Summary
この文章では、COVID－19再感染データを可視化するための効果的なデュアル軸グラフ作成法について探求します。読者には、このテーマに関して深い洞察と実践的価値を提供します。 Key Points:
- 複数のデータ視覚化手法を検討し、デュアル軸グラフの利点と限界を理解することが重要です。
- 日本語圏特有の技術文書においては、明確な用語解説や簡易な代替手法も提供することで、専門家にとってアクセスしやすい情報源となります。
- 再感染データの信頼性を確保するためには、明確なデータソースの提示と、その限界についても議論する姿勢が求められます。
データをExcelからマークダウンに移す作業だったらしい。COVID-19の公開データ使って、直近一ヶ月くらいの件数だけをグラフ化したようで、七日間平均とか人口当たりじゃなく、そのままの数字。二軸チャートが必要になったとのこと。色はオレンジと水色で指定されていて、色分けにちょっとこだわっている様子。URLも自動更新する仕組みにしてるみたいで、毎回手動で変える手間が減るんだろうか。不思議とパレート図も話題に出てきたけど、本筋とは直接関係ない感じ。ggplot2やdata.tableなど、いくつかRのライブラリ使っている印象がある。細かい率やパーセンテージは特に記載されておらず、おおよそ「七十多」とか「数十倍」みたいな表現になるはず。でも内容自体はかなり実務寄りっぽい。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2022-03-13-dual-axis/
どうしても季節が移り変わると、駅前の広場に集まる人の顔ぶれも少しずつ変わってくる気がする。最近は、昼過ぎくらいになると、七十人をちょっと超えるぐらいの若い子たちがベンチに腰掛けていたような印象だ。なんとなく、以前よりも制服姿じゃなくて私服っぽい格好が目立つかもしれない。通りすがりのおばちゃんが、「あそこにいる子たちはみんな同じ学校かな」なんて言っている声も聞こえた。でも実際はどこの学校なのか、確かなことは分からない。時々誰かが大きな声で笑ったり、スマホを覗き込んだりしていて、その様子を見ていると、ここ数年で雰囲気が少しずつ違ってきた、と感じざるを得ない。
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Reference Articles
適応度予測を いた データ可視化の半 動 成に関する研究
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Source: みやこ鳥可視化[基礎] - Jaehyun Song, Ph.D.
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