Обработка и прогнозирование статистики заболеваемости ОРВИ (“Гриппрогноз”)

1.

Обработка и прогнозирование
статистики заболеваемости ОРВИ
(“Гриппрогноз”)
Выполнили:
Трепалин Александр
Кузнецов Святослав
Руководитель:
Федин Никита Алексеевич

2.

Проблема
99% людей болеют гриппом и ОРВИ
Причина
Следствие
БОЛЕЕ 200
мутирующих вирусов
МИЛЛИАРД
пропущенных
рабочих часов
Инкубационный
период вируса от 3 до
7 дней
Профилактическими
мерами
пренебрегают
Более 2,5 млн смертей
от covid-19

3.

Цель
Создание приложения по предсказанию распространения
ОРВИ и Гриппа для информирования населения региона

4.

Целевая аудитория
Население Рязани и Рязанской области

5.

Задачи
1)
2)
backend
a) Разработать парсер данных о запросах
b) Реализовать регрессионную модель для
предсказания уровня заболеваемости
frontend
a) Разработать мобильного приложение
b) Разработать Desktop приложение
c) Разработать Web сайт

6.

План работы
1)
2)
3)
4)
Анализ существующих решений и литературы
Сбор данных
Реализация
a) Алгоритма предсказания
b) Парсера данных
c) Приложения для PC
d) Приложения для Android
e) Сайта
Создание презентации

7.

Этапы разработки

8.

Этапы разработки
Данные CС, Прогнозирование СС

9.

Этапы разработки

10.

Приложение для PC

11.

Приложение для Android

12.

Web сайт
Версия для PC
Мобильная версия

13.

Вид карты в системе

14.

Варианты монетизации
Аптечные сети
более 65 тысяч аптек
Врачи частной практики и
клиники
более 1800 частных клиник
Здоровое питание и образ
жизни
тысячи магазинов и
консультантов
Медицинские лаборатории и
тесты
более 15000 лабораторий

15.

10 000 пользователей к концу 2022 года
Клиенты для партнёров сервиса

16.

Список литературы
Сегаран. Т. Программируем коллективный разум. – Пер. с англ. –
СПб: Символ-Плюс, 2008. – 368 с., ил.
https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.tsa.holtw
inters.ExponentialSmoothing.html
https://towardsdatascience.com/holt-winters-exponentialsmoothing-d703072c0572
https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing
https://habr.com/ru/post/210530/
https://casecollector.ru/tools/avtomaticheskij-parsing-wordstat/
https://habr.com/ru/post/477206/
https://www.statsmodels.org/stable/index.html
https://matplotlib.org/2.0.2/users/pyplot_tutorial.html
https://ru.wikipedia.org/wiki/ARIMA
https://mellodesign.ru/blogs/api-wordstat-dlya-shkolnikov
https://habr.com/ru/company/ods/blog/327242/

17.

Спасибо за внимание!