : Introduction aux pages Web, HTML et CSS" :
          • sélectionnez * à partir de travel_time_1994 où con_time >80
          • 11 lignes en 22 millisecondes

          Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB - Systèmes d'information géographique

          Le VAERS accepte les rapports d'événements indésirables et de réactions qui surviennent après la vaccination. Les prestataires de soins de santé, les fabricants de vaccins et le public peuvent soumettre des rapports au VAERS. Bien qu'ils soient très importants pour surveiller l'innocuité des vaccins, les rapports du VAERS ne peuvent à eux seuls être utilisés pour déterminer si un vaccin a causé ou contribué à un événement indésirable ou à une maladie. Les rapports peuvent contenir des informations incomplètes, inexactes, fortuites ou invérifiables. La plupart des rapports au VAERS sont volontaires, ce qui signifie qu'ils sont sujets à des biais. Cela crée des limitations spécifiques sur la façon dont les données peuvent être utilisées scientifiquement. Les données des rapports VAERS doivent toujours être interprétées en gardant ces limites à l'esprit.

          Les points forts du VAERS sont qu'il a une portée nationale et qu'il peut rapidement fournir un avertissement précoce d'un problème de sécurité avec un vaccin. Dans le cadre de l'approche multi-système du CDC et de la FDA pour la surveillance de la sécurité des vaccins après l'homologation, le VAERS est conçu pour détecter rapidement des schémas inhabituels ou inattendus d'événements indésirables, également connus sous le nom de « signaux de sécurité ». Si un signal de sécurité est détecté dans le VAERS, d'autres études peuvent être menées dans des systèmes de sécurité tels que le Vaccine Safety Datalink (VSD) du CDC ou le projet Clinical Immunization Safety Assessment (CISA). Ces systèmes n'ont pas les mêmes limites que le VAERS et peuvent mieux évaluer les risques pour la santé et les liens possibles entre les événements indésirables et un vaccin.

          • Les fournisseurs de vaccins sont encouragés à signaler tout problème de santé cliniquement significatif après la vaccination au VAERS, qu'ils pensent ou non que le vaccin en était la cause.
          • Les rapports peuvent inclure des informations incomplètes, inexactes, fortuites et non vérifiées.
          • Le nombre de rapports à lui seul ne peut pas être interprété ou utilisé pour tirer des conclusions sur l'existence, la gravité, la fréquence ou les taux de problèmes associés aux vaccins.
          • Les données du VAERS se limitent aux déclarations d'effets indésirables des vaccins reçues entre 1990 et la date la plus récente pour laquelle des données sont disponibles.
          • Les données VAERS ne représentent pas toutes les informations connues sur l'innocuité d'un vaccin et doivent être interprétées dans le contexte d'autres informations scientifiques.

          Les données VAERS sont limitées. Un rapport au VAERS ne signifie pas que le vaccin a causé l'événement indésirable, mais seulement que l'événement indésirable s'est produit quelque temps après la vaccination. Pour en savoir plus sur l'interprétation des données VAERS, consultez Informations supplémentaires : Limitations des données.

          Incidence : Rapports d'événements indésirables après vaccination (AEFI) soumis au Vaccine Adverse Event Reporting System. Les caractéristiques de l'événement comprennent les symptômes signalés, le type de vaccin, le nom et le fabricant, le nombre de jours entre la vaccination et l'événement indésirable, la date de vaccination, la date du rapport, si l'événement a été considéré comme grave, comment le résultat de l'événement a été classé, si le patient s'est rétabli et le le groupe d'âge, le sexe et l'état d'origine du patient.

          Population: Toutes les personnes signalant un ou plusieurs événements indésirables après la vaccination, rapports reçus de juin 1990 jusqu'à vendredi dernier. Les rapports sont mis à jour chaque semaine et incluent les rapports traités jusqu'au vendredi précédent.

            Personne et lieu
        • Âge
        • Sexe
        • État / Territoire
          Caractéristiques de l'événement :
        • Symptômes - classés avec le Dictionnaire médical des activités réglementaires (MedDRA)
        • Catégorie d'événement - décrit le résultat de l'événement
        • Récupéré - indique si le patient s'est rétabli
        • Grave - indique si l'événement a été classé comme grave
        • Intervalle d'apparition - nombre de jours après la vaccination lorsque les symptômes sont apparus
        • Jours d'hospitalisation - nombre de jours d'hospitalisation
        • Vaccin administré par - public, privé, autre, militaire, travail, pharmacie, résidence pour personnes âgées, école, agence inconnue
        • Vaccin acheté par - organisme public, privé, autre, militaire, inconnu
        • Version du formulaire de rapport - tous, VAERS-1, VAERS 2.0
        • ID VAERS - numéro d'identification unique pour cet événement
        • Mfr/Imm Proj Num - Numéro de projet du fabricant/immunisation, le cas échéant
          Caractéristiques du vaccin :
        • Produits vaccinaux - type et nom du vaccin
        • Fabricants - fabricants de produits vaccinaux
        • Vaccine Dose - le nombre de doses de vaccin administrées pour un vaccin
        • Lot de vaccin - le numéro de lot d'un produit vaccinal
          Champs de texte du formulaire VAERS :
        • Description de l'événement indésirable
        • Données de laboratoire
        • Maladie actuelle
        • Événements indésirables après des vaccinations antérieures
        • Médicaments au moment de la vaccination
        • Histoire / Allergies
          Caractéristiques des dates :
        • Année et mois de vaccination
        • Année et mois rapportés
        • Le rapport de l'année et du mois a été reçu
        • Année et mois d'apparition de l'événement indésirable
        • Année et mois du décès
        • Veuillez vous référer aux sujets suivants :

          Pour plus d'informations, consultez les éléments suivants :
          Guide de démarrage rapide
          Étape 1 : Organiser la disposition de la table
          Étape 2 : Sélectionnez les symptômes
          Étape 3 : Sélectionner les caractéristiques du vaccin
          Étape 4: Sélectionnez l'emplacement, l'âge et le sexe
          Étape 5 : Sélectionnez d'autres caractéristiques de l'événement
          Étape 6 : Rechercher des champs de texte
          Étape 7 : Sélectionnez les dates auxquelles l'événement a été signalé
          Étape 8 : Sélectionnez les dates de réception du rapport
          Étape 9 : Sélectionnez les dates de vaccination
          Étape 10 : Sélectionnez les dates d'apparition de l'événement indésirable pour la santé
          Étape 11 : Sélectionnez les dates de décès
          Étape 12 : Autres options

          • Pour cartographier vos données, vous devez sélectionner un emplacement géographique en tant que « Par-Variable » pour regrouper vos résultats, comme l'État.

          Sélectionnez jusqu'à cinq variables qui servent de clés pour regrouper vos données. Par exemple, vous pouvez choisir de regrouper (résumé, stratifier, indexer) vos données par année de vaccination et par gravité, pour comparer le nombre de déclarations graves et non graves de chaque année.

          • Les mesures par défaut sont les nombres et le pourcentage du total. Le nombre total d'événements correspondant à vos critères de requête est également affiché dans l'onglet Résultats, dans la zone des messages au-dessus du tableau.
          • À propos des mesures facultatives :
            Cochez les cases sous Mesures facultatives dans la section 1 de l'onglet Demande, si vous souhaitez sortir les entrées des champs de texte dans le formulaire de rapport VAERS. Vous devez regrouper les résultats par ID VAERS lorsque vous demandez l'une des mesures facultatives. Lorsque vous procédez ainsi, les comptes et les pourcentages sont désactivés par défaut. Vous pouvez afficher les nombres et les pourcentages en utilisant le menu "Options rapides" dans l'onglet Résultats.
          • À propos des graphiques :
            Vous ne pouvez pas créer de graphiques lorsque vos données contiennent plus de deux variables secondaires.
          • A propos des cartes :
            Pour créer une carte, vous devez demander des données avec une variable d'emplacement géographique, telle que l'État, en tant que « Par-Variable ». Cliquez ensuite sur l'onglet Carte.

          La colonne Événements signalés affiche le nombre récapitulatif ou l'incidence de fréquence des catégories sélectionnées dans la demande de données. Par exemple, lorsque les données sont regroupées par Symptômes, la colonne Événements signalés indique le nombre de fois où un symptôme spécifique se produit dans les rapports inclus dans la demande de données, ce qui ne veut pas dire qu'il s'agit du nombre de personnes affectées par le symptôme, ni le nombre total d'événements uniques. Il s'agit du nombre de fois où le symptôme spécifique est mentionné dans les rapports d'événements.

          • Les événements et les rapports ne sont pas les mêmes. Par exemple, un événement unique a un rapport « principal » ou initial, et peut également avoir plusieurs rapports ultérieurs ou de suivi. Depuis janvier 2011, seuls les rapports primaires sont inclus dans les données.
          • Certains éléments peuvent avoir plus d'une occurrence dans un seul rapport d'événement, comme les symptômes, les produits vaccinaux, les fabricants et les catégories d'événements. Si les données sont regroupées par l'un de ces éléments, le nombre dans la colonne Événements signalés peut dépasser le nombre total d'événements uniques. Si des pourcentages sont affichés, le pourcentage associé du total des rapports d'événements uniques dépassera 100 % dans de tels cas. Par exemple, le nombre de symptômes mentionnés est susceptible de dépasser le nombre d'événements signalés, car de nombreux rapports incluent plus d'un symptôme. Lorsque plus d'un symptôme se produit dans un seul rapport, le pourcentage de symptômes par rapport à des événements uniques est supérieur à 100 %. Pour plus d'informations, voir Mentions multiples.

          La colonne Pourcentage affiche le pourcentage d'observations de cette ligne par rapport au nombre total d'événements uniques dans votre requête. Le nombre d'événements uniques est indiqué dans le titre de la colonne.

          • Les pourcentages peuvent dépasser 100 % du nombre total d'événements uniques. Par exemple, le nombre de symptômes mentionnés est susceptible de dépasser le nombre d'événements signalés, car de nombreux rapports incluent plus d'un symptôme. Lorsque plus d'un symptôme se produit dans un seul rapport, le pourcentage de symptômes par rapport à des événements uniques est supérieur à 100 %. Les éléments pouvant avoir plusieurs occurrences dans un seul rapport d'événement incluent les symptômes, les produits vaccinaux, les fabricants et les catégories d'événements. Lorsque les données sont regroupées par ces éléments, les totaux récapitulatifs et les pourcentages associés peuvent dépasser le nombre d'événements uniques. Pour plus d'informations, voir Mentions multiples.
          • Vous devez regrouper par ID VAERS lorsque vous sélectionnez une mesure facultative.
          • Lorsque des mesures facultatives sont affichées, les nombres et les pourcentages sont désactivés par défaut. Vous pouvez afficher les nombres et les pourcentages en utilisant le menu "Options rapides" dans l'onglet Résultats.
          • La limite du nombre de lignes renvoyées dans un seul ensemble de résultats est inférieure lorsque les résultats incluent des champs de texte facultatifs, en raison de la taille de ces champs. La limite actuelle des résultats avec des mesures facultatives est de 10 000 lignes. Si votre demande dépasse la limite, vous pouvez essayer de restreindre les critères. Par exemple, exécutez des requêtes distinctes pour chaque année de données souhaitée ou pour chaque sexe.

          Entrez la description que vous souhaitez afficher comme titre avec vos résultats.

          Sélectionnez des symptômes spécifiques pour la requête. Le codage des rapports VAERS nécessite une interprétation prudente. Tous les textes narratifs tirés des rapports originaux du VAERS sont classés avec les concepts du Dictionnaire médical des activités réglementaires (MedDRA). Les symptômes représentent les conditions médicales dans la description de l'événement indésirable et les données de laboratoire du formulaire de rapport VAERS.

          • Sélectionnez les symptômes décrivant les événements indésirables. La sélection par défaut est tous les symptômes.
          • Vous pouvez rechercher un mot correspondant et afficher les détails décrivant les symptômes associés à un code MedDRA spécifique. Voir Comment utiliser un Finder ? pour aider.
            Astuces:
            • Cliquez sur l'onglet Rechercher au-dessus de la liste des symptômes à rechercher.
            • Après avoir sélectionné un élément dans la liste, cliquez sur l'onglet Détails au-dessus de la liste pour afficher les détails des éléments sélectionnés.
            • Laissez la case vide ou utilisez *Tous* pour sélectionner toutes les valeurs.
            1. Utilisez le bouton "Déplacer" du haut pour mettre des termes pour la fièvre dans la case du haut sous la section "Sélectionner les enregistrements" à gauche.
            2. Utilisez le 2e bouton "Déplacer" pour mettre les termes de l'éruption cutanée dans la 2e case, intitulée "ET l'un de ces éléments".
            3. Si vous souhaitez ajouter un autre groupe, cliquez sur le bouton "Ajouter une autre section" sous les cases.
            1. Cliquez sur le lien pour le mode avancé (si JavaScript est activé).
            2. Tapez le code dans la zone Sélections, un code par ligne. Vous pouvez également coller du texte dans les cases.
            • Chaque rapport d'événement peut se voir attribuer plusieurs codes MedDRA, représentant les symptômes décrits.
            • Une interprétation prudente des codes attribués est recommandée. Utilisez la fonction de recherche du Finder pour trouver tous les codes associés à votre intérêt, en recherchant le texte à la fois dans l'étiquette et la description.
              • Par exemple, un rapport codé pour « Infection bactérienne » peut ne pas être également codé pour « Infection », donc une demande pour tous les rapports avec la valeur de code « Infection » INFECT n'inclura pas les rapports uniquement codés avec la valeur INFECT_BACT.
              • Les codes de symptômes sont uniques, mais les étiquettes et les descriptions ne sont pas uniques. Cliquez sur l'onglet Détails dans le Finder pour voir les distinctions. Par exemple, les libellés Symptôme suivants ont deux codes différents :
                1. Label : FUNNY SENSATION
                  1. Code : LIGHTHEADEDNESS_[IN_CONTEXT]
                    Description: SENTIMENT DRLE
                  2. Code : MALAISE_[IN_CONTEXT] Descriptif : FUNNY SENSATION
                2. Étiquette : FIÈVRE
                  1. Code : FIÈVRE
                    Description : DROGUE FIÈVRE, RÉACTION FÉBRILE, FIÈVRE, FIÈVRE NÉONATALE, AUGMENTATION DE LA PRODUCTION DE CHALEUR, HYPERPYREXIE, HYPERTHERMIE, PYREXIE, RÉACTION FÉBRILE, TEMPÉRATURE, ÉLÉVATION DE LA TEMPÉRATURE
                  2. Code : CONVULSIONS Description : FIÈVRE
                3. Libellé : NÉOPLASIE HÉPATIQUE
                  1. Code : NEOPL_LIVER
                    Description : ADÉNOME FOIE, NÉOPLASME HÉPATIQUE, NÉOPLASME HÉPATIQUE BÉNIGNE, TUMEUR DU FOIE, NÉOPLASME DU FOIE, TUMEUR DU FOIE
                  2. Code : CARCINOME_LIVER
                    Description: CARCINOME DU FOIE, CARCINOME DU FOIE
              1. Produits vaccinaux - type de vaccin et vaccin
              2. Fabricants - fabricants de produits vaccinaux
              3. Vaccine Dose - le nombre de doses de vaccin administrées pour un vaccin
              4. Lot de vaccin - le numéro de lot du fabricant pour un produit vaccinal

              Sélectionnez le(s) type(s) et nom(s) de vaccins spécifiques pour la requête. Ces produits sont classés par type de vaccin. Vos données sont limitées aux critères sélectionnés.

              • Le haut ou le premier niveau de la hiérarchie sont les types de vaccins. Sélectionnez d'abord un élément dans la première liste de types de vaccins, puis cliquez sur le bouton Développer dans le Finder pour voir les noms de vaccin pour ce type de vaccin.
              • Cliquez sur l'onglet Rechercher et saisissez un mot ou une phrase pour trouver les types et les noms de vaccins correspondants.
              • Si vous connaissez un code pour le type ou le nom du vaccin, cliquez sur le mode avancé et tapez simplement le code dans la case, un code par ligne. (Le mode avancé n'est disponible que lorsque JavaScript est activé.)
              • Voir Comment utiliser un Finder ? et l'aide de l'outil Finder pour plus d'astuces.
              • Un rapport d'événement peut être associé à plusieurs vaccins, car le patient peut avoir reçu plus d'un vaccin.
              • L'univers des produits vaccinaux possibles peut changer à chaque mise à jour des données, pour inclure de nouveaux types et noms de vaccins qui n'avaient pas été signalés auparavant. Pour voir l'univers des produits vaccinaux à un moment donné, regroupez la demande de données par Type de vaccin et par Nom.
              • À compter de la publication en novembre 2012 des rapports traités jusqu'au 14 octobre 2012, les noms et codes des vaccins ont été révisés dans les données. Les vaccins antigrippaux sont répertoriés par nom de marque. Si vous souhaitez rechercher des rapports par saison grippale, veuillez limiter ou regrouper par date de vaccination.
              • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur.

              Sélectionnez les fabricants de produits vaccinaux pour la requête. Vos données sont limitées aux critères sélectionnés.

              • Un rapport d'événement peut être associé à plusieurs vaccins et donc à plusieurs fabricants, car le patient peut avoir reçu plus d'un vaccin.
              • L'univers des fabricants de vaccins possibles peut changer à chaque mise à jour des données, pour inclure de nouveaux fabricants qui n'avaient pas été signalés auparavant. Pour voir l'univers des fabricants de vaccins à un moment donné, regroupez la demande de données par fabricant.
              • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur.

              Sélectionnez des valeurs pour le nombre de doses de vaccin que le patient a reçues. Vos données sont limitées aux critères sélectionnés.

              • Un rapport d'événement peut inclure plusieurs produits vaccinaux et donc plusieurs valeurs de dose de vaccin, car le patient peut avoir reçu plus d'un vaccin.
              • Chaque vaccin indiqué dans le rapport d'événement a une valeur de dose. Regroupez les résultats par produit vaccinal et par dose de vaccin pour voir cette association. Pour voir l'association pour chaque événement, regroupez les résultats par ID VAERS, produit de vaccin et doses de vaccin.
              • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code de dose et étiquette du vaccin -->
                CodeÉtiqueter
                11 dose
                22 doses
                33 doses
                44 doses
                55 doses
                66 doses
                7+7 doses ou plus
                UnkInconnu
                N / AN'est pas applicable

              Limitez vos données au(x) numéro(s) de lot de vaccin spécifié(s).

              • Tapez des identifiants complets ou partiels, un par ligne, dans la case, pour demander des données limitées aux événements avec des numéros de lot de vaccin correspondants.
              • Laissez la case vide pour tous les événements.
              • Tapez « AUCUN » pour limiter les données à ces événements sans numéro de lot de vaccin.
              • Un rapport d'événement peut être associé à plusieurs produits vaccinaux et donc à plusieurs numéros de lot de vaccins, car le patient peut avoir reçu plus d'un vaccin.
              • Les numéros de lot des vaccins ne sont pas uniques. Plus d'un vaccin et plus d'un fabricant peuvent être associés à un numéro de lot spécifique. Par exemple, les numéros de lot de vaccin 0745B et 0758K sont chacun associés à des événements qui indiquent à la fois le VIRUS POLIOLOGIQUE, ORALE (ORIMUNE) fabriqué par les LABORATOIRES LEDERLE et la VARICELLE (VARIVAX) fabriqué par MERCK & CO. INC. Les numéros de lot de vaccin 0970R, 1008M et 1180H sont chacun associé à 2 vaccins différents, ROUGEOLE + OREILLES + RUBÉOLE (ROR II) et ROUGE + OREILLES + RUBÉOLE (VIRIVAC) fabriqués par un seul fabricant, MERCK & CO. INC.
              • Pour voir les numéros de lot de vaccins associés à un produit vaccinal et à un fabricant spécifiques, regroupez les résultats par numéro de lot, fabricant et vaccin. Il existe plus de 88 000 numéros de lot distincts, vous devez donc également limiter vos critères de requête à d'autres égards, tels que la spécification d'un lieu ou d'une période.
              • Vous pouvez également saisir « AUCUN » pour limiter vos données aux événements pour lesquels aucun numéro de lot n'a été indiqué.
              • Certains événements ont indiqué « inconnu » dans la case Numéro de lot de vaccin. Ces événements sont affichés comme signalés avec « inconnu » et ne sont pas recodés pour afficher « AUCUN » comme valeur.

              Sélectionnez toutes les valeurs ou toute combinaison de valeurs pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

              • Le groupe « États-Unis, territoires et inconnus » comprend toutes les valeurs d'emplacement, à l'exception des emplacements « étrangers ». Avant la diffusion des données du 17 décembre 2009, ce groupe était nommé « États-Unis et territoires » et le groupe excluait à la fois les emplacements « inconnus » et « étrangers ».
              • Le groupe « Etranger » comprend les patients de n'importe quel endroit autre que ceux inclus dans la liste déroulante.
              • Le groupe « Inconnu » comprend les patients pour lesquels un état n'est pas identifié. Avant la publication des données du 18 décembre 2020, la catégorie « Inconnu » comprenait les patients qui n'avaient pas déclaré leur état d'origine.
              • L'état identifié provient du formulaire de rapport VAERS. À compter de la publication des données du 18 décembre 2020, l'état est indiqué comme suit :
                • l'état d'origine du patient est identifié
                • si l'état d'origine du patient est manquant, alors l'état du prestataire est identifié
                • si l'état du patient et du prestataire sont manquants, alors l'état du déclarant est identifié.

                Sélectionnez toutes les valeurs ou toute combinaison de valeurs pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Le groupe d'âge au moment de la vaccination est déterminé en soustrayant la date de naissance du patient de la date de vaccination.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code et étiquette des groupes d'âge -->
                  CodeÉtiqueter
                  0< 6 mois
                  16-11 mois
                  1-21-2 ans
                  3-53-5 ans
                  6-176-17 ans
                  18-2918-29 ans
                  30-3930-39 ans
                  40-4940-49 ans
                  50-5950-59 ans
                  60-6460-64 ans
                  65+65+ ans
                  UInconnu

                Sélectionnez toutes les valeurs ou toute combinaison de valeurs pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code de sexe et étiquette -->
                  CodeÉtiqueter
                  FFemelle
                  MHomme
                  UInconnu
                1. Catégorie d'événement - décrit le résultat de l'événement
                2. Récupéré - indique si le patient s'est rétabli
                3. Grave - indique si l'événement a été classé comme grave
                4. Vaccin administré par - public, privé, autre, militaire, travail, pharmacie, résidence pour personnes âgées, école, agence inconnue
                5. Intervalle d'apparition - nombre de jours après la vaccination lorsque les symptômes sont apparus
                6. Jours d'hospitalisation - nombre de jours d'hospitalisation
                7. Version du formulaire - indique la version du formulaire de rapport VAERS
                8. Vaccin acheté par - organisme public, privé, autre, militaire, inconnu
                9. ID VAERS - numéro d'identification unique pour cet événement. Laissez cette case vide si vous ne souhaitez pas limiter votre requête à des identifiants VAERS spécifiques.
                10. Mfr/Imm Proj Num - Numéro de projet du fabricant/immunisation, le cas échéant. Laissez cette case vide si vous ne souhaitez pas limiter votre requête à des numéros de projet spécifiques.
                • Voir Comment sélectionner des éléments dans la zone de liste ? pour obtenir de l'aide sur l'utilisation des zones de liste.
                • Seuls les rapports principaux sont affichés (pas les rapports supplémentaires ou de suivi pour le même événement).
                • Pour demander des données uniquement pour des événements spécifiques, saisissez des ID VAERS complets ou partiels, un par ligne, dans la zone ID VAERS. Vous pouvez envoyer une demande groupée par ID VAERS afin de voir les numéros d'identification uniques de l'événement.

                Sélectionnez toutes les valeurs, ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • L'issue de l'événement est classée dans une ou plusieurs des options suivantes : décès, mise en danger de la vie, invalidité permanente, anomalie congénitale ou malformation congénitale, hospitalisation, hospitalisation en cours prolongée, visite aux urgences/au bureau, aux urgences, visite au bureau et aucune de ce qui précède. À noter que les trois catégories suivantes ont été ajoutées le 30 juin 2017 : salle d'urgence (seulement), visite au cabinet (seulement), anomalie congénitale ou malformation congénitale.
                • Lorsque les données sont regroupées par catégorie d'événement, le nombre de catégories mentionnées dans la colonne Événements signalés est susceptible de dépasser le nombre d'événements uniques, car un seul événement peut appartenir à plusieurs catégories. Par exemple, un seul rapport peut mentionner une visite aux urgences et une réaction mettant la vie en danger comme résultats.
                • Lorsque les données sont regroupées par catégorie d'événement et si le nombre total d'événements signalés dépasse le nombre total de rapports d'événements uniques, les pourcentages affichés dépasseront 100 %. Les pourcentages sont basés sur le nombre total d'événements uniques.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code et étiquette de catégorie d'événement -->
                  CodeÉtiqueter
                  SRDDécès
                  LTMenacer la vie
                  DBLUn handicap permanent
                  BDAnomalie congénitale ou malformation congénitale*
                  HHospitalisé
                  HPHospitalisé, Prolongé
                  ER/DEVisite aux urgences/au bureau**
                  urgenceUrgences*
                  DEVisite au bureau*
                  RIENAucune de ces réponses
                  * Ces valeurs proviennent du formulaire de rapport VAERS 2.0,
                  actif du 30 juin 2017 à aujourd'hui.
                  ** Ces valeurs proviennent du formulaire de rapport VAERS-1,
                  actif du 1er juillet 1990 au 29 juin 2017.

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • L'état de récupération indique si le patient s'est rétabli, ne s'est pas rétabli, si la récupération est inconnue ou si les informations de récupération sont manquantes dans le formulaire de rapport.
                • Ce champ provient de la case 20 du formulaire de rapport VAERS 2.0 actuel. La case 20 est étiquetée : « le patient s'est-il rétabli des événements indésirables ? » Pour les données obtenues à partir du formulaire de rapport VAERS-1, ce champ provient de la case 9, intitulée : « Patient récupéré ».
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code et étiquette de statut de récupération -->
                  CodeÉtiqueter
                  NNon
                  OuiOui
                  UInconnu
                  MDisparu

                Sélectionnez toutes les valeurs ou toute combinaison de valeurs pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Les événements sont classés comme graves lorsque l'un des résultats suivants est associé à l'événement : décès, invalidité permanente, danger de mort, hospitalisation, hospitalisation prolongée, anomalie congénitale ou malformation congénitale. Avant le 30 juin 2017, les événements étaient classés comme graves lorsque l'un des résultats suivants était associé à l'événement : décès, invalidité permanente, réaction mettant la vie en danger ou hospitalisation. Notez que l'anomalie congénitale ou la malformation congénitale a été ajoutée le 30 juin 2017.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code d'état sérieux et étiquette -->
                  CodeÉtiqueter
                  SERSérieux
                  NSERPas sérieux

                Sélectionnez toutes les valeurs ou toute combinaison de valeurs pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Les quatre catégories suivantes ont été ajoutées le 30 juin 2017 : travail, pharmacie, résidence pour personnes âgées, école.
                • Pour les événements soumis à l'aide du formulaire de rapport VAERS 2.0, la valeur militaire est saisie à l'aide de l'encadré 28.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Administré par code et étiquette -->
                  CodeÉtiqueter
                  PUBPublique
                  PVTPrivé
                  AUTREAutre
                  WRKTravail
                  MPSPharmacie
                  SENRésidence pour personnes âgées
                  SCHÉcole
                  ONUInconnu

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code et étiquette de l'intervalle de début -->
                  CodeÉtiqueter
                  00 jours
                  1Un jour
                  22 jours
                  33 jours
                  44 jours
                  55 jours
                  66 jours
                  77 jours
                  88 jours
                  99 jours
                  10-1410-14 jours
                  15-3015-30 jours
                  31-6031-60 jours
                  61-12061-120 jours
                  121+Plus de 120 jours
                  UInconnu

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Jours d'hospitalisation Code et étiquette -->
                  CodeÉtiqueter
                  00 jours
                  1Un jour
                  22 jours
                  33 jours
                  44 jours
                  55 jours
                  66 jours
                  77 jours
                  88 jours
                  99 jours
                  10-1410-14 jours
                  15-3015-30 jours
                  31-6031-60 jours
                  61-12061-120 jours
                  121+Plus de 120 jours
                  UInconnu

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Les bénéficiaires comprennent Chicago, Houston, New York, Philadelphie et San Antonio.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont :
                  CodeÉtiqueter
                  CHChicago
                  HOUHouston
                  New YorkLa ville de New York
                  RPScrême Philadelphia
                  SANANSan Antonio
                  RienNon-bénéficiaire

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Le formulaire de rapport VAERS 2.0 est devenu actif le 30 juin 2017.
                • Avant le 30 juin 2017, les rapports d'événements VAERS étaient soumis à l'aide du formulaire de rapport VAERS-1.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Code et étiquette de la version du formulaire -->
                  CodeÉtiqueter
                  1VAERS-1
                  2VAERS 2.0

                Sélectionnez toutes les valeurs ou n'importe quelle combinaison de valeurs, pour demander des données limitées aux critères sélectionnés.

                • Pour les événements soumis à l'aide du formulaire de rapport VAERS 2.0, les informations « Acheté par » ne sont plus collectées.
                • Pour les données obtenues à partir du formulaire de rapport VAERS-1, cette catégorie provient de la case 16.
                • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces étiquettes et codes sont : Acheté par code et étiquette -->
                  CodeÉtiqueter
                  PUBPublique
                  PVTPrivé
                  MILMilitaire
                  AUTREAutre
                  ONUInconnu
                  N / AN'est pas applicable

                Demander des données pour des numéros d'identification d'événement spécifiques.

                • Saisissez des ID VAERS complets ou partiels, un par ligne, dans la zone ID VAERS, pour demander des données limitées aux événements correspondants.
                • Laissez la case vide pour demander des données pour tous les événements.
                • Chaque événement a un numéro d'identification unique, le VAERS ID.
                • Si vous ne connaissez pas l'ID VAERS d'un rapport, vous pouvez envoyer une demande regroupée par ID VAERS afin de voir la liste des numéros d'identification d'événement uniques. ID du rapport principal : 012345-1 Deuxième rapport pour le même événement : 012345-2 Rapport ultérieur recodé pour ce même événement : 012345-3 (678910)
                • À compter de la publication des données de janvier 2011, les rapports non primaires ne sont plus inclus dans la collecte de données sur CDC WONDER, afin de rendre ces données comparables aux fichiers de données publics téléchargeables disponibles sur le site Web du VAERS : http://vaers. hhs.gov. -->

                Demander des données pour les événements qui correspondent aux numéros d'identification d'événement précédents spécifiés.

                • Saisissez des ID VAERS complets ou partiels, un par ligne, dans la zone ID VAERS précédent, pour demander des données limitées aux événements correspondants.
                • Envoyez une demande regroupée par ID VAERS précédent afin de voir les numéros d'identification uniques de l'événement précédent.
                • Laissez la case vide pour tous les événements.
                • Chaque événement a un numéro d'identification unique, appelé VAERS ID. Les rapports supplémentaires pour un événement correspondent au même ID VAERS que le rapport principal. L'ID VAERS attribué à un rapport particulier peut changer dans les mises à jour des données, lorsque l'enquête détermine que le rapport est lié à un événement signalé précédemment. Le premier rapport se termine par « -1 » et les rapports suivants sont indiqués dans l'ordre reçu, se terminant par « -2 » pour le deuxième rapport, etc. Lorsqu'un rapport est déterminé ultérieurement comme faisant référence à un événement signalé précédemment, l'ID VAERS est réaffecté et l'ID VAERS initial précédent est indiqué entre parenthèses. Par exemple : ID de rapport principal : 012345-1 (678910)
                • La plupart des événements n'ont pas d'identifiant VAERS antérieur.

                Demander des données pour les événements qui correspondent au(x) numéro(s) de fabricant/projet de vaccination spécifié(s).

                • Tapez des identifiants complets ou partiels, un par ligne, dans la case, pour demander des données limitées aux événements avec des numéros de fabricant/projet de vaccination correspondants.
                • Laissez la case vide pour tous les événements.
                • Tapez « AUCUN » pour limiter les données à ces événements sans numéro de projet de fabricant/immunisation.
                • Ce champ est également connu sous le nom de « splttype ».
                • Certains numéros de fabricant/projet de vaccination spécifiques sont associés à plus d'un événement, à plus d'un vaccin ou à plus d'un fabricant.
                • Il existe plus de 150 000 identifiants distincts, vous devez donc également limiter votre requête à certains égards, par exemple en sélectionnant uniquement un lieu ou une période spécifique.
                • Certains événements ont spécifié "unk" dans ce champ pour indiquer une valeur inconnue. Ces événements sont affichés comme signalés et non recodés pour afficher "AUCUN" comme valeur.
                • De nombreux événements n'indiquent pas de numéro de fabricant/projet de vaccination.

                Sélectionnez s'il faut demander des données uniquement à partir des premiers rapports (principaux) d'événements,

                1. Seuls les rapports principaux sont la valeur par défaut, sauf si vous indiquez que vous souhaitez voir uniquement les rapports non principaux ou de suivi.
                2. Les rapports principaux sont le premier rapport pour cet événement. Un même événement peut avoir plus d'un rapport, en raison de rapports de suivi ultérieurs ou en raison de rapports pour un seul patient et événement provenant de plus d'une source.
                3. Demander des données regroupées par ID VAERS pour voir les numéros d'identification uniques. Pour voir les rapports de suivi et réaffectés, vous devez sélectionner les rapports non principaux. Pour plus d'informations, voir ID VAERS.
                4. Les pourcentages ne sont pas affichés lorsque la demande comprend des rapports non principaux.
                5. Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur. Ces valeurs sont : Code et étiquette
                  CodeÉtiqueter
                  PPrimaire
                  NNon-Primaire
                • Entrez un ou plusieurs mots par ligne pour rechercher des événements avec tous les mots trouvés dans la ligne. Par exemple, si vous tapez allergie aux œufs, alors vos résultats n'affichent que les enregistrements où les deux Oeuf et allergie ont été mentionnés sur le terrain.
                • Les entrées sur plus d'une ligne trouveront des événements avec n'importe quel mot ou phrase entière trouvé sur chaque ligne. Par exemple, si allergie est tapé sur la première ligne et sensibilité est tapé sur la deuxième ligne, vos résultats affichent les enregistrements qui mentionnent allergie OU ALORS sensibilité.
                • La recherche par défaut n'est pas exacte et trouve des événements avec d'autres formes du terme de recherche telles que des pluriels. Par exemple, si vous tapez grossesse, la recherche cherche aussi grossesses. Ou vous pouvez taper oies et trouver des mentions de OIE.
                • Les recherches de mots exacts peuvent être effectuées en plaçant l'entrée entière sur une seule ligne entre guillemets doubles. Par exemple, tapez "perte fœtale" pour rechercher cette expression exacte uniquement.
                • Utilisez un suffixe astérisque (*) après un fragment de mot pour rechercher des événements avec ce fragment exact au début du mot. Par exemple, tapez fausse couche* pour trouver des mentions de avorter, fausse couche, fausse-couche, et fausses couches.
                • Pour voir les champs de texte qui correspondent à vos critères de recherche, assurez-vous d'aller jusqu'à la section 1 de l'onglet Demande, regroupez les résultats par ID VAERS et cochez également la case pour demander la mesure facultative souhaitée.
                • Pour trouver le terme de recherche correspondant à vos mesures facultatives dans les résultats, utilisez la fonction de recherche de votre navigateur Web pour mettre en surbrillance le texte souhaité. Par exemple, ouvrez le menu « Edition » du navigateur Web, puis cliquez sur l'option « Rechercher sur cette page » dans le menu. Un champ de saisie intitulé « Rechercher : » apparaît au-dessus de votre page Web. Tapez le mot que vous souhaitez voir mis en évidence dans cette case.
                • Voir le formulaire de rapport VAERS 2.0 pour les instructions fournies pour remplir le formulaire actuel.
                • Le contenu de ces champs de texte provient des rapports VAERS initiaux. Le texte apparaît tel que soumis, en supprimant toute information d'identification personnelle.
                1. Le contrôle Plage de dates est d'abord sélectionné par défaut, avec la période complète de données disponibles affichée dans les contrôles de plage. Utilisez ce contrôle pour sélectionner une période continue, par exemple du 25 mai 2010 au 25 septembre 2010.
                2. L'outil de recherche de dates agrégées vous permet de sélectionner des dates d'année/mois spécifiques et discrètes, telles que janvier 2003. Vous pouvez sélectionner un nombre quelconque de dates distinctes et séparées.
                • Cliquez sur un bouton rond pour basculer entre la plage de dates, les champs de date individuels ou les dates agrégées.
                • Conseils pour les champs Plage de dates :
                  • Cliquez sur la flèche vers le bas à droite de chaque champ pour ouvrir la liste déroulante, puis cliquez sur votre sélection dans la liste.
                  • Cliquez sur l'image bleue dans le sens inverse des aiguilles d'une montre à droite des champs de plage de dates pour réinitialiser les entrées aux valeurs par défaut (toutes).
                  • Pour sélectionner plusieurs valeurs dans la liste, appuyez sur la touche Ctrl de votre clavier tout en cliquant sur le bouton gauche de la souris.
                  • Pour sélectionner une plage de valeurs continues, appuyez sur la touche Maj de votre clavier pendant que vous cliquez et faites glisser le bouton gauche de la souris.
                  • La valeur par défaut pour l'outil de recherche de dates agrégées est toutes les valeurs.
                  • Le mode Avancé vous permet de choisir facilement plusieurs éléments dans différentes parties de la liste. Les éléments ne sont pas sélectionnés tant que vous n'avez pas cliqué sur le bouton "Déplacer" en mode avancé. Vous pouvez également saisir des valeurs à la main, un code par ligne, en mode Avancé. Le format du code est AAAA/MM/JJ. Par exemple, 2003/09 correspond à septembre 2003.
                  • Le symbole "plus", "+" indique que vous pouvez ouvrir l'élément, pour voir plus d'éléments en dessous.
                  • Les résultats d'une recherche sont affichés en bleu et indiqués par ">".
                  • Voir Comment utiliser un Finder ? pour plus d'informations sur l'utilisation de l'outil de recherche de dates agrégées.
                  • Voir l'aide de l'outil Finder pour plus d'astuces.
                  • Les champs de date individuels pour les dates de vaccination, de début et de décès combinent toutes les dates antérieures à 1980 dans un groupe intitulé « Avant 1980 ». Le champ de date individuel pour la date de fin du rapport comporte un groupe intitulé « Avant 1990 », car le programme VAERS a commencé en 1990.
                  • L'univers des dates possibles de vaccination, de début et de déclaration peut changer à chaque mise à jour des données, pour inclure de nouvelles dates qui n'avaient pas été signalées auparavant. Pour voir toutes les valeurs possibles pour les dates de vaccination à un moment donné, regroupez la demande de données par mois de vaccination.
                  • Lorsque les données sont exportées, des colonnes distinctes affichent à la fois le libellé et le code de chaque valeur.

                  Sélectionnez les dates auxquelles le rapport a été complété. Sélectionnez des années spécifiques ou des dates d'année/mois pour limiter votre demande aux périodes sélectionnées pour lesquelles le rapport a été complété. Voir Sélection de dates pour plus d'informations à l'aide des commandes.

                  Sélectionnez les dates de réception du rapport. Voir Sélection de dates pour plus d'informations à l'aide des commandes.

                  Sélectionnez les dates auxquelles la vaccination a été administrée. Voir Sélection de dates pour plus d'informations à l'aide des commandes.

                  Sélectionnez des années ou des dates d'année/mois spécifiques pour limiter votre demande aux périodes sélectionnées pour le moment où l'événement indésirable s'est produit. Voir Sélection de dates pour plus d'informations à l'aide des commandes.

                  Sélectionnez des années ou des dates d'année/mois spécifiques pour limiter votre demande aux périodes sélectionnées pour lesquelles le décès est survenu. Voir Sélection de dates pour plus d'informations à l'aide des commandes.

                  Exporter les résultats : Si cette case est cochée, les résultats de la requête sont exportés vers un fichier local. Plus d'informations sur la façon d'importer ce fichier dans d'autres applications peuvent être trouvées ici.
                  Afficher les totaux : Si coché, les totaux et sous-totaux apparaîtront dans le tableau des résultats.
                  Afficher les valeurs zéro : Si coché, les lignes contenant des valeurs nulles apparaîtront dans le tableau des résultats. Si elle n'est pas cochée, les lignes de valeur zéro ne sont pas affichées.
                  Précision: Sélectionnez la précision des calculs de pourcentage. Lorsque la mesure calculée pour un petit numérateur (nombre d'éléments mentionnés dans les rapports) est zéro, vous pouvez augmenter la précision pour révéler la valeur en affichant plus de nombres à droite de la virgule décimale.
                  Délai d'accès aux données : Sélectionnez la valeur du délai d'accès aux données. Cette valeur spécifie la durée maximale d'attente de l'accès aux données pour qu'une requête se termine. Si l'accès aux données prend trop de temps, un message s'affichera et vous pourrez augmenter le délai d'expiration ou simplifier votre demande. Si vous ne pouvez pas répondre à une demande en utilisant le délai d'expiration maximal, contactez le support utilisateur et nous essaierons d'exécuter une demande de données personnalisée pour vous.
                  • Ressources VAERS (https://vaers.hhs.gov)
                    • Site Internet
                    • Brochure
                    • Questions fréquemment posées
                    • Publications
                    • Guide consultatif pour l'interprétation des données VAERS
                    • Notes techniques VAERS
                    • Tableau des événements à signaler et définitions
                    • Formulaire de rapport VAERS 2.0 actuel
                    • Formulaire de rapport VAERS-1 précédent
                    • Lignes directrices à l'intention de l'industrie : Comment remplir le formulaire du système de déclaration des événements indésirables liés aux vaccins
                    • Événements à signaler par la loi : US Code 42, Public Health Service Act Section 300aa-25
                    • Déclaration requise des fabricants : Titre 21, Code of Federal Regulations Section 600.80
                    • Publications CDC/FDA, 1990-2002
                    • Article de l'APHA sur l'efficacité des rapports de VAERS
                    • Surveillance de l'innocuité après la vaccination : Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) - États-Unis, 1991-2001. 24 janvier 2003/Vol. 52/Non. SS-1 pp. 1-28.Erratum pour l'article ci-dessus

                    Informations Complémentaires

                    Limites des données :

                    • Les données sont non vérifié rapports d'événements de santé, mineurs et graves, survenus après la vaccination.
                    • Les données VAERS proviennent d'un système de surveillance passive. Ces données sont soumises aux limitations de la sous-déclaration, du biais de déclaration et du manque de taux d'incidence dans les groupes de comparaison non vaccinés.
                    • Les rapports montrent l'administration simultanée de plusieurs vaccins (ce qui rend difficile de savoir auquel des vaccins, le cas échéant, l'événement pourrait être attribué).
                    • VAERS reçoit occasionnellement des rapports de cas de fabricants américains qui ont été signalés à leurs filiales étrangères. En vertu des réglementations de la FDA, si un fabricant est informé d'un rapport de cas étranger décrivant un événement à la fois grave et inattendu (en d'autres termes, il n'apparaît pas sur l'étiquetage du produit), il est tenu de le soumettre au VAERS. Ces rapports de cas sont de qualité et d'exhaustivité des données variables, en raison des différences dans les pratiques de rapport des pays.
                    • Dans certains rapports des médias et sur certains sites Web sur Internet, les rapports du VAERS sont présentés comme vérifié cas de décès et de blessures liés au vaccin. Des déclarations comme celles-ci dénaturer la nature du VAERS.
                    • L'établissement de relations causales entre les vaccins et les événements indésirables nécessite une enquête scientifique supplémentaire. Le CDC et la FDA prennent en compte les facteurs complexes mentionnés ci-dessus, et d'autres, lors de la surveillance de la sécurité des vaccins et de l'analyse des rapports VAERS.
                    • Le personnel du VAERS au CDC et à la FDA assure le suivi de tous les rapports d'événements indésirables graves afin d'obtenir des certificats médicaux, de laboratoire, de décès et/ou d'autopsie supplémentaires pour aider à comprendre les circonstances. Cependant, les données publiques du VAERS ne changent généralement pas en fonction des informations obtenues au cours du processus de suivi.
                    • Voir également la clause de non-responsabilité au sommaire ci-dessus.

                    Les données VAERS sont limitées. Un rapport au VAERS ne signifie pas que le vaccin a causé l'événement indésirable, mais seulement que l'événement indésirable s'est produit quelque temps après la vaccination. En savoir plus sur l'interprétation des données VAERS dans Informations supplémentaires ci-dessus.

                    Mentions multiples :

                    Certains éléments peuvent avoir plus d'une occurrence dans un seul rapport d'événement, comme les symptômes, les produits vaccinaux, les fabricants et la catégorie d'événement. Si les données sont regroupées par l'un de ces éléments, le nombre dans la colonne Événements signalés peut dépasser le nombre total d'événements uniques. Si des pourcentages sont affichés, le pourcentage associé du total des rapports d'événements uniques dépassera 100 % dans de tels cas. Par exemple, le nombre de symptômes mentionnés est susceptible de dépasser le nombre d'événements signalés, car de nombreux rapports incluent plus d'un symptôme. Lorsque plus d'un symptôme se produit dans un seul rapport, le pourcentage de symptômes par rapport à des événements uniques est supérieur à 100 %.

                    Signaler des problèmes :

                    Les rapports VAERS sont inclus pour les données traitées jusqu'au vendredi précédent, en fonction de la date reçue par VAERS. Les données VAERS dans WONDER sont mises à jour chaque semaine. Les données incluses dans WONDER représentent un « instantané » des enregistrements VAERS pour les rapports reçus le vendredi précédent à un moment donné. Par exemple, un formulaire de rapport est rempli le 27 février, pour un événement qui s'est produit en janvier. Le VAERS reçoit le rapport le 3 mars. En raison du temps de traitement pour la saisie et la vérification des données, le rapport est entré dans les dossiers électroniques le 6 mars. Les rapports de suivi sont consignés au dossier le 16 mars. Le rapport initial est capturé dans le « instantané » du système WONDER pour la prochaine mise à jour des données. Cependant, les rapports de suivi n'apparaissent pas dans le système WONDER. Le système VAERS reçoit des mises à jour continues, y compris des révisions et de nouveaux rapports pour les périodes précédentes. Les rapports d'événements en double et/ou les rapports jugés faux sont supprimés de VAERS.


                    Big Data Bootcamp : ce que les gestionnaires doivent savoir pour tirer parti de la révolution du Big Data (2014)

                    Réfléchir à la manière dont vous souhaitez agir sur vos résultats une fois la collecte et l'analyse de vos données terminées vous aidera à vous frayer un chemin vers un résultat Big Data réussi.

                    Dans certains cas, les résultats de votre projet peuvent être des visualisations interactives ou des tableaux de bord que vous présentez à la direction, aux partenaires ou aux clients. Dans d'autres cas, vous pouvez mettre en œuvre des systèmes automatisés qui utilisent le Big Data pour prendre des mesures algorithmiques et prendre de meilleures décisions financières, modifier automatiquement les prix ou diffuser des publicités plus ciblées.

                    Votre feuille de route doit également inclure un plan pour rassembler les bons membres de l'équipe et pour accéder aux actifs de données nécessaires que vous souhaitez analyser. Avec votre vision et vos questions clés en main, vous pouvez ensuite combiner les personnes, la technologie et les sources de données nécessaires pour fournir les réponses dont vous avez besoin.

                    Tout d'abord, jetons un coup d'œil à l'un des domaines émergents les plus en vue du Big Data, celui de SQL et de NoSQL. À bien des égards, les magasins de données NoSQL sont un pas en arrière vers le futur.

                    Les systèmes traditionnels de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) reposent sur un magasin de données basé sur des tables et un langage de requête structuré (SQL) pour accéder aux données. En revanche, les systèmes NoSQL n'utilisent pas d'approche basée sur des tables et n'utilisent pas non plus SQL. Au lieu de cela, ils s'appuient sur une approche de stockage clé-valeur pour le stockage et la recherche de données.Les systèmes NoSQL ressemblent beaucoup aux systèmes de gestion de l'information (IMS) qui étaient couramment utilisés avant l'introduction des systèmes de bases de données relationnelles !

                    Avant les systèmes de bases de données relationnelles, les données étaient stockées dans des magasins de données relativement simples, un peu comme les systèmes de valeurs-clés des offres NoSQL d'aujourd'hui. Ce qui a changé, c'est qu'après une très longue période (environ 40 ans) d'utilisation de systèmes informatiques pour stocker des données structurées, les données non structurées se développent désormais à un rythme beaucoup plus rapide que leur homologue structuré. L'IMS est de retour et il est connu sous le nom de NoSQL. Ce qui a également changé, c'est que tout comme MySQL est devenu populaire en raison de son approche de distribution open source, NoSQL bénéficie également de la popularité de l'open source, principalement sous la forme de MongoDB et Cassandra.

                    Comme la base de données MySQL, qui était open source mais dont le support commercial était disponible via la société du même nom, MongoDB adopte une approche similaire. MongoDB est disponible sous forme de logiciel gratuit et open source, avec des versions commerciales et un support disponibles auprès de la société du même nom. Cassandra est une autre base de données NoSQL, et elle est maintenue par Apache Software Foundation.

                    MongoDB est la base de données NoSQL la plus populaire et MongoDB (la société) a levé quelque 231 millions de dollars de financement. DataStax offre un support commercial à Cassandra et a levé quelque 83 millions de dollars à ce jour. Aerospike est un autre acteur dans le domaine et s'est concentré sur l'amélioration des performances NoSQL en optimisant son offre spécifiquement pour tirer parti des caractéristiques du stockage flash. Aerospike a récemment décidé d'ouvrir le code de son serveur de base de données.

                    Les bases de données NoSQL sont particulièrement bien adaptées comme magasins de documents. Les bases de données structurées traditionnelles nécessitent la définition initiale des tables et des colonnes avant de pouvoir stocker des données. En revanche, les bases de données NoSQL utilisent un schéma dynamique qui peut être modifié à la volée.

                    En raison de l'énorme volume de données non structurées en cours de création, les bases de données NoSQL gagnent en popularité. Il est peut-être un peu trop tôt pour dire &ldquogoodbye&rdquo aux bases de données SQL, mais pour les applications qui doivent stocker de grandes quantités de données non structurées, NoSQL a beaucoup de sens.

                    Compiler et interroger le Big Data

                    L'identification des sources de données avec lesquelles vous souhaitez travailler est l'une des premières étapes majeures de l'élaboration de votre feuille de route Big Data. Certaines données peuvent être publiques, comme les données de marché, de population ou météorologiques. D'autres sources de données peuvent se trouver à divers endroits en interne. Si vous cherchez à analyser et à réduire les problèmes de sécurité du réseau, vos données peuvent se présenter sous la forme de fichiers journaux répartis sur différents périphériques réseau.

                    Si votre objectif est d'augmenter vos revenus grâce à de meilleures ventes et marketing, vos données peuvent se présenter sous la forme de journaux de sites Web, de tableaux de bord d'applications et de divers produits d'analyse, à la fois internes et basés sur le cloud. Ou vous travaillez peut-être sur un projet de conformité juridique Big Data. Dans ce cas, vos données se présentent sous la forme de documents et d'e-mails répartis sur les systèmes de messagerie, les serveurs de fichiers et les sauvegardes système. Les données de transactions financières peuvent être stockées dans différents entrepôts de données.

                    Selon les outils que vous choisissez d'utiliser, vous n'aurez peut-être pas besoin de rassembler toutes les données dans un seul référentiel. Certains produits peuvent fonctionner avec les données là où elles se trouvent, plutôt que de les extraire dans un magasin commun. Dans d'autres cas, vous souhaiterez peut-être compiler toutes les données en un seul endroit afin de pouvoir les analyser plus rapidement.

                    Une fois que vous y avez accès, votre prochaine étape consiste à exécuter des requêtes pour obtenir les données spécifiques dont vous avez besoin. Malgré la taille croissante des données non structurées, la grande majorité du Big Data est toujours interrogée à l'aide d'approches SQL et de type SQL. Mais d'abord, parlons de la façon de mettre les données dans un état avec lequel vous pouvez travailler.

                    L'un des plus gros problèmes qui se pose généralement lorsque l'on travaille avec le Big Data est le formatage des données. Par exemple, les fichiers journaux produits par le réseau et les systèmes informatiques fabriqués par différents fournisseurs contiennent des informations similaires mais dans des formats différents. Par exemple, tous les fichiers journaux peuvent contenir des informations sur les erreurs qui se sont produites, quand ces erreurs se sont produites et sur quel périphérique.

                    Mais chaque fournisseur génère ces informations d'erreur dans un format légèrement différent. Le texte identifiant le nom d'un périphérique peut être appelé DeviceName dans un fichier journal et device_name dans un autre. Les heures peuvent être stockées dans différents formats, certains systèmes stockent l'heure en temps universel coordonné (UTC), tandis que d'autres systèmes enregistrent l'heure en heure locale, par exemple l'heure standard du Pacifique (PST) s'il s'agit du fuseau horaire dans lequel un serveur ou un périphérique particulier s'exécute. .

                    Des entreprises comme Informatica ont historiquement développé des outils et des services pour résoudre ce problème. Cependant, de telles approches obligent les utilisateurs à définir des règles complexes pour transformer les données en formats cohérents. Plus récemment, des entreprises comme Trifacta, fondée par Joe Hellerstein, professeur d'informatique à l'UC Berkeley, ont cherché à simplifier le défi de la transformation des données grâce à des logiciels de modélisation et d'apprentissage automatique.

                    Une fois que vous avez les données dans un état exploitable, votre prochaine étape consiste à interroger les données afin que vous puissiez obtenir les informations dont vous avez besoin. Pour les données structurées stockées dans Oracle, DB2, MySQL, PostgreSQL et d'autres bases de données structurées, vous utilisez SQL. Des commandes simples comme SELECT vous permettent de récupérer des données à partir de tables. Lorsque vous souhaitez combiner des données de plusieurs tables, vous pouvez utiliser la commande JOIN. Les requêtes SQL peuvent devenir assez complexes lorsque vous travaillez avec de nombreuses tables et colonnes, et les administrateurs de bases de données experts peuvent souvent optimiser les requêtes pour qu'elles s'exécutent plus efficacement. Dans les applications gourmandes en données, très souvent, le magasin de données et les requêtes utilisées pour accéder aux données qui y sont stockées peuvent devenir la partie la plus critique du système.

                    Bien que les requêtes SQL puissent parfois être lentes à exécuter, elles sont généralement plus rapides que la plupart des tâches Big Data basées sur Hadoop, qui sont basées sur des lots. Hadoop, avec MapReduce, est devenu synonyme de Big Data pour sa capacité à distribuer des charges de travail Big Data massives sur de nombreux serveurs de base. Mais le problème pour les analystes de données habitués à travailler avec SQL était que Hadoop ne prenait pas en charge les requêtes de style SQL et qu'il fallait beaucoup de temps pour obtenir des résultats en raison de la nature orientée batch de Hadoop.

                    Noter Alors que les bases de données traditionnelles orientées SQL constituaient jusqu'à récemment le moyen le plus simple d'interroger des données, la technologie NoSQL rattrape rapidement son retard. Apache Hive, par exemple, fournit une interface de type SQL à Hadoop.

                    Plusieurs technologies ont évolué pour résoudre le problème. Premièrement, Hive est essentiellement SQL pour Hadoop. Si vous travaillez avec Hadoop et avez besoin d'une interface de requête pour accéder aux données, Hive, qui a été développé à l'origine sur Facebook, peut fournir cette interface. Bien qu'il soit identique à SQL, l'approche de requête est similaire.

                    Après avoir développé vos requêtes, vous souhaitez finalement afficher vos données sous forme visuelle. Les tableaux de bord et les visualisations fournissent la réponse. Certaines analyses et présentations de données peuvent être effectuées dans des tableurs classiques comme Excel. Mais pour des visualisations interactives et plus avancées, il vaut la peine de vérifier les produits de fournisseurs tels que Tableau et Qliktech. Leurs produits fonctionnent avec des langages de requête, des bases de données et des sources de données structurées et non structurées pour convertir les résultats d'analyse bruts en informations significatives.

                    Analyse de Big Data : obtenir ce que vous voulez

                    La clé pour obtenir ce que vous voulez avec le Big Data est d'adopter une approche itérative et pilotée par les tests. Plutôt que de supposer qu'une analyse de données particulière est correcte, vous pouvez tirer une conclusion éclairée, puis tester pour voir si elle est correcte.

                    Par exemple, supposons que vous souhaitiez appliquer le Big Data à vos efforts marketing, en particulier pour comprendre comment optimiser vos canaux de génération de leads. Si vous utilisez une gamme de canaux différents, tels que les réseaux sociaux, la publicité en ligne, les blogs et l'optimisation des moteurs de recherche, vous obtenez les données sur toutes ces sources en un seul endroit. Après cela, vous analyserez les résultats et déterminerez les taux de conversion de la campagne au prospect, au prospect et au client timide, par canal. Vous pouvez même aller plus loin en produisant une analyse granulaire qui vous indique à quelle heure de la journée, quel jour de la semaine, quels types de tweets ou types de contenu produisent les meilleurs résultats.

                    À partir de cette analyse, vous pourriez décider d'investir davantage dans des campagnes sociales un jour particulier de la semaine, par exemple le mardi. La bonne nouvelle avec le Big Data est que vous pouvez tester itérativement vos conclusions pour voir si elles sont correctes. Dans ce cas, en organisant davantage de campagnes de marketing sur les réseaux sociaux le mardi, vous savez rapidement si cet investissement supplémentaire est judicieux. Vous pouvez même exécuter des tests multivariés et combiner votre investissement supplémentaire dans les médias sociaux avec une variété de différents types de marketing de contenu pour voir quelles combinaisons convertissent le plus de prospects en clients.

                    Parce que le Big Data rend la collecte de données plus rentable et plus rapide pour analyser ces données, vous pouvez vous permettre d'être beaucoup plus itératif et expérimental que par le passé. Cela est vrai que vous appliquiez le Big Data au marketing, aux ventes ou à pratiquement toute autre partie de votre entreprise.

                    Big Data Analytics : interpréter ce que vous obtenez

                    Lorsqu'il s'agit d'interpréter les résultats que vous obtenez du Big Data, le contexte est primordial. Il est trop facile de prendre des données à un moment donné et de supposer qu'elles sont représentatives. Ce qui compte vraiment avec le Big Data, c'est de regarder la tendance.

                    Poursuivant l'exemple précédent, si les conversions de leads d'un canal sont inférieures un jour de la semaine mais supérieures un autre, il serait trop facile de supposer que ces taux de conversion resteront les mêmes au fil du temps. De même, s'il y a quelques erreurs signalées par un ordinateur ou un équipement réseau, il peut s'agir d'incidents isolés. Mais si ces erreurs continuent de se produire ou se produisent en même temps que d'autres erreurs dans un réseau plus vaste, cela pourrait indiquer un problème beaucoup plus important.

                    En réalité, il est crucial d'avoir des points de données dans le temps et dans le contexte d'autres événements. Pour déterminer si un jour particulier de la semaine produit de meilleurs résultats des efforts de marketing social que les autres jours de la semaine, vous devez mesurer les performances de chacun de ces jours sur plusieurs semaines et comparer les résultats. Pour déterminer si une erreur système est révélatrice d'une panne de réseau ou d'une attaque de sécurité plus importante, vous devez être en mesure d'examiner les erreurs dans l'ensemble du système.

                    Aucun outil n'est peut-être plus puissant pour aider à interpréter les résultats du Big Data que la visualisation. Les visualisations géographiques peuvent mettre en évidence des erreurs qui se produisent à différents endroits. Les visualisations temporelles peuvent afficher des tendances, telles que les taux de conversion, les revenus, les prospects et d'autres mesures au fil du temps. Rassembler des données ­géographiques et temporelles peut produire certaines des visualisations ­ les plus puissantes de toutes. Les visualisations interactives peuvent vous permettre de reculer et d'avancer dans le temps. De telles approches peuvent être appliquées non seulement aux entreprises, mais aussi à l'éducation, aux soins de santé et au secteur public. Par exemple, les visualisations interactives peuvent montrer l'évolution de la population et du PIB pays par pays au fil du temps, ce qui peut ensuite être utilisé pour évaluer les investissements potentiels dans ces régions à l'avenir.

                    Vous en apprendrez plus sur la visualisation plus loin dans le livre, mais à un niveau élevé, vous pouvez utiliser des outils de fournisseurs tels que Tableau et Qliktech&rsquos Qlikview pour ­créer des visualisations générales. Pour des domaines spécifiques, tels que les visualisations géographiques, des produits comme CartoDB facilitent la création de visualisations dans n'importe quelle page Web avec seulement quelques lignes de HTML et JScript.

                    Dans certains cas, l'interprétation des données signifie peu ou pas d'interaction humaine. Pour la publicité en ligne, les transactions financières et la tarification, des logiciels combinés à des algorithmes peuvent vous aider à interpréter les résultats et à essayer de nouvelles expériences. Les programmes informatiques interprètent des ensembles de données complexes et proposent de nouvelles publicités, négocient des actions et augmentent ou diminuent les prix en fonction de ce qui fonctionne et de ce qui ne fonctionne pas. Une telle interprétation automatisée est susceptible de jouer un rôle de plus en plus important à mesure que les ensembles de données continuent de croître en volume et que les décisions doivent être prises plus rapidement et à plus grande échelle que jamais. Dans ces systèmes, la surveillance humaine est essentielle et les tableaux de bord qui montrent les changements de comportement du système, mettent en évidence les exceptions et permettent une intervention manuelle sont essentiels.

                    Dois-je jeter mon SGBDR ?

                    Pratiquement depuis leur invention, les gens essaient de se débarrasser des bases de données. La réponse simple est que vous ne devriez pas jeter votre SGBDR. C'est parce que chaque technologie Big Data a sa place, selon le type de données que vous devez stocker et le type d'accès dont vous avez besoin pour ces données.

                    Les systèmes de bases de données relationnelles ont été inventés par Edgar Codd chez IBM à la fin des années 1960 et au début des années 1970. Contrairement à son prédécesseur, le système de gestion de l'information (IMS), un SGBDR se compose de plusieurs tables. En revanche, les systèmes IMS sont organisés selon une structure hiérarchique et sont souvent utilisés pour enregistrer des données de transaction à grande vitesse, telles que les transactions de services financiers. Tout comme la radio n'a pas disparu avec l'apparition de la télévision, les systèmes IMS n'ont pas disparu avec l'apparition du SGBDR. De même, avec les nouvelles technologies comme Hadoop et MapReduce, le SGBDR ne disparaît pas.

                    Premièrement, il ne serait pas pratique de se débarrasser simplement des systèmes de bases de données structurées classiques comme Oracle, IBM DB2, MySQL et autres. Les ingénieurs logiciels connaissent bien ces systèmes et travaillent avec eux depuis des années. Ils ont ­écrit de nombreuses applications qui s'interfacent avec ces systèmes en utilisant le langage de requête structuré bien connu ou SQL. Et ces systèmes ont évolué au fil du temps pour prendre en charge la réplication des données, la redondance, la sauvegarde et d'autres exigences de l'entreprise.

                    Deuxièmement, le SGBDR continue de servir un objectif très pratique. Comme l'implique SQL, le langage utilisé pour stocker et récupérer des données dans des bases de données, un SGBDR est le plus approprié pour stocker des données structurées. Les informations de compte, les dossiers des clients, les informations de commande et autres sont généralement stockés dans un SGBDR.

                    Mais lorsqu'il s'agit de stocker des informations non structurées telles que des documents, des pages Web, du texte, des images et des vidéos, l'utilisation d'un SGBDR n'est probablement pas la meilleure approche. Les systèmes SGBDR ne sont pas non plus idéaux si la structure des données que vous devez stocker change fréquemment.

                    Contrairement aux systèmes de bases de données traditionnels, les technologies Big Data plus récemment introduites, tout en excellant dans le stockage de quantités massives de données non structurées, ne fonctionnent pas aussi bien avec les données hautement structurées. Il leur manque la simplicité élégante d'un langage de requête structuré. Ainsi, même si le stockage des données est facile, il est difficile de les récupérer sous la forme dont vous avez besoin.

                    C'est pourquoi les systèmes Big Data d'aujourd'hui commencent à adopter davantage les capacités des systèmes de bases de données traditionnels, tandis que les systèmes de bases de données traditionnels adoptent les caractéristiques des technologies Big Data d'aujourd'hui. Deux approches technologiques aux extrémités opposées du spectre se ressemblent davantage parce que les clients l'exigent.

                    Aujourd'hui, les utilisateurs ne sont pas prêts à abandonner les capacités auxquelles ils se sont habitués au cours des 40 dernières années. Au lieu de cela, ils veulent le meilleur des deux mondes et des systèmes mdash qui peuvent gérer à la fois des données structurées et non structurées, avec la possibilité de répartir ces données sur de nombreuses machines différentes pour le stockage et le traitement.

                    Noter Les systèmes Big Data sont de moins en moins SQL ou NoSQL. Au lieu de cela, les clients veulent de plus en plus le meilleur des deux mondes, et les fournisseurs proposent donc des produits hybrides présentant les atouts de chacun.

                    L'une des grandes promesses du Big Data est qu'il peut traiter d'immenses quantités de données sur du matériel de base. Cela signifie que les entreprises peuvent stocker et traiter plus de données à un coût moindre que jamais. Mais il est important de garder à l'esprit que les entreprises les plus gourmandes en données comme Facebook, Google et Amazon conçoivent leurs propres serveurs personnalisés pour exécuter aujourd'hui les applications les plus gourmandes en données.

                    Ainsi, lorsqu'il s'agit de concevoir votre feuille de route Big Data, il existe quelques approches timides que vous pouvez adopter pour votre infrastructure sous-jacente et le matériel qui exécute tous les logiciels qui transforment toutes ces données en informations exploitables.

                    Une option consiste à créer votre propre infrastructure en utilisant du matériel de base. Cela fonctionne généralement bien pour les clusters Hadoop internes, où les entreprises souhaitent maintenir leur propre infrastructure, du bare metal jusqu'à l'application. Une telle approche signifie qu'il est facile d'ajouter plus de capacité de calcul à votre cluster et qu'il vous suffit d'ajouter plus de serveurs. Mais le coût caché se joue dans le temps. Bien que de tels clusters soient relativement faciles à configurer, vous devez gérer à la fois le matériel sous-jacent et le logiciel d'application.

                    Cette approche nécessite également que vous disposiez d'une expertise interne en matière de matériel, de logiciels et d'analyse. Si vous en avez les ressources, cette approche peut être la plus judicieuse lorsque vous expérimentez le Big Data en tant que prototype d'une application plus importante. Il vous donne une connaissance directe de ce qui est nécessaire pour configurer et exploiter un système Big Data et vous donne le plus de contrôle sur le matériel sous-jacent qui a souvent un impact énorme sur les performances des applications.

                    Une autre option consiste à faire appel à un fournisseur de services gérés. Dans ce cas, votre matériel peut résider soit en interne, soit dans le centre de données de votre fournisseur. Dans la plupart des cas, le fournisseur est responsable de la gestion des pannes matérielles, de l'alimentation, du refroidissement et des autres besoins d'infrastructure liés au matériel.

                    Une autre option encore consiste à effectuer tout votre traitement Big Data dans le cloud. Cette approche vous permet de faire tourner les serveurs selon vos besoins, sans faire l'investissement initial généralement requis pour créer votre propre infrastructure Big Data à partir de zéro. L'inconvénient est qu'il y a souvent une couche de logiciel de virtualisation entre votre application et le matériel sous-jacent, ce qui peut ralentir les performances de l'application.

                    Noter La technologie cloud vous permet de configurer des serveurs selon vos besoins et de faire évoluer le système rapidement et sans investir dans votre propre matériel. Cependant, le logiciel de virtualisation utilisé dans de nombreux systèmes basés sur le cloud ralentit un peu les choses.

                    Il y a quelques jours, IBM, Sun Microsystems, Dell, HP et d'autres se sont affrontés pour offrir une variété de solutions matérielles différentes. Ce n'est plus le cas. De nos jours, il s'agit beaucoup plus du logiciel qui s'exécute sur le matériel que du matériel lui-même.

                    Quelques choses ont changé. Premièrement, la conception et la fabrication de matériel sur mesure sont incroyablement chères et les marges sont minces. Deuxièmement, la nature évolutive (plutôt que évolutive) de nombreuses applications actuelles signifie que lorsqu'un client a besoin de plus de puissance ou de stockage, c'est aussi simple que d'ajouter un autre serveur. De plus, grâce à la loi de Moore&rsquos, plus de puissance de calcul peut tenir dans un espace de plus en plus petit. En regroupant plusieurs cœurs (processeurs) dans chaque ­processeur, chaque processeur a plus de punch. Chaque serveur dispose de plus de mémoire et chaque lecteur stocke plus de données.

                    Il n'y a aucun doute là-dessus, cependant. Aujourd'hui, les applications Big Data sont des porcs de mémoire et de stockage. Dans la plupart des cas, vous devez charger vos serveurs, qu'ils soient locaux ou basés sur le cloud, avec autant de mémoire que possible.Par rapport à la mémoire, les disques sont encore relativement lents. Par conséquent, chaque fois qu'un ordinateur doit accéder au disque pour récupérer une donnée, les performances en pâtissent. Plus il y a de données pouvant être mises en cache en mémoire, plus votre application&mdashand sera rapide et donc votre traitement de données&mdash sera.

                    L'autre clé consiste à écrire des applications distribuées qui tirent parti de l'approche matérielle évolutive. C'est l'approche que des entreprises comme Facebook, Google, Amazon et Twitter ont utilisée pour créer leurs applications. C'est l'approche que vous devez adopter pour pouvoir facilement ajouter plus de capacité de calcul pour répondre aux exigences de vos applications. Chaque jour, de plus en plus de données sont créées, et une fois que vous utilisez vos propres solutions Big Data, il est presque certain que vous voulez plus d'espace de stockage et un traitement plus rapide des données.

                    Une fois que votre projet Big Data devient suffisamment grand, il peut être judicieux d'opter pour du matériel spécifiquement optimisé pour votre application. Des fournisseurs comme Oracle et IBM servent certaines des plus grandes applications. La plupart de leurs systèmes sont construits à partir de composants matériels de base tels que les processeurs Intel, la mémoire standard, etc. Mais pour les applications pour lesquelles vous avez besoin d'une fiabilité et d'un service garantis sur lesquels vous pouvez compter, vous pouvez décider qu'il vaut la peine de payer le prix de leurs offres de matériel, de logiciels et de services timidement intégrés.

                    Jusque-là, cependant, les serveurs standard devraient vous donner tout ce dont vous avez besoin pour démarrer avec le Big Data. La beauté des applications évolutives en matière de Big Data est que si un serveur ou un disque dur tombe en panne, vous pouvez simplement le remplacer par un autre. Mais achetez certainement plus de mémoire et des disques plus gros que ce dont vous pensez avoir besoin. Vos données augmenteront beaucoup plus rapidement et occuperont beaucoup plus de mémoire que vos meilleures estimations ne peuvent anticiper.

                    Data Scientists et Data Admins : Big Data Managers

                    Le cabinet de conseil McKinsey estime que le Big Data peut avoir un impact énorme dans de nombreux domaines, des soins de santé à la fabrication en passant par le secteur public. Dans le seul domaine de la santé, les États-Unis pourraient réduire leurs dépenses de santé d'environ 8 % par an grâce à une utilisation efficace du Big Data.

                    Pourtant, nous sommes confrontés à une pénurie de ceux qui connaissent bien les technologies, l'analyse et les outils de visualisation du Big Data. Selon McKinsey, les États-Unis à eux seuls font face à une pénurie de 140 000 à 190 000 analystes de données et de 1,5 million de &ldquomanagers et analystes ayant les compétences nécessaires pour comprendre et prendre des décisions basées sur l'analyse du Big Data.&rdquo 1

                    Il n'existe pas de définition standard des rôles de data scientist et d'analyste de données. Cependant, les data scientists ont tendance à être plus familiarisés avec les outils nécessaires pour travailler avec les données, tandis que les analystes de données se concentrent davantage sur le résultat souhaité et sur les questions auxquelles il faut répondre, les objectifs commerciaux, les métriques clés et les tableaux de bord résultants qui seront utilisés. sur une base quotidienne. En raison de la relative nouveauté du Big Data, ces rôles sont souvent flous.

                    Lorsqu'il s'agit de travailler avec des données structurées stockées dans une base de données traditionnelle, il n'y a rien de mieux que d'avoir un administrateur de base de données (DBA) expérimenté à portée de main. Bien que la création de requêtes SQL de base soit simple, lorsque vous travaillez avec de nombreuses tables et de nombreuses lignes, et lorsque vous travaillez avec des données stockées dans plusieurs bases de données, les requêtes peuvent devenir très rapidement complexes. Un DBA peut trouver comment optimiser les requêtes afin qu'elles s'exécutent aussi efficacement que possible.

                    Pendant ce temps, les administrateurs système sont généralement responsables de la gestion des référentiels de données et parfois de la gestion des systèmes sous-jacents requis pour stocker et traiter de grandes quantités de données. Au fur et à mesure que les organisations continuent de capturer et de stocker davantage de données à partir de sites Web, d'applications, de clients et de systèmes physiques tels que les moteurs d'avion, les voitures et tous les autres appareils constituant l'Internet des objets, le rôle des administrateurs de système et de base de données continuera de croître . Concevoir les bons systèmes dès le départ et choisir où et comment stocker les données localement ou dans le cloud est essentiel pour une stratégie Big Data réussie à long terme. Une telle stratégie est la base de la construction d'un actif Big Data propriétaire qui offre un avantage concurrentiel stratégique.

                    Tous ces rôles sont essentiels pour obtenir un résultat positif du Big Data. Toutes les données du monde vous donneront les réponses dont vous avez besoin si vous ne savez pas quelles questions poser. Une fois que les réponses sont disponibles, elles doivent être mises sous une forme sur laquelle les gens peuvent agir. Cela signifie traduire des analyses complexes, des arbres de décision et des statistiques brutes en tableaux de bord et visualisations faciles à comprendre.

                    La bonne nouvelle pour ceux qui n'ont pas les compétences approfondies requises pour devenir des experts du Big Data est que des dizaines de cours liés au Big Data sont désormais disponibles en ligne, à la fois dans les entreprises et dans les collèges et universités locaux. Des fournisseurs comme IBM et Rackspace proposent également des cours sur le Big Data en ligne, Rackspace ayant récemment introduit son CloudU gratuit. 2

                    Une entreprise Fortune 500 avec laquelle je travaille gère une université interne dans le cadre de son investissement continu en capital humain. Ils ont récemment ajouté à leurs offres des cours sur le Big Data, le cloud et la cybersécurité de mon entreprise&mdashThe Big Data Group&mdash. Dans ces cours, nous couvrons non seulement les derniers développements dans ces domaines, mais discutons également des opportunités Big Data que les participants peuvent explorer lorsqu'ils retournent à leur travail quotidien.

                    Compte tenu des chiffres cités par le rapport McKinsey, je m'attends à ce que davantage d'entreprises investissent dans le Big Data, l'analyse et la formation à l'administration des données pour les cadres et les employés dans les mois et les années à venir. C'est une bonne nouvelle pour ceux qui cherchent à percer dans le Big Data, à changer de fonction ou simplement à mieux utiliser les données lorsqu'il s'agit de prendre des décisions commerciales importantes.

                    Directeur des données : propriétaire du Big Data

                    Selon le cabinet d'études Gartner, d'ici 2015, 25 % des grandes organisations mondiales auront nommé un Chief Data Officer (CDO). 3 Le nombre de CDO dans les grandes organisations a doublé de 2012 à 2014. Pourquoi l'essor des CDO ?

                    Pendant de nombreuses années, les technologies de l'information (TI) concernaient principalement le matériel, les logiciels et la gestion des ressources, des fournisseurs et des budgets nécessaires pour ­fournir des capacités technologiques aux grandes organisations. Les ressources informatiques d'une entreprise étaient une source d'avantage concurrentiel. Les bons investissements informatiques pourraient permettre à une organisation d'être plus collaborative et agile que ses concurrents. Les données n'étaient qu'un élément d'une stratégie informatique plus large, souvent même pas envisagées séparément des ressources de stockage et de calcul.

                    Désormais, les données elles-mêmes deviennent la source de l'avantage concurrentiel stratégique qu'était autrefois l'informatique, le matériel de stockage et les ressources informatiques étant les acteurs timides du Big Data.

                    Alors que les entreprises cherchent à tirer davantage parti du Big Data, les utilisations et les abus de ces données font l'objet d'un examen plus approfondi. L'augmentation spectaculaire de la quantité d'informations que les entreprises stockent, combinée à un nombre croissant de cas dans lesquels des pirates ont obtenu des données personnelles que les entreprises stockent, a placé les données dans sa propre classe.

                    2013 a vu deux violations de données très médiatisées. Les pirates ont volé plus de 70 millions d'enregistrements de données personnelles au détaillant Target, qui comprenaient le nom, l'adresse, l'adresse e-mail et le numéro de téléphone des acheteurs de Target. Les pirates ont également volé quelque 38 millions d'enregistrements de comptes d'utilisateurs au fabricant de logiciels Adobe. Puis, en 2014, des pirates ont eu accès aux comptes eBay, mettant en danger quelque 145 millions de comptes d'utilisateurs.

                    L'importance des données a également augmenté en raison de problèmes de confidentialité. Les clients partagent beaucoup plus d'informations personnelles qu'auparavant, des numéros de carte de crédit aux préférences d'achat, des photos personnelles aux connexions sociales. En conséquence, les entreprises en savent beaucoup plus sur leurs clients qu'elles ne le faisaient par le passé. Aujourd'hui, le simple fait de visiter un site Web crée une énorme traînée d'informations numériques. Quels produits avez-vous passé plus de temps à regarder ? Lesquelles avez-vous sautées ? Quels produits avez-vous consultés sur d'autres sites Web qui pourraient être liés à votre décision d'achat ? Toutes ces données sont disponibles sous forme de fil d'Ariane numérique qui trace votre chemin lorsque vous naviguez sur le Web, que ce soit sur votre ordinateur, votre tablette ou votre téléphone mobile.

                    La demande d'accès aux données et non seulement aux données elles-mêmes, mais aux bons outils pour les analyser, les visualiser et les partager, a également augmenté. Autrefois le domaine des experts en analyse de données rompus aux outils statistiques comme R, les informations exploitables basées sur les données sont désormais très demandées par tous les membres de l'organisation. Les responsables des opérations, les responsables hiérarchiques, les spécialistes du marketing, les commerciaux et les personnes chargées du service client souhaitent tous un meilleur accès aux données afin de mieux servir les clients.

                    De plus, les données pertinentes sont tout aussi susceptibles d'être dans le cloud que d'être stockées sur les serveurs internes d'une entreprise. Qui peut rassembler toutes ces données, s'assurer que les utilisations de ces données sont conformes aux exigences de confidentialité et fournir les outils, la formation et l'accès aux données nécessaires pour permettre aux gens de les comprendre ? Le CDO.

                    L'informatique était et continue d'être une forme d'avantage concurrentiel. Les données prennent maintenant de plus en plus d'importance en tant qu'autre forme d'avantage concurrentiel et d'actif stratégique mdasha à construire et à gérer en soi. En conséquence, je m'attends à ce que de nombreuses autres organisations élèvent l'importance des données au niveau de la direction dans les années à venir.

                    Pour réaliser votre vision du Big Data, vous avez besoin des bons membres de l'équipe, de la bonne technologie et des bonnes sources de données. Avant de constituer votre équipe, vous voudrez peut-être expérimenter avec quelques ressources Big Data gratuites en ligne. L'explorateur de données publiques de Google vous permet d'interagir avec différentes sources de données publiques à l'adresse www.google.com/publicdata/directory. Même s'il ne s'agit peut-être pas des sources de données avec lesquelles vous souhaitez éventuellement travailler, passer quelques heures ou même quelques minutes à jouer avec l'explorateur de données peut vous donner une bonne idée des types de visualisations et de tableaux de bord que vous souhaitez créer. vous aider à interpréter et expliquer vos résultats Big Data.

                    Avec votre résultat Big Data à l'esprit, vous pouvez commencer à rassembler votre équipe, votre technologie et vos ressources de données.

                    Votre équipe se compose à la fois de membres réels et virtuels. Faites participer des parties prenantes de différents domaines fonctionnels à mesure que vous conjuguez vos efforts de Big Data. Même si votre projet peut être axé uniquement sur le marketing ou la conception de sites Web, il est probable que vous ayez besoin de ressources informatiques et d'une approbation juridique ou de conformité avant que votre projet ne soit terminé.

                    Il existe tellement de technologies Big Data différentes que le choix peut souvent être écrasant. Ne laissez pas la technologie piloter votre projet et vos exigences commerciales devraient guider votre choix de technologie.

                    Enfin, vous ne pourrez peut-être pas accéder immédiatement à toutes les données dont vous avez besoin. C'est là que le fait d'avoir les tableaux de bord que vous voulez finalement fournir conçus et esquissés à l'avance peut aider à garder les choses sur la bonne voie. Même lorsque vous pouvez &rsquot remplir chaque graphique, l'utilisation de visualisations de maquette peut aider à indiquer clairement à tout le monde quelles sources de données sont les plus importantes pour concrétiser votre vision du Big Data.

                    Dans les chapitres à venir, nous explorons en détail une variété de technologies, d'outils de visualisation et de types de données différents. Partir de la fin en tête et adopter une approche itérative et pilotée par les tests vous aidera à transformer votre vision du Big Data en réalité.


                    Résultats de l'élection présidentielle aux États-Unis : 1976-2016 dans Tableau

                    Mission de projet de géovisualisation, SA8905, automne 2020

                    Le lien du projet peut être trouvé ici.

                    introduction

                    Les élections présidentielles américaines ont lieu tous les quatre ans et une grande attention est accordée à la polarisation de la politique américaine basée sur le vote pour l'un des principaux partis politiques, le Parti démocrate et le Parti républicain. Ce projet vise à utiliser la visualisation pour montrer les résultats de nombreuses élections différentes au fil du temps afin de voir comment le public américain vote pour ces deux partis.

                    Méthodologie et données

                    Tableau a été utilisé pour la visualisation des données en raison de sa capacité à intégrer plusieurs feuilles de données et à reconnaître les données spatiales pour créer instantanément des cartes. Il est également capable de générer rapidement différents types de visualisations dans des cartes cartographiques, des graphiques à barres, des graphiques linéaires, etc.

                    Les données ont été collectées sur le site Web de l'Université de Californie à Santa Barbara, le projet de la présidence. Le référentiel contient des données d'élections jusqu'en 1789. Cette visualisation remontera à 1976 et affichera les résultats jusqu'en 2016. D'autres sources de données ont été prises en compte pour cette visualisation, à savoir l'ensemble de données Election Lab du MIT de 1976 à 2016. Cependant, cet ensemble de données contenait les résultats de jusqu'à 66 partis différents pour lesquels des votes ont été exprimés de 1976 à 2016. L'intégration de ce niveau de détail aurait montré des champs de données incohérents au cours des différentes années électorales. D'autres partis politiques sont omis de ce projet en raison de l'incohérence des partis entrants par année et du fait que les démocrates et les républicains recueillent la grande majorité des voix nationales. Les données du projet de la présidence ont été utilisées car elles ont fourni des vues plus simples des résultats démocrates-républicains.

                    Récupération de données

                    L'inconvénient de l'utilisation des données du projet de présidence de l'UCSB est qu'elles ne sont pas disponibles en tant que fichier de données propre !

                    Les données ont été collectées à partir de chaque page de données individuelles dans une feuille Excel. Un petit élément de données qui a été collecté ailleurs était les données nationales sur la participation électorale, qui ont été extraites du site Web du United States Election Project.

                    Carte des choroplèthes de la marge de vote

                    Une fois les données formatées, seules deux feuilles devaient être importées dans Tableau. Le premier était les résultats au niveau de l'État, et le second, les résultats au niveau national. La relation entre les deux est maintenue par une jointure sur les champs d'état.

                    Tableau a une fonctionnalité intéressante en ce sens qu'il convertit instantanément les champs de données reconnaissables en données spatiales. Dans ce cas, le champ d'état génère des points de latitude et de longitude pour chaque état. Faites glisser les champs Latitude et Longitude générés automatiquement dans Colonnes et Lignes, puis faites glisser l'état sous Repères pour obtenir cela.

                    Pour l'une des feuilles principales, l'une des cartes montrera une carte à thème choroplèthe qui montrera les différences de marge de vote entre le Parti démocrate et le Parti républicain. Des formes polygonales sont nécessaires, ce qui peut être fait en allant dans le menu déroulant dans Repères et en sélectionnant Carte. Ensuite, la feuille devra identifier la différence entre les États démocrates et républicains. Une variable ‘PartyWin’ a été créée pour cela et glissée sous les marques, et les couleurs ont été modifiées pour représenter chaque partie.

                    La dernière étape nécessite la création de plages basées sur les données. Les plages ne peuvent pas être créées manuellement et nécessitent soit une logique de programmation et/ou l'utilisation de bacs. Les bacs ont été créés en cliquant avec le bouton droit sur une variable ‘VictoryMargin (%)’. La taille de chaque casier est essentiellement un intervalle prédéterminé (20 a été choisi). VictoryMargin(%) a été glissé sous Marques afin d'obtenir une séparation rouge/bleu des couleurs de Party Win. Les couleurs ont été modifiées sous VictoryMargin pour obtenir des teintes claires/foncées appropriées pour chaque couleur. Les bacs spécifiques ont également été étiquetés de manière appropriée sur la base d'intervalles de 20 points.

                    La capture d'écran montre que vous pouvez survoler les États et récupérer des informations sur Party Win, le pourcentage de votes démocrates et républicains cette année-là, ainsi que la marge de victoire. Le coin supérieur gauche contient également l'année dans la zone Pages, qui permet également d'afficher une série chronologique pour chaque page contenant l'année.

                    Carte de symbole de point de taille de vote

                    Alors que la marge de victoire dans chaque État illustre le degré selon lequel l'État a voté démocrate ou républicain, nous savons que le nombre total de démocrates et de républicains n'est pas égal lorsque l'on compare les populations votantes dans différents États. La Floride, par exemple, a 9 420 039 voix au total et avait une marge de victoire de 1,2 % pour les républicains en 2016. Cela contraste avec le district de Columbia la même année, qui avait 311 268 voix au total, mais avec une marge de victoire de 86,8 % pour les démocrates. Pour la carte suivante, des symboles de points sont utilisés pour déterminer la taille du vote (basé sur la variable Total State Votes) pour chaque état.

                    La même carte générée par la longitude et la latitude sera utilisée à partir de la carte choroplèthe, mais cette fois-ci, les points et le fond de carte Open Street environnant sont conservés intacts. Une approche similaire est tirée de la carte choroplèthe utilisant Party Win pour différencier les États républicains et démocrates. La variable Total State Votes est glissée dans la zone de taille sous Marques pour créer différentes tailles de points en fonction des nombres ici. Les bacs ont de nouveau été créés – cette fois avec un intervalle de 2,5 millions de votes par État. Idéalement, il y aurait des pauses personnalisées, car de nombreux États se situent dans la partie inférieure du total des votes, comme le District de Columbia. Une fois les bacs étiquetés modifiés, des informations supplémentaires pour l'État, le nombre total de votes démocrates et le nombre total de votes démocrates ont été saisies pour être affichées dans l'info-bulle.

                    Capture d'écran de la carte des symboles de points basée sur le nombre de votes d'État dans la vue Feuille de calcul Tableau

                    Bar des sièges du collège électoral

                    La politique américaine a l'expression « gar de gagner ' Gain sièges élec Pas plus tard qu'en 2016, la candidate démocrate Hillary Clinton a remporté le vote populaire sur le candidat républicain Donald Trump. Cependant, Trump a remporté la majorité des sièges électoraux et la présidence sur la base des votes remportés dans les États avec un nombre total de sièges plus élevé.

                    Une barre indiquant le nombre de sièges électoraux remportés peut mettre en évidence la différence entre le vote populaire et le fait qu'une plus grande marge de victoire dans un État importe moins que le fait d'avoir un plus grand nombre de sièges d'État remportés. Pour créer cette barre, la même configuration est utilisée avec Party Win et State sous les marques. Cette fois, une valeur SUM du nombre de sièges est déplacée vers les colonnes. La liste déroulante se transforme alors en barre.

                    Tableau de bord et points de données nationaux

                    Étant donné que ces données seront intégrées à un tableau de bord, il est nécessaire de réfléchir à la manière dont ces visualisations se complètent. Les cartes elles-mêmes fournissent des données tout en examinant une vue d'états individuels. La barre dynamique montre les résultats de chaque État, mais est plus efficace pour informer le spectateur du nombre de sièges remportés par chaque parti et du nombre de sièges remportés. La barre dynamique a cependant besoin d'un certain contexte, en particulier le nombre total de sièges gagnés à l'échelle nationale. Cela a logiquement pris la visualisation pour placer les cartes au milieu/en bas, tout en déplaçant la barre du collège électoral vers le haut, tout en fournissant également des indicateurs clés pour les résultats globaux des élections.

                    Les principaux points de données inclus étaient les noms des partis, les candidats des partis, le pourcentage de votes populaires, le nombre total de votes de partis, le nombre total de sièges électoraux, ainsi qu'un indicateur permettant de savoir si le Parti démocrate ou républicain a gagné. Statistiques secondaires pour le vote de l'autre parti (%), le nombre total de votes exprimés, ainsi que la participation électorale (%). Des feuilles de calcul individuelles ont été créées pour chaque statistique singulière et ont été importées dans le tableau de bord. L'espace a également été utilisé pour inclure l'Alaska et Hawaï.Alors que les cartes principales sont dynamiques dans Tableau et permettent le panoramique, avoir la vue initiale de ces états limite le besoin pour l'utilisateur de trouver ces états. Toutes les données importées avaient ‘Year’ glissé dans la zone des pages de la feuille de calcul, permettant une vue chronologique de tous les points de données.

                    Vous pouvez voir à quoi ressemble la série chronologique de 1976 à 2016 dans une animation gif via ce lien Google Drive.

                    Lorsque l'on examine les résultats à partir de 1976, un point intéressant est que de nombreux États du Sud étaient démocrates (en grande partie parce que le candidat démocrate Jimmy Carter était gouverneur de Géorgie) qui sont maintenant républicains en 2016. 1980 à 1984 était le Ronald Reagan. époque, où le gouverneur californien était immensément populaire dans tout le pays. Le règne de Bill Clinton en 1992 et 1996 a suivi les traces de Carter avec le gouverneur de l'Arkansas capable de remporter des sièges dans des États typiquement républicains. À partir de la victoire à la présidence de George W. Bush en 2000, les tendances électorales actuelles parviennent à rester très similaires, les États républicains se trouvant dans les régions du Midwest et du Sud, tandis que les démocrates occupent les voix dans les côtes nord-est et pacifique. De nombreux États autour des Grands Lacs, tels que le Wisconsin, le Michigan et la Pennsylvanie, ont traditionnellement été appelés « États swing » lors de nombreuses élections, Donald Trump remportant bon nombre de ces États en 2016. En ce qui concerne le nombre de votes par État, deux États avec des populations plus importantes (Californie, New York) ont généralement été démocrates ces dernières années, ce qui a entraîné un grand nombre de votes pour les démocrates. Cependant, l'importance du total des voix est minimisée par rapport au nombre de sièges électoraux remportés.

                    Considérations futures et limites

                    Les démocrates ayant repris bon nombre de ces États swing lors des dernières élections, la saisie des données électorales de 2020 mettrait en évidence où les démocrates ont réussi en 2020 par rapport à 2016. Une autre considération serait d'ajouter les résultats depuis 1854, lorsque le Parti républicain a été d'abord formé comme la principale opposition au Parti démocrate.

                    Deux limitations des données dans Tableau sont l'utilisation de pourcentages et le manque de projections. Tableau peut afficher les données en pourcentage, mais uniquement par défaut si elles font partie d'un total de % de lignes ou de % de colonnes. Le fichier de données a été structuré d'une manière où cela n'était pas possible, ce qui signifie que des nombres entiers ont été utilisés avec (%) étiqueté chaque fois que nécessaire. Tableau n'est pas non plus capable de projeter dans un système de coordonnées géographiques sans conversions nécessaires. Pour les besoins de cette carte, la mise en page Web Mercator par défaut a été utilisée. Une itération précédente de cette carte a également été réalisée sous la forme d'une carte hexagonale de cartographie. Cependant, une carte hexadécimale peut être meilleure dans une carte statique car le dimensionnement et le zoom sont beaucoup plus indulgents lors de l'utilisation du fond de carte par défaut.


                    Comment inclure et formater plusieurs lignes dans inforview à partir de cartoDB - Systèmes d'information géographique

                    Large gamme de données en ligne pour la recherche épidémiologique (WONDER) - est un système Internet facile à utiliser qui met les ressources d'information des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) à la disposition des professionnels de la santé publique et du grand public. Il donne accès à un large éventail d'informations sur la santé publique.

                    CDC WONDER fait avancer la mission de promotion de la santé et de prévention des maladies du CDC en accélérant et en simplifiant l'accès aux informations de santé publique pour les services de santé des États et locaux, le service de santé publique et la communauté universitaire de santé publique. CDC WONDER est précieux dans la recherche en santé publique, la prise de décision, l'établissement des priorités, l'évaluation des programmes et l'allocation des ressources.

                    1. Promouvoir la prise de décision fondée sur l'information en mettant des faits utiles et opportuns entre les mains des praticiens et des chercheurs en santé publique, et
                    2. Offrir au grand public l'accès à des informations spécifiques et détaillées du CDC.
                    • Recherchez et lisez des documents publiés sur des problèmes de santé publique, y compris des rapports, des recommandations et des lignes directrices, des articles et des données de recherche statistique publiés par le CDC, ainsi que des documents de référence et des bibliographies sur des sujets liés à la santé
                    • Interrogez des ensembles de données numériques sur les systèmes d'information de CDC, via des pages Web « à remplir en blanc ». Des ensembles de données à usage public sur la mortalité (décès), l'incidence du cancer, le VIH et le sida, la tuberculose, la natalité (naissances), les données de recensement et de nombreux autres sujets sont disponibles pour consultation, et les données demandées sont facilement résumées et analysées. Produisez des tableaux, des cartes, des graphiques et téléchargez des exportations de texte délimité par des tabulations de statistiques récapitulatives.

                    Pour en savoir plus sur nos services, contactez-nous ou reportez-vous à cette brève description : À propos de CDC WONDER.

                    Consultez le Guide de démarrage rapide pour obtenir de l'aide sur l'utilisation des fonctions.

                    • Les titres descriptifs sont classés par sujet et en-tête
                    • L'index alphabétique comprend le titre descriptif, le nom officiel et l'acronyme de chaque donnée
                    • La fonction "Rechercher" trouve les pages qui contiennent un mot ou une phrase spécifique.

                    Certaines demandes de données génèrent des ensembles de résultats de données très volumineux et votre ordinateur peut prendre plus de temps pour télécharger et afficher les données. Le nombre de variables dans une requête affecte également le temps de réponse. Par exemple, une requête de base de données avec plusieurs plages de codes de maladie spécifiques et triée par maladie ou triée par année peut nécessiter plus de temps de traitement. Vous pouvez augmenter la durée d'exécution de la requête dans la dernière section de n'importe quel écran de demande de données WONDER. La valeur maximale est de 10 minutes. Si les résultats de votre requête ne sont pas renvoyés dans les 10 minutes, veuillez nous contacter avec vos critères de requête spécifiques pour obtenir de l'aide.

                    1. L'étiquette "Supprimé" s'affiche lorsque les comptages tombent en dessous de la valeur "seuil" déterminée et que les conditions de suppression sont remplies.
                    2. Les lignes affichant les totaux et les sous-totaux ne sont pas disponibles lorsqu'une seule ligne du tableau des résultats est supprimée pour une section résumée du tableau. Si une valeur agrégée représente plusieurs lignes supprimées, les sous-totaux et les totaux sont disponibles lorsqu'ils sont autorisés. Si les sous-totaux ou les valeurs totales relèvent de la politique de confidentialité, ces valeurs sont également supprimées, le cas échéant.
                    3. La colonne Pourcentage du total n'est pas affichée lorsqu'une seule ligne du tableau des résultats est supprimée. Notez que toutes les bases de données en ligne ne rapportent pas la mesure du pourcentage du total.
                    4. Les lignes qui contiennent des mesures supprimées ne sont pas triées en fonction de la valeur réelle des données supprimées. Lorsque le tableau des résultats est trié par une colonne qui contient des valeurs supprimées, les valeurs supprimées sont affichées comme si la valeur était inférieure à zéro, au lieu d'afficher les valeurs supprimées dans l'ordre numérique séquentiel réel dans le tableau. Par exemple, lorsque les données d'un comté spécifique sont supprimées et que vous choisissez de trier les données par taux, la ligne représentant ce comté s'affiche dans la séquence de valeurs de taux comme si la valeur supprimée était inférieure à zéro. Les valeurs réelles supprimées dans les lignes masquées sont incluses dans les valeurs totales agrégées, lorsque les totaux et les sous-totaux sont affichés.

                    La « politique de confidentialité » définit le seuil de suppression et les règles spécifiques qui définissent les circonstances dans lesquelles la suppression est appliquée. Les politiques de confidentialité varient d'un ensemble de données à l'autre. Par exemple, certains ensembles de données ne suppriment les données au niveau du comté que lorsque la population totale tombe en dessous d'une valeur seuil, d'autres ensembles de données ne suppriment les données que pour certains petits groupes démographiques. La politique est déterminée pour chaque ensemble de données par le fournisseur de données conformément aux réglementations fédérales et locales en matière de confidentialité. Pour plus de détails sur la politique de confidentialité et les règles de suppression d'un ensemble de données spécifique, reportez-vous à la documentation de cet ensemble de données ou sélectionnez Aide sur la page de requête de l'ensemble de données. Pour plus d'informations sur les politiques de confidentialité fédérales, voir Restrictions d'utilisation des données.

                    Lorsqu'une population, une période ou une zone géographique plus importante est sélectionnée, moins de valeurs sont susceptibles d'être supprimées. Certains statisticiens utilisent des algorithmes de lissage des données pour réduire l'impact des données supprimées. Par exemple, veuillez consulter « The Impact of Data Suppression on Local Mortality Rates: The Case of CDC WONDER » de Chetan Tiwari, Kirsten Beyer et Gerard Rushton, publié dans Journal américain de santé publique, Vol. 104, n° 8 : 1386-1388. Disponible sur http://ajph.aphapublications.org/doi/abs/10.2105/AJPH.2014.301900.

                    Les taux de presque toutes les causes de maladie, de blessure et de décès varient selon l'âge. L'ajustement selon l'âge est une technique permettant de « retirer » les effets de l'âge des taux bruts afin de permettre des comparaisons significatives entre les populations ayant des structures d'âge sous-jacentes différentes. Par exemple, comparer le taux brut de maladies cardiaques en Floride avec celui de la Californie est trompeur, car la population relativement plus âgée en Floride entraîne un taux brut de mortalité plus élevé, même si les taux de maladies cardiaques par âge en Floride et en Californie étaient les plus élevés. même. Pour une telle comparaison, les taux ajustés en fonction de l'âge sont préférables.

                    Les taux ajustés selon l'âge sont calculés en appliquant les taux par âge de diverses populations à une seule population standard. Dans CDC WONDER, si vous choisissez d'ajuster les taux en fonction de l'âge, vous devez spécifier votre population standard (ou accepter la valeur par défaut). Il est de bonne pratique de spécifier qu'une norme est généralement similaire aux populations comparées. Par exemple, si vous demandez les taux de mortalité par cancer du sein chez les femmes blanches du Massachusetts pour la période 1979-1991, vous pouvez spécifier « 1985 Femmes blanches du Massachusetts » comme population standard.

                    Chaque base de données en ligne WONDER affiche la citation suggérée dans le fichier « d'aide » en ligne, ainsi que sur chaque écran qui affiche les résultats de votre demande de données. Regardez vers la fin de la page sous votre tableau, graphique ou carte pour trouver la citation suggérée. Chaque citation suggérée montre la source des données, avec les noms des agences, les noms des ensembles de données et l'identification spécifique de la version, le cas échéant. La date et l'heure de votre requête de données sont également affichées. Si vous téléchargez des données à l'aide de la fonction d'exportation, la citation se trouve dans la première colonne, sous les valeurs numériques.

                    Lorsque vous citez des documents écrits à partir d'une page Web, incluez l'adresse Web et la date d'accès. Utilisez l'adresse Web de la première page pour citer les bases de données en ligne, car les adresses des pages suivantes sont dynamiques après une requête.

                    CDC WONDER est un service public développé et exploité par les Centers for Disease Control and Prevention, une agence du gouvernement fédéral des États-Unis. Le site Web public à l'adresse http://wonder.cdc.gov appartient au domaine public et ne donne accès qu'aux données et informations à usage public. Vous pouvez accéder librement aux informations et utiliser, copier, distribuer ou publier ces informations sans autorisation supplémentaire ou explicite. Veuillez fournir une citation pour créditer les auteurs et/ou les fournisseurs de données. Lorsque vous faites référence à un article ou à un document écrit, veuillez citer l'élément comme vous le feriez pour tout autre document sur le World Wide Web.

                    Toute utilisation ou accès aux données et informations disponibles dans WONDER implique votre consentement à notre accord d'utilisation des données. Lisez attentivement les restrictions d'utilisation des données avant d'utiliser WONDER. Toutes les données sont couvertes par les dispositions de la Public Health Service Act (42 U.S.C. 242m(d)) .

                    • presse Ctrl+D à Signet votre page enregistrée ou Ajoutez-le aux favoris. Cette action enregistre le lien dans votre navigateur Web, vous pouvez donc l'utiliser plus tard. Lorsque vous l'utilisez plus tard, il envoie d'abord une requête avec vos critères de requête enregistrés. Si vous avez cliqué sur le bouton Enregistrer dans les onglets Résultats, Graphique ou Carte, il s'arrêtera à la page qui a été enregistrée, affichant les résultats, le graphique ou la carte actuels.
                    • Vous pouvez également utiliser le Partager sur le message pour faire apparaître un lien vers la page enregistrée. Vous pouvez envoyer ce lien à d'autres personnes ou partager le lien dans une page Web.

                    Lorsque vous utilisez ultérieurement une requête enregistrée, un message vous indiquera si votre requête enregistrée extrait des données d'un ensemble de données qui a été mis à jour. Si les données mises à jour sont stockées dans une base de données en ligne distincte, le message vous indiquera le lien vers les données mises à jour. Pour plus d'informations, consultez « Comment enregistrer mes données pour une utilisation ultérieure ? ».

                    Après avoir demandé des données numériques, vous souhaiterez peut-être charger les résultats des données dans une feuille de calcul ou un programme d'analyse statistique. La plupart des progiciels d'analyse peuvent charger du texte simple délimité, lorsque les lignes et les colonnes sont séparées par des tabulations. Si votre logiciel a du mal à importer un fichier délimité, vous pouvez supprimer la citation et tout autre texte de référence inclus dans le fichier dans la première colonne, sous les valeurs numériques.

                    Les demandes de données WONDER affichent les résultats sous forme de pages Web (HTML) par défaut. Des fichiers au format texte simple délimités par des tabulations sont également disponibles en téléchargement avec la fonction d'exportation.

                    • Urbanisation et comté (chaque comté se voit attribuer une catégorie d'urbanisation)
                    • Intention de blessure et cause spécifique de décès en tant que codes CIM (chaque code CIM se voit attribuer une catégorie d'intention de blessure)
                    • Mécanisme de blessure et cause spécifique de décès en tant que codes CIM (chaque code CIM se voit attribuer une catégorie de mécanisme de blessure)
                    • Causes liées à la drogue/l'alcool et cause spécifique de décès en tant que codes CIM (chaque code CIM se voit attribuer une catégorie de drogue/alcool)
                    • Causes de décès classables du NCHS (la liste des 113 causes pour tous les âges et les 130 listes des causes pour les nourrissons) et les causes de décès spécifiques en tant que codes CIM (chaque code CIM est attribué à une catégorie dans les listes des causes classables du NCHS)

                    Pour obtenir une section d'une page Web :

                    Pour obtenir l'intégralité de la page Web :

                    Reportez-vous à la fonction d'aide du système d'exploitation de votre ordinateur et de vos applications de bureau spécifiques pour en savoir plus.

                    Certaines demandes de données volumineuses et complexes peuvent prendre plusieurs minutes à traiter, et à nouveau prendre du temps et de la mémoire supplémentaires pour télécharger les résultats et les afficher dans votre navigateur Web. Soyez patient avec les requêtes complexes et prévoyez jusqu'à 10 minutes.

                    Si votre navigateur Web ne parvient pas à charger une page, quittez votre navigateur et rouvrez-le. Si vous ne pouvez pas quitter le navigateur Web, essayez de terminer le processus, par exemple en utilisant le "Gestionnaire des tâches" pour un ordinateur "Windows". Si le problème persiste, quittez toutes les applications et arrêtez, puis redémarrez votre système. Une autre application que vous exécutez peut être en conflit avec votre navigateur.

                    Nous vous serions reconnaissants de nous informer de tout problème rencontré par votre navigateur lors de l'utilisation de CDC WONDER. Vous pouvez nous envoyer un e-mail à [email protected] Les informations sur la version et la version du navigateur sont affichées dans l'option « À propos » de votre navigateur sous le menu « Aide ».

                    Ces problèmes peuvent être résolus dans la configuration de votre navigateur. Vous devez contacter votre fournisseur d'accès Internet ou rechercher la fonction d'aide de votre navigateur. Voici quelques liens vers des navigateurs courants pour vous aider à accélérer une résolution.

                    Ces types de messages résultent généralement de problèmes de connexion à votre fournisseur d'accès Internet. Vous devez contacter le support technique de votre fournisseur pour obtenir de l'aide.


                    Voir la vidéo: Create a Map in CARTO