Heatmap y PCA en R

Analiza została przeprowadzona na podstawie danych pochodzących z bazy NOAA Storm Events Database, udostępnionych w pliku repdata_data_StormData.csv.bz2. Celem było zbadanie wpływu ekstremalnych zjawisk pogodowych na zdrowie ludności oraz straty ekonomiczne w Stanach Zjednoczonych w latach 1950–2011. Dane zostały wczytane bezpośrednio z surowego pliku CSV i przetworzone w języku R. Analiza obejmowała obliczenie liczby ofiar śmiertelnych oraz rannych w wyniku różnych typów zjawisk pogodowych. Dodatkowo oszacowano łączne straty w mieniu i uprawach, uwzględniając przeliczniki wielkości strat zapisane w danych. W wyniku agregacji wyłoniono dziesięć typów zjawisk najbardziej szkodliwych dla zdrowia ludności oraz powodujących największe straty ekonomiczne. Wizualizacja danych została wykonana w postaci dwóch wykresów słupkowych przedstawiających odpowiednio wpływ na zdrowie i straty ekonomiczne. Analiza wykazała, że tornada były najgroźniejszym zjawiskiem dla zdrowia, powodując najwięcej ofiar. Największe straty ekonomiczne spowodowały powodzie, znacząco przewyższając inne zjawiska pod względem wartości szkód.

practice epidemiology (infectious disease) modeling with R using online sample data. assuming R0: 2.5

This report explores housing market data using the dataset available at: https://www.lock5stat.com/datasets3e/HomesForSale.csv.