【PythonでCIVID-19分析】日本版(1) Part12: データの視覚化・分析 1-2

投稿者: | 2020年6月6日

Part11に引き続き、今回もデータの視覚化・分析編となります。

Part11で宣言したとおりBIソフト Google データポータルを使用して視覚化を行います。

使用経験のあるMicrosoft POWER BIと基本的には同じだと思うので、新しいソフトの体験を楽しみつつ視覚化を進めようと思います。

Part11同様、まずは日本全国の日付毎の累計感染者数を棒グラフで表示してみます。

結果は以下のとおりとなりました。

問題だった日付部分が綺麗に調整され、問題なく判別できます。

また、これはBIソフトならではの利点ですが、棒グラフにカーソルを合わせるとその棒の情報ががポップアップで表示されます。

連動したグラフと表を並べて表示でき、上部のLocation・Dateフィルターを使えば希望する都道府県・日時で絞り込んで表示できます。

さらに右の表の見出し部分のLocation・Dateをそれぞれクリックすれば、昇順・降順で並べ替えも可能。

時系列別の感染状況やいつ感染者数が多かったのかをひと目で確認することができました。

このグラフを見る限り4月に山こそ越えたものの、5月末時点でいまだに収束の兆しが見えないことが分かります。

次に都道府県別の累計感染者数をグラフで表示してみます。

都道府県別の累計感染者数が感染者が降順に表示されています。

こちらも棒グラフにカーソルを合わせるとその棒の情報ががポップアップで表示され、連動したグラフと表を並べて表示でき、上部のLocation・Dateフィルターを使えば希望する都道府県・日時で絞り込んで表示できます。

Locationフィルターで都道府県をフィルタリングし、フィルターで希望する期間を選んで表示して、目的の都道府県の状況を比較することも以下の用に簡単に行えます。

このグラフからは東京都の感染者数が突出していることがひと目で分かります。

1位の東京都の5,152という感染者数は、2位の大阪府から5位の埼玉県の一道一府二県を合計した5,161とほぼ同じ。

いかに東京都の感染者数が多いかが分かります。

次回はこのグラフにフィルター機能を適用して、より踏み込んだ分析を試みたいと思います。

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