因此在2020年持续低迷的大流行病期间有几种外汇

　　因此在 2020 年持续低迷的大流行病期间有几种外汇市场自2019年12月此后，濡染性冠状病毒疾病2019（COVID-19）缓慢包罗环球，并正在短短几个月内抵达了大大作形态。迄今为止，环球已陈说了超出6800万例病例。为了应对这一大大作病，推行了大众卫生存谋，通过推行“居家令”计谋来减缓COVID-19的传扬。

　　是以，为了搜检环球范畴内采用的局部步伐对职员活动性的有用性，咱们助助客户探索归天人数与时期的闭联。

　　该项方针方针是阐明各邦政府采用的各类局部步伐对职员活动性的影响，以驾驭COVID-19病例和由此导致的归天人数对经济和赋闲率的影响。咱们利用汇率数据来查看这些局部步伐对经济的影响，并正在此岁月搜检赋闲率的变革。我开垦了一个模子来预测因为病例扩大而导致的COVID-19闭连归天人数。

　　-2783 14 天累计病例数不为零的天数 -陈说的 14 天累计病例数为零的天数。 -陈说的 14 天累计归天人数为零的天数。

　　# 这些宛若是数据聚合切实切读数，是以将其从数据聚合删除可以会改革阐明结果。是以维持原样。

　　最初几个月陈说的归天病例有所扩大，但从图中能够看出，自 7 月份此后已取得驾驭。 每月各天的陈说归天病例数梗概相当，但略有分歧。

　　正在大无数状况下，每天陈说的归天人数正在 500 人及以下。 正在大无数天数中，约有 50%的天数每天陈说的新病例超出 40000 例。 全寰宇均匀每天陈说的归天人数约为 795 人，均匀每天陈说的归天人数为 23 人。

　　-从图中能够看出，跟着病例数的扩大，归天人数也正在扩大。 -显示出这两个特色之间的正线性闭联。

　　导入赋闲数据并将其转换为数据框架 删除列名 1960 至 1990 之间的全面列，由于它们是空列，数据中没有各县陈说的这些年份的数据，还删除了 目标名称 和 目标代码 这两列，由于阐明不需求它们。

　　从 2015 年着手，爱尔兰正在驾驭赋闲率方面做得更好，是以正在 2020 年连接低迷的大大作病岁月，爱尔兰正在照料赋闲率方面做得更好。 但从 2019 年着手，爱尔兰的赋闲率仍有上升趋向，应防备避免进一步的损害。

　　正在大大作病岁月，爱尔兰正在照料赋闲率方面宛若总体上介于欧盟和美邦之间，印度正在此岁月与爱尔兰紧随其后。 数据显示，正在过去一年中，美邦的赋闲率正在这些邦度中最低。

　　输入要与欧元汇率举行斗劲的钱币列外 绘制 2020 年 1 月至 2020 年 10 月岁月单个钱币相对付欧元的震动图 从图中能够看出，正在过去几个月中，欧元相对付美元、日元、公民币等紧要钱币的汇率走低，这注解因为为驾驭病毒传扬而推行的封闭和局部行径的法令，企业和机闭无法平常运作。 欧元估值受中邦钱币公民币的影响最大，受印度钱币卢比的影响最小。

　　从下面代码中的闭连矩阵图中，我能够看到归天和病例之间的闭连性高达 0.736，而其他变量之间的闭连性很弱。

　　通过可视化考核数据漫衍，能够清爽地看出病例数的扩大导致归天人数的扩大。是以，为了凭据世界每天的病例数预测归天人数，咱们利用了线性回归法来告终这一进程，结果如下。

　　回归系数是未知总体参数的揣摸值，示意预测变量（cases）与呼应变量（deaths）之间的闭联。

　　beta0 的回归系数为 0.0196，这意味着均匀而言，当没有陈说病例时，归天人数为 0.0196。

　　截距系数为 6.759，注脚每天病例扩大一个单元时，归天人数扩大 6.759。比方，每扩大 100 个新病例，归天人数每天扩大 7.5。

　　通过找寻性数据阐明，浮现每天新冠病例扩大时，陈说的归天人数也会有所上升。通过将病例动作预测因子、每天的归天人数动作方针变量的两个回归模子的结果，线性模子正在预测每天的归天人数方面更精确，与每天陈说的病例数闭连。

　　通过对包蕴赋闲率和欧元汇率数据的数据集举行数据可视化阐明，还或许找寻各邦为局部病毒传扬而引入的局部步伐对欧洲紧要经济体和赋闲率发生的影响。

　　欧元兑美元、英镑、公民币等紧要钱币的汇率正在过去几个月中看到了降低，这注解封闭步伐对企业和邦度经济的影响。对赋闲率的影响也正在赋闲率数据中显露可睹，爱尔兰的赋闲率相对付其他邦度来说照料得更好，但正在过去几个月中赋闲率昭着上升。

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