phần Mở đầu và ết luận gồm 04 chƣơng với các nội dung chính nhƣ sau: - Chƣơng 1: Giới thiệu tổng quan về tỉnh Bình Dƣơng, về tình hình dịch bệnh sốt xuất huyết tại Việt Nam và tỉnh Bình Dƣơng; công tác phòng chống dịch bệnh và đặc điểm dịch bệnh sốt xuất huyết tại Bình Dƣơng. - Chƣơng 2: Cơ sở lý thuyết. Tác giả trình bày tổng quan về trực quan hóa và lý thuyết trực quan hóa. Trực quan hóa bằng ngôn ngữ lập trình Python.
- Chƣơng 3: Nội dung và phƣơng pháp thực hiện. - Chƣơng 4: Câu hỏi phân tích. 3 CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1. Tổng quan về tỉnh Bình Dƣơng: Tỉnh Bình Dƣơng thuộc v ng Đông Nam bộ, giáp ranh với TP.
Hồ Chí Minh, Đồng Nai, Tây Ninh, Bình Phƣớc; nằm trong V ng kinh tế trọng điểm phía Nam; có diện tích tự nhiên 2.694,43 km2; dân số 2.951, mật độ dân số 769 ngƣời/ km2. Bình Dƣơng có 09 đơn vị hành chính cấp huyện (gồm: Thị xã Thuận An, thị xã Bến Cát, thị xã Tân Uyên, thị xã Dĩ An, Thành phố Thủ Dầu Một, và các huyện Bàu Bàng, Bắc Tân Uyên, Dầu Tiếng, Phú Giáo) và 91 đơn vị hành chính cấp xã (46 xã, 41 phƣờng, 04 thị trấn). hí hậu ở Bình Dƣơng có đặc điểm: nắng nóng vào tháng 1, 2, 3, 4 và mƣa nhiều vào tháng 6, 7, 8, 9, độ ẩm khá cao. hí hậu nhiệt đới gió m a, trong năm phân chia thành hai m a: m a mƣa và m a khô.
M a mƣa thƣờng bắt đầu từ tháng 5 kéo dài đến cuối tháng 10 dƣơng lịch. Những tháng 7, 8, 9 thƣờng là những tháng mƣa dầm. Nhiệt độ trung bình hàng năm ở Bình Dƣơng từ 26oC- 27oC. Nhiệt độ cao nhất có lúc lên tới 39,3oC và thấp nhất từ 16oC-17oC (ban đêm) và 18oC vào sáng sớm.
Vào m a nắng, độ ẩm trung bình hàng năm từ 76% - 80%, cao nhất là 86% (vào tháng 9) và thấp nhất là 66% (vào tháng 2). Lƣợng nƣớc mƣa trung bình hàng năm từ 1. Bình Dƣơng là một trong những tỉnh có nhiều khu công nghiệp lớn, tốc độ đô thị hóa cao; tốc độ tăng dân số cơ học rất nhanh. Sự phát triển kinh tế mạnh mẽ, Bình Dƣơng cũng đối mặt với vấn đề về chăm sóc sức khỏe và phòng chống dịch bệnh.
Nhất là tình hình bệnh SXHD cũng tăng nhanh lên theo, số ca mắc bệnh ngày càng tăng theo hàng năm và không theo chu kỳ nhất định mà diễn biến ngày một phức tạp. Tổng quan về bệnh sốt xuất huyết ở Việt Nam và tỉnh Bình Dƣơng giai đoạn 2014 - 2018: Theo báo cáo của TTYTDP tỉnh, Bình Dƣơng là một trong những tỉnh có số ca mắc SXHD cao nhất cả nƣớc. Trong vòng 5 năm từ 2014 - 2018 đã có 4 nhiều đợt dịch lớn xảy ra vào các năm 2015 và 2017, số ca mắc và tử vong cao tăng theo hàng năm. Năm 2014 có 2714 ca mắc, tử vong 1; Năm 2015 có 5991 ca mắc, tử vong 14 ca; Năm 2016 cả tỉnh có 3.964 ca mắc SXHD, trong đó có 01 ca tử vong.
Trong năm 2017 có 8507 ca mắc và 3 ca tử vong; Năm 2018 toàn tỉnh có 8244 ca mắc, tử vong 3. Cũng nhƣ nhiều nơi lƣu hành bệnh sốt xuất huyết, hệ thống giám sát sốt xuất huyết ở Việt Nam dựa vào báo cáo thụ động đƣợc chẩn đoán lâm sàng ở bệnh nhân nhập viện. iểm soát véc-tơ là công cụ chính để dự phòng và kiểm soát bệnh sốt xuất huyết. Chiến lƣợc này phải đối mặt với những hạn chế về tính kịp thời trong phát hiện và ngăn chặn dịch, đòi hỏi cần có những biện pháp khác để hỗ trợ kiểm soát bệnh tốt hơn.
Trong các yếu tố nguy cơ giúp truyền bệnh sốt xuất huyết thì thời tiết, khí hậu là yếu tố đặc biệt quan trọng, gây ảnh hƣởng đến sự sinh sản và phát triển của vec-tơ truyền bệnh, chẳng hạn nhƣ mƣa cung cấp môi trƣờng thuận lợi để muỗi đẻ trứng, nhiệt độ cao sẽ làm giảm thời gian sinh trƣởng và phát triển của muỗi… Việc nghiên cứu dự báo sớm nguy cơ xảy ra dịch sốt xuất huyết là rất cần thiết, giúp các nhà quản lý, chuyên môn chủ động trong công tác phòng chống dịch một cách hiệu quả, giảm đƣợc nguồn lực phân bổ cũng nhƣ tránh đƣợc rủi ro, thiệt hại lớn khi dịch xảy ra. 5 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2. Tổng quan về trực quan hóa: Trực quan hóa thƣờng đƣợc sử dụng để truyền đạt, trình bày, minh họa dữ liệu một cách dễ hiểu dƣới dạng các biểu đồ, đồ thị,…để trực quan hóa. Lý thuyết về trực quan hóa: Trực quan hóa là biểu diễn dữ liệu thành dạng hình ảnh [8].
Trực quan hóa là công cụ cần thiết để hiểu rõ về dữ liệu. Trực quan hóa biểu diễn dữ liệu lên biểu đồ với mục đích mô tả, phát hiện,thu nhận các thông tin bổ ích, các thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu thông qua thị giác và bộ não con ngƣời. Thị giác giúp chúng ta tiếp nhận thông tin từ những mô hình trực quan, bộ não sẽ xử lý giúp chúng ta có đƣợc thông tin hữu ích từ những hình ảnh minh họa. Trực quan hóa dữ liệu là các k thuật đƣợc sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành các đối tƣợng trực quan trên màn hình nhƣ các điểm, đƣờng hoặc các thanh đồ họa [9].
Mục tiêu chính của trực quan hóa dữ liệu là hỗ trợ ngƣời d ng rút trích thông tin hoặc khai phá tri thức từ dữ liệu bằng cách d ng thị giác cảm nhận thông tin hoặc tri thức từ hình ảnh, đồ thị biểu diễn dữ liệu. Trong phân tích trực quan, ngƣời d ng (hay các chuyên gia) sử dụng các công cụ đồ họa để rút trích thông tin cần thiết bằng kiến thức và k năng sẵn có của mình. Các dạng biểu đồ, đồ thị thƣờng dùng trong trực quan hóa: 6 Biểu đồ cột/ cột chồng.1: Biểu đồ cột, cột chồng. Biểu đồ thác nƣớc.5: Biểu đồ thác nƣớc.
Biểu diễn vị trí của đối tƣợng trên khối không gian - thời gian Trên khối không gian - thời gian, một đối tƣợng đƣợc biểu diễn nhƣ một điểm của phép chiếu trên mặt phẳng xy, cho thấy vị trí của nó trong thế giới thực và chiếu trên trục thời gian chỉ ra thời điểm tƣơng ứng với vị trí này. Các nghiên cứu liên quan: Nghiên cứu dự báo dịch tả dựa vào mô hình học máy hồi quy và phân lớp của nhóm tác giả Lê Thị Ngọc Anh thực hiện năm 2016, đăng trên cổng Researchgate.net, nghiên cứu trên tập dữ liệu dịch tả và khí hậu, môi trƣờng tại địa bàn Hà Nội [1]. ết quả thực nghiệm trên mô hình hồi quy và phân lớp của nhóm tác giả Ngọc Anh nhƣ hình : Hình 2.6: Biểu đồ kết quả mô hình Hồi quy của nhóm tác giả Ngọc Anh Bảng 2.1 : Bảng kết quả mô hình phân lớp của nhóm tác giả Ngọc Anh 9 Một nghiên cứu của nhóm tác giả thuộc Đại học Công nghệ umaraguru [2] về phát hiện sớm bệnh sốt xuất huyết bằng thuật toán học máy. ết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán Random Forest cho độ chính xác 83,3%.
Bảng 2 2: Bảng kết quả mô hình học máy của nhóm tác giả Đại học Công nghệ Kumaraguru: Martin Mabangiz và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu sử dụng k thuật học máy để dự báo dịch tả ở những khu vực khác nhau ở Uganda bằng thuật toán Bayesians dựa trên số liệu dịch tả trong quá khứ [3]. Ngoài ra, trong một nghiên cứu khác của nhóm tác giả trong bài báo [4] đã đề xuất k thuật dựa trên thống kê hồi quy đa biến Poisson. Họ tập trung vào phân tích tri thức ẩn trong dữ liệu, mối tƣơng quan tuyến tính của các trƣờng hợp sốt xuất huyết và dữ liệu về muỗi, vai trò của muỗi cái, m a để đƣa ra tỷ lệ dự đoán dịch sốt xuất huyết. Một nghiên cứu khác nữa, các tác giả trong bài báo [5] đã xây dựng mô hình dự đoán bằng cách sử dụng cây quyết định (Decision Tree) để dự đoán khả năng xuất hiện bệnh sốt xuất huyết ở khu vực các bộ tộc.
Độ chính xác của mô hình do họ đề xuất lên tới 97%. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã đề cập ở trên chỉ phân tích và dự báo về dịch bệnh khác hoặc có đề cập đến dự báo dịch hoặc bệnh sốt xuất huyết nhƣng ở các điều kiện (đặc trƣng, đặc th ) và ở các không gian khác nhau. Theo sự hiểu biết của chúng tôi, hiện chƣa có nghiên cứu nào sử dụng phƣơng pháp trực quan 10 hóa về dịch bệnh sốt xuất huyết ở tỉnh Bình Dƣơng cũng nhƣ ở v ng Đông Nam bộ. Trực quan hóa bằng ngôn ngữ lập trình python: Tôi sử dụng Thƣ viện Matplotlib để tạo các biểu đồ trực quan trong Python.
Giới thiệu thƣ viện Matplotlib: Matplotlib là một thƣ viện phổ biến nhất của Python. Giúp cho chúng ta trực quan hóa dữ liệu của mình bằng các biểu đồ. Khái niệm: Pyplot là một module của Matplotlib cung cấp các hàm đơn giản để thêm các thành phần plot nhƣ lines, images, text. vào các axes trong figure.
Một Matplotlib figure có thể đƣợc phân loại thành nhiều phần nhƣ dƣới đây: - Figure: là cửa sổ thể hiện bản đồ đã vẽ. - Axes: Là những khung nhỏ hơn chứa hình. Một figure có thể chứa một hoặc nhiều axes. - Axis: Nhƣ là các đối tƣợng và đảm nhiệm việc tạo các giới hạn biểu đồ.
- Artist: Hầu hết các Artists đƣợc gắn với Axes. Các dạng biểu đồ trong thƣ viện Matplotlib: - Biểu đồ thanh. Biểu đồ thanh là một trong những loại biểu đồ phổ biến nhất và đƣợc sử dụng để hiển thị dữ liệu đƣợc liên kết với các biến phân loại. Pyplot cung cấp một phƣơng thức bar() để tạo các biểu đồ thanh có các đối số: biến phân loại, giá trị và màu sắc của chúng (nếu bạn muốn chỉ định bất kỳ) - Biểu đồ tròn.
11 Biểu đồ Pie có thể đƣợc tạo bằng phƣơng thức Pie(). Chúng ta cũng có thể chuyển các đối số để t y chỉnh biểu đồ Pie của mình để hiển thị shadow, explode một phần của nó, nghiêng nó theo một góc. Histogram là một loại biểu đồ rất phổ biến. Histogram's data đƣợc vẽ trong một phạm vi so với tần số của nó.
Histograms là các biểu đồ xuất hiện rất phổ biến trong xác suất và thống kê. - Sơ đồ phân tán và 3 chiều. Các biểu đồ phân tán là các biểu đồ đƣợc sử dụng rộng rãi, đặc biệt là chúng có ích trong việc hình dung một vấn đề về hồi quy.