東洋経済コロナデータ。怪しいグラフの見抜き方

コロナ死亡患者の4割が｢元々寝たきり｣の波紋

阿南：コロナ医療の何が問題かといえば、陽性判定を受けて急性期病院に運ばれた患者が重症化しなかった場合、引き受ける病院がないからそのまま滞留すること。

各種データソースやAPIを統合してChart. 新型コロナウイルスの感染拡大が多方面に影響を与える中で、コロナ関連の記事を集めた特設ページを開設。単に元に戻すというよりも、よりよい地域の医療体制をつくりたいと。

これによって、黄色や赤などの危険色でもゴテゴテした印象を持たずに読めるのではないかと考えました。

荻原さんは「データ可視化デザイナー」ということですが、一体どんな職業なのでしょうか？「データ可視化」とは、データをグラフや地図、アニメーションなどの視覚的な表現に変換することで、ユーザーが情報の全体像を把握できるようにしたり、注目すべき傾向を感覚的に読み取れるようにすることを指します。

例えば、これまで人の目で見ていた内視鏡の画像をAIで読み込ませ、健康な組織・細胞と、病気との違いを学習させれば、スピードアップが図れます。

市場規模はピークの7％、カメラに未来はあるか

韓国の追跡システムは相当な物議を醸している。スマホのゲームで子どものADHD（注意欠陥・多動性障害）を治療する。

北海道大学大学院医学研究院・西浦博教授のモデルと監修を基にしています。のキャプチャ似たデータ構造であっても、扱う主題や焦点を当てるポイントによってビジュアル表現の方法は変わります。

また、中立的な視点でデータを見てほしいという観点から、このページではあえて解釈をつけていない。

データの内容や意味も考慮した上でビジュアル表現に翻訳することが、データ可視化デザイナーには求められます。

つまり、「データをビジュアル表現に翻訳すること」が私の仕事ですね。

ここではグラフを読み解くリテラシーを身に付けてほしい。だけど、10日たてば感染者ではなくなるのだから、もっと一般病院でも受け入れてほしいと。 8％と、まだまだ高水準。

移動平均は後方7日移動平均値。

発表の欠落や大幅な修正は、都道府県のHPや聞き取りでデータを随時補足している。

異動したばかりの頃は、編集部のメンバーも私のことをよく知らない状況だったので「一体あの人は何をしているんだ……？」なんて思われていたかもしれません。

病院・施設にいた人は、コロナの「患者数」でみると札幌市内全体 1万0010人の1割程度 985人なのに、「死者数」だと市内全体 223人の76％ 171人を占めていたのです。

経済企画庁経済研究所長、物価局長、調査局長、国土交通省国土計画局長などを経て、2017年4月から現職。

著書に『プロ直伝伝わるデータ・ビジュアル術』（E2D3. jsを使ってきれいに仕上げてる。

5月8日以降は都道府県の発表ベース、それ以前は厚生労働省が把握した個票を積み上げたもの。

ここでRDB（関係データベース）やデータのクレンジングなど、データを扱う際の基礎について学びました。

厚生労働省が訂正を発表したケース、発表がなくても誤記を訂正したと思われるケースは遡及修正した。

新型コロナウイルスの感染が確認されるようになってから、韓国は感染者の個人情報と行動履歴をかなり詳しく公開するようになった。そこで最低限必要となる教養は、データを読み解く力だ。通院しなくても禁煙治療がアプリでできる…。

データについては様々な解釈があるだろうが、まずは議論の土台となるデータをしっかりと把握していただきたい。厚労省発表はPCR検査について、退院時の確認検査を含めない検査人数で集計している。

マイナスになるはずのない項目がマイナスになっていますが？ A. その他の定義や注意事項は「全国の状況」のグラフ注釈やを参照。

まだ知られていない社会問題を読者に知ってもらうようなケースなら、私もマップ上で強調色を使うことがあります。

そこでこのページでは、錯綜する情報を整理し、データソースを厚生労働省や都道府県の公式発表に絞り、確度の高い情報を提供することに注力した。

そういうときに、データの意味や構造から適した可視化の方法を考え、デザインするのがデータ可視化デザイナーです。

手指消毒剤はマスクよりも一足早く供給が正常化したので、今年はすでに3月1週目から前年比100％を割っている。が、昨年供給が追いつかなくなった反動で、今年3月以降は再度上昇が始まっている。

新型コロナ特別ページより抜粋「東洋経済オンライン」ではコロナ関連以外のタイムリーな経済・社会・政治のニュースや普遍的なテーマについても幅広く追い、「常識や当たり前を疑い、読者が抱く疑問に対する答えを探っていく」という媒体方針の下でサイトを運営しています。

1月中旬まで1000％を超えていたが、1月25日週に一気に295％に落ち、2月22日週は前年比88. 要素の余白、行間、フォントなど、調整部分はたくさんありますね。

過去分のデータに訂正があった場合に起こります。