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2020.09.19

◆【新型コロナ】かなりデータが重たくなってきました：感染確認者数、死亡者数のダッシュボード：インドで感染拡大が大変なことになってきているようです

テーマ：医療・健康ニュース(3952)

カテゴリ：データ分析

ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用して作成しているダッシュボードですが、動作が重たくなってきているようです。

↓現在、日々の新規感染確認者数はインドが最多で、その数はどんどん、増えています。棒グラフを選択すると、右下の折れ線グラフに表示される国が選択される仕組みです。インドの毎日の感染確認者数は右肩上がりで増加中です。

ダッシュボード用のデータですが、Github.comのページから、csv形式のデータをRに読み込んで前処理をし、倍加時間や実効再生産数などを計算したものをグーグルスプレッドシートに読み込み、データポータルのダッシュボードでそのスプレッドシートのデータを参照しています。

ふと気づくと、ダッシュボードのページにロシアのデータが表示されなくなっていました。他の国でも表示されない場合があったようです。グーグルスプレッドシートで、ロシアのデータが欠けていました。

R言語でジョンズ・ホプキンス大学のデータの前処理をしているのですが、何らかの理由で突然エラーを起こすようになったようです。

とりあえず、エラーの出所はわかりました。２～３日前までは、ロシアのデータは処理されていたので、データ側の問題なのか、R言語の処理のエラーなのかよくわかりません。

どうやら、感染確認者数と死亡者数と回復者数のデータを一体化する「dplyr::left_join」コマンドで、結合キーを「by = c("Province.State","Country","Date", "Lat", "Long_"）」としていたのがよくなかったようで、結合によって、ある列がすべて「NA」になるというエラーのでる国がありました。そこで、結合キーを「by = c("Province.State","Country","Date")」と、必要最小限にしたところ、今のところうまくいっているようです。

９月17日時点で、データの行数は、３万行弱になってきていて、グーグルスプレッドシートに読み込むのにも時間がかかるようになってきています。

データポータルのページの反応も重たくなってきています。今の仕組みだと、３万行くらいのデータがそろそろ限界なのかもしれません。

↓日々の死亡者数もインドが最多になっています。世界の１日あたりの死亡者数の国別の平均値は約200人のようですが、最近の日本の20倍以上になります。データポータルのグラフで「基準線（平均値）」の追加が簡単にできるようになっていて、手軽に平均値がわかるようになりました。

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【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。