Tableauで埼玉県におけるCOVID-19の陽性確認者のデータを可視化をしてみた(4/7/2020 9:40 pm 時点 公表データ)
はじめに
タイトルにある通り、埼玉県における新型コロナウイルスの陽性確認者のデータを可視化しました。
半年くらい前に会社でTableauのセミナーを受講したのですが、最近触っていませんでした。
Tableauは大量のデータを可視化するのに便利なツールなので、使いこなせるようになりたいと思い、この機会に新型コロナウイルスに関するデータを使用して練習、かつ、何か役に立ちたいと考えました。
なぜ、埼玉県のデータ？
ブログ筆者が埼玉県民だからです！
よく、ニュースでは東京都の感染者の情報は聞きますが、埼玉県の感染者についての情報はあまり聞きません。
東京に隣接しており、職場は東京だけど住んでいるのは埼玉という方も多いと思うので(ちなみに私がそうです)、埼玉県の感染者もそれなりにいるのでは、と思います。
全埼玉県民のためにも(？)、2020年4月7日 21時40分 時点で公表されている陽性確認者のデータを可視化しました。
今回使用したデータ
使用したデータは、埼玉県の公式サイトにある、陽性確認者一覧というPDF形式のデータです。
PDFファイルは、陽性確認者が増加するたびに更新されるため、ファイルがあるサイトのURLを貼ります。
データは、陽性確認者というサブタイトルのところに置いてあります。
データの前処理
PDFファイルをダウンロードした後は、Pythonで前処理をしました。
正直、Tableauでの可視化より大変でした...
今回は、Tableauがメインの記事なので、前処理の方法は別の記事で書きます。（今週中には書きます、読んでね）
データを読み込んだあとは表記ゆれを統一するだけで、データ自体はもちろんいじっていません。
Tableauでの可視化
Tableau Publicを使用したので、データはTableauのサイトにあります。
https://public.tableau.com/profile/maho.uchida#!/vizhome/COVID-19inSaitamaApr_72020/sheet3 *1
各グラフのタイトルにある通り、市町村別、日別陽性確認者数、性別×年代別で可視化しています。
グラフにカーソルを合わせると、詳しい数値を確認することができるのでとても便利です。
例えば、日別陽性確認者数のグラフで2020年4月5日の棒グラフ(または折れ線グラフ)にカーソルを合わせると、その日の陽性確認者数とその時点での累計陽性確認者数を見ることができます。
また、市町村別の陽性確認者数は地図で可視化しているため、一目でどの市にどのくらいの感染者がいるかが分かります。
使い方
Tableauの使い方は非常に簡単です。
今回は、Tableauのインストール、データの接続方法、グラフの表示を簡単にまとめます。
最初に、以下のサイトでメールアドレスを入れてTableau Publicをインストールします。
インストールが完了したらアプリケーションを開いて、左側にある"接続"という欄から接続(可視化)したいデータを選択します。
CSVファイルに接続したい場合は、テキストファイルを選びます。
データを選択した後は、各列のデータ型を確認し、必要に応じて列名を書き換えることができます。
データが整ったら、ワークシートに移動し、ワークシート上部にある行・列に、左側にあるディメンションまたはメジャーを入れるとグラフの作成ができます。
グラフの種類を変えたい場合は、右上の表示形式から変更することが可能ですが、変更する前に可視化するための条件に当てはまらないと変更できないようなので注意が必要です。
Tableauの使い方の説明は以上です。
公式サイトの説明は分かりやすく、今回のデータを可視化したときも参考にしたのでおすすめです。
感想
やはり、Tableauは便利だな、というのが正直な感想です。
Pythonではゴリゴリにコードを書かないと表示できないものが、サクサクと短時間で作成できます。
Tableau Publicなら無料で使用できるので、KaggleのデータなどでTableauの使い方をマスターすることもできます。
まだまだTableau初心者なので、これからも勉強します！
*1:追記（2020/9/13）: データが古いため、2020/9/13に作成したものを紹介しますpublic.tableau.com
