在SAP竞赛中，我最初的目标是联合国的目标2：零饥饿，但我将目标改为目标3：健康和幸福。在分析我收集的数据时，云淘，我意识到我的数据更符合目标3。

在目标3中，我考察了两个关键点：

到2030年，返利模式，将全球孕产妇死亡率降至70/100以下，000活产到2030年，结束可预防的新生儿和5岁以下儿童死亡，所有国家的目标是将新生儿死亡率降低到至少每1000活产12人，5岁以下儿童死亡率降低到至少每1000活产25人

数据来源：世界数据银行，联合国网站

当这两组数据结合起来时，回归线和方差分析表明，拥有熟练的医务人员与每千名母亲中50名母亲的死亡率降低相关（R^2=0.655，adj R^2=0.654）

请注意，两个顶部图表是相反的，左边的失学率较高。就中小学而言，较高的失学儿童百分比与较高的儿童死亡率显著相关。

在底部的图表中，x轴从低于1000延伸到2010年水平的略低于2000美元，经通胀调整后。在0时，图表显示死亡率约为每千人40人。在在多元线性回归中，这三个因素对死亡率有很大的影响，每10%的在校学生，死亡率下降1%，每1000美元的收入，死亡率降低了百分之二点五。（R^2 0.735，adj R^2 0.735）

但令我惊讶的是第一张图表。在全球范围内，大数据收集，熟练的医务人员数量与新生儿死亡率没有关系，直到将其放入其他数据中。当我对这些数据进行多元线性回归时，我很惊讶地发现，熟练的护士和医生在孕产妇死亡率方面做出了重大改变。这告诉我，还有更多的分析要做。

数据显示，数据可视化大屏，联合国提高婴儿存活机会的最好办法是让他们上学。教育不仅是摆脱贫困的一条途径，同时也是确保全世界儿童身体安全环境的一种方法。

对于产妇死亡率，最好的做法是让训练有素的医务人员随时准备提供帮助。联合国和志愿者组织都可以通过派遣人员到不常见的有技能的医生的地方来提供帮助。

SAP可以通过赞助教育来提供帮助。我个人认为，大数据分析应用，SAP的最佳做法是鼓励员工在学校做志愿者，并帮助辅导和教授学生。