Analytics e forecasting - Il caso COVID-19

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L’analisi dei dati è molto importante in quanto permette di verificare in modo accurato fenomeni complessi e trarre delle decisioni con consapevolezza. La complessità di un fenomeno non limita l’analisi alla sola osservazione, ma molto spesso possono essere descritti da modelli matematici che possono eseguire previsioni nel breve termine, per programmare interventi con una maggiore efficacia.

Un caso esemplificativo può essere l’attuale epidemia COVID-19: non è possibile solo rappresentare i dati, ma anche eseguire previsioni a breve termine sul suo andamento. Come suggerito dal gruppo di ricercatori in ambito matematico-fisico “Analisi Numerica e Statistica Dati COVID-19” (1,2), l’andamento dell’epidemia è ad oggi (04/05/2020) ben descrivibile con due andamenti:

  • Crescita esponenziale, dalla scoperta dell’epidemia fino alle misure di contenimento la crescita è stata esponenziale. La diminuzione della crescita dei casi si è osservata a circa 2 settimane dall’attuazione delle misure di contenimento, coerentemente con il periodo di incubazione del virus;
  • Crescita descrivibile con curva logistica, grazie alle misure di contenimento e di distanziamento sociale la velocità di contagio diminuisce fino quasi a rallentare. I casi totali raggiungono un asintoto.

Un esempio di questo andamento è visibile con l’andamento dei casi totali per la provincia di Milano a partire dal 24/02/2020 (Figura 1) (3). Nelle prime due settimane dell’epidemia la crescita è stata esponenziale, con un tasso molto elevato (Exp1, Rt stimato pari a 7.76) che è rallentato per le prime restrizioni (Exp2, Rt stimato pari a 1.98). A circa 14 giorni dopo il blocco totale degli spostamenti (22/03/2020, 27 giorni da t0), la crescita è diminuita per seguire un andamento descrivibile da un modello logistico.

andamento casi COVID-19 Milano

Figura 1. Andamento casi totali provincia di Milano. I dati dei casi totali sono in scala logaritmica




KValue, forte delle sue competenze di Business Intelligence nonché di competenze in ambito data science, ha voluto rendere disponibile una dashboard che mostra l’andamento dei casi totali nonché una proiezione dell’andamento dei casi totali con un orizzonte temporale di 1 e 2 settimane seguendo le assunzioni precedentemente citate (1,2). Il modello sviluppato in linguaggio R stima, inoltre, i casi totali a fine emergenza sotto l’assunzione che le riaperture delle prossime settimane manterranno l’andamento dei contagi secondo un andamento descrivibile dalla curva logistica.


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