COVID再感染データを可視化するためのデュアル軸グラフ作成法

Published on: | Last updated:

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。

参考元: 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。

Related to this topic:

Comments

  1. Guest 2025-11-13 Reply
    いや〜、もうこの話ずっとモヤッてるんだけど、「COVIDの再感染データをデュアル軸グラフで見せる」って、そんなに正義なのかな?ていうか二重軸とか一瞬でゴチャつくイメージない?自分も昔、会社の進捗会議でやっちゃったことあるんよ。で、「あれ、この線は何用の?」とか「軸2個いる?」みたいな質問されまくって、その場すごい微妙な空気漂う…みたいな。あれトラウマまである。 いや便利なのは分かるよ。1枚に全部詰め込みたい気持ちも超分かる。でもさ、結局パッと見た時に脳が混乱すること多いじゃん…。シンプルに折れ線でも2つ並べておけば、それぞれの傾向くらいは比較できるし、棒グラフでもいいし。「ちゃんと親切だな〜」って思える仕上がり目指した方が良さそうじゃない? あーあとそもそも論なんだけど、再感染率と他の指標(例えば新規感染者数とか重症化率とか)を同時並びで見せる必要性って…そこまで絶対的なものなのかなって一瞬思った。まあ少し脱線したけど、「これ本当にデュアル軸要りますか問題」、どうしてます?教えてほしい!
  2. Guest 2025-09-05 Reply
    へえ、デュアル軸グラフって面白そう!でも、COVID再感染のデータってどうやって正確に表現するんだろう?少し難しそうな気がするけど、詳しく教えてもらえると嬉しいな。
  3. Guest 2025-09-01 Reply
    子供の健康が心配で、こういうグラフって大事だよね。データで見える化すると、感染リスクとかがよく分かるから助かります。専門家の知恵、ありがたいです!
  4. Guest 2025-08-21 Reply
    うーん、データの可視化って難しいよね。再感染のグラフ、実際作るの大変そう。私、統計とか苦手だから、こういうの見ても全然わかんないんだよね。でも、こういう努力は大切だと思うし…
  5. Guest 2025-07-04 Reply
    データの可視化、めっちゃ興味あります!この研究、うちのチームでも課題になってて。もし詳細な資料とか共有できたら、すごく助かります。COVID再感染のトレンド、結構複雑そうですけど。
  6. Guest 2025-07-02 Reply
    なるほど、デュアル軸グラフって面白そうだけど、COVID再感染のデータって本当に信頼できるんでしょうかね。データの取り方とか、グラフの表現方法によって印象って変わりそうだし…。
  7. Guest 2025-06-25 Reply
    グローバルな視点から見ると、このデータ可視化の手法って、本当に再感染の全体像を捉えられてるのかな?もう少し多角的なアプローチが必要かもしれないけど…