【PythonでCIVID-19分析】日本版(2) : データの視覚化・分析 2020/06/28時点

投稿者: | 2020年7月4日

2020/02/05から2020/06/28時点のデータを使って日本のCIVID-19の感染状況を分析してみようと思います。

先に分析を行った日本版(1)で、6/15〜6/21に対し6/22〜6/28は、感染地域の入れ替わりが激しいという特徴的な動きがあったことと、感染者数の大幅な増加があったことの、2点が明らかになっています。

具体的には、愛知県・静岡県・岐阜県・三重県・新潟県・滋賀県・福島県・長野県の感染者がいなくなり、新たに栃木県、熊本県・徳島県・岡山県・和歌山県・群馬県・石川県で感染者が発生しています。

7県で感染者が0人になった一方で、新たに8県での新規感染者が発生、感染地域こそ前回の20都道府県から19都道府県に減っていますが、一週間の感染者数は380人だった6/15〜6/21に対し、6/22〜6/28は560人に増えています。

その為、感染地域の入れ替わりの多さと、感染者数の大幅な増加、この2点の原因を探ることを重点に置いて分析を行いたいと思います。

まずは日本全国の日付別の感染者数・回復者数・死亡者数・PCR検査数を確認してみます。

グラフの傾きを重視したいので二パターンの配置を用意しました。

注目のPCR検査数ですが、特に傾きに大きな変化は見られません。

6/15〜6/21の分析で判明した、6/18〜19にかけての急な増加の後は急な傾きとして残っていますが、今回の傾きはそれとは異なり、前回より以前のそれに近いことが分かります。

強いて言うならやや急かなと言ったところです

あらためて感染者数を見てみます。

緩やかながら反るような感じで右肩上がりの上昇が見られます。

続いて6/15〜6/28の直近二週間のグラフを確認してみます。

同じ期間のグラフを並べることで感染者数・回復者数、死亡者数、PCR検査数の増加を比べてみます。

単純にグラフの傾きを比較する限り、PCR検査数の傾きがやや急ですが、それに比べて感染者数・回復者数、死亡者数は非常に緩やかです。

以上のことから、PCR検査数の増加=感染者数の増加と結びつけるのはやや早計に思えます。

また、感染地域の入れ替わりについては、ここからは判然としませんでした。

元々日本版(2)では都道府県別の状況が分からないので、最初から無理なことだったのかもしれません。

今回あらためて思いましたが、グラフの表示は現在の通期の累計ではなく、日々の累計にした方が分かりやすいようです。

グラフの傾きを比べても何となくしか分からない為、具体的な数字で確認した方が確実だと思います。

前回にも同じ事を書いたものの、実行に移せていません。

早期に実現できるようにしてみたいと思います。

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