新型コロナウイルスの感染者数の増減を片対数グラフで表す理由｜矢崎 裕一
新型コロナウイルス関連で、毎日数値がアップデートされ、様々なチャート、ダッシュボードが登場しています。ここでは、時系列の感染者数の推移を示すことで何を知りたいのか、という観点で、チャート表現を整理しました。 目次 ・片対数スケール + 時系列にて、新規症例数の指数関数的変化を知りたい ・両対数スケールにて、確定症例数の指数関数的変化を知りたい ・線形スケールのエリアチャートにて、感染者とその内訳（治癒者、死者、治療中etc）の推移を知りたい ・ダッシュボードで何を伝えるべきか 片対数スケール + 時系列にて、新規症例数の指数関数的変化を知りたい様々に引用されているわかりやすいチャートの一つ、イギリスFinancial Times掲載のチャートをみると、横軸が各国で症例百件目を超えた日からの日数、縦軸が累積の確定症例数が対数スケールとなっています。二軸あるうち片方だけ対数スケールなので片対数
「パナマ文書」解析の技術的側面
世界中で話題になっているパナマ文書。各国で政権を揺るがすような事態にもなっていますが、純粋にデータとしてみた場合、これは計算機やデータ解析に関わる人々にも面白いものだと思います。データの中身や背景などについてはさんざん報道されていますのでここでは触れません。一方、現場でどのような作業が行われているのかはあまり報道されていません。現実的な問題として、人力ではどうしようもない量のリークデータを手に入れた場合、調査報道機関はどんなことを行っているのでしょうか？私も以前から疑問に思っていたのですが、先日あるデータベース企業と、データ分析アプリケーションを作成する会社のブログにて、その実際の一端を窺うことができる投稿がありました: Panama Papers: How Linkurious enables ICIJ to investigate the massive Mossack Fonseca
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