【簡単】3つのステップで新型コロナウィルスの状況マップ/ダッシュボードを作った

3月18日まで、新型コロナウィルス感染が世界の143カ国・地域に広がっています。世界全体の感染者は累計で20万を超え、死者は7800人を上回ります。日本国内の感染者数はクルーズ船を除いて合計すると914名となります。ヨーロッパとアメリカはより深刻な状態に陥っています。

今のところ、誰もが新型コロナの状況に強い関心を持っているでしょう。しかし、さまざまな情報が飛び交うなかで、すぐほしいデータを見つけられない場合が多いです。 さらに、データを取得しても、うまく処理できず、データから有用な情報を得ることができません。

この問題を解決するためにデータの可視化を行いたいと思います。データのダッシュボード化によって、複数のディメンションのデータを地図やチャートなどに表示し、最新情報を一目で確認し、新型コロナの拡散状況に対する正しい理解を促します。

ダッシュボードは、テーマと利用するツールを問わず、主に<font color="Magenta">データ抽出</font>➡<font color="Magenta">データ処理</font>➡<font color="Magenta">データ可視化</font>という手順で作られます。前の[東京タピオカマップ](https://qiita.com/Hailee/items/12ad8ecc10f592f893ea)も同じ手順で作りました。

##概要
作成日：2020年3月18日
データソース：コロナウイルス速報（[https://コロナウイルス.com/](https://コロナウイルス.com/))
データ抽出：[Octoparse7.3.0](https://www.octoparse.jp/)
データ可視化：[FineReport10.0](https://www.finereport.com/jp/)
ダッシュボードを見る：[こちら](http://47.254.70.155:8080/webroot/decision/view/form?viewlet=demo%252FDashboard%252FAnalysis%2Bof%2BNovel%2BCoronavirus%2BOutbreak%2Bin%2BJapan.frm&ref_t=design&ref_c=97e0345f-55d1-4aaa-befa-0f26272d0902&region=Japan)

では、はじめましょう。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/598fcf28-a4eb-d4f0-5cbf-a1f9d3121459.gif">



##データ抽出

まずは[コロナウイルス速報]()というサイトから毎日の感染情報を取得します。データ抽出はやはりOctoparseに任せます。もちろん、Pythonでサイトからデータをスクレイピングできますが、ここは手間を省くためにノーコーディングのスクレイピングツールを利用しました。

コロナウイルス速報サイトからデータを取得するには3つのステップだけで行けます。

ステップ1：URLを入力してスクレイパータスクを作成する
ステップ2：クリックしてWebデータを抽出します
ステップ3：スクレーパータスクを実行する

[公式のチュートリアル](https://service.octoparse.com/ja-jp/hello-world)に従えば、簡単に感染者の推移、都道府県別の感染者数などを抽出し、Excelに出力できると思います。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/0dd10b8d-82a5-3dd0-97dd-15b7191fb69e.jpeg" width="600">

##データ処理

上記に示すように、収集したデータはそのままダッシュボード作成に用いられないため、データ書式の変更、余計なデータ行列の削除、データ集計など、データ処理を行う必要があります。 ここのデータの量は少なくて、それほど時間がかかりません。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/6e8ea75d-69c1-097f-b199-f3ed5199cfcb.jpeg"width="600">

##データ可視化
ダッシュボードの作り方に詳しくない方は初心者向けのダッシュボードとタピオカマップ作成を参考にしてください。

これからは[FineReport](https://www.finereport.com/jp/)による「新型コロナウィルス国内感染状況」といったダッシュボードの作り方を解説します。10分で完成できると思います。

###ステップ1：データインポート
処理済みのExcelファイルをデータソースとしてFineReportにインポートし、データセットを作ります。「ファイルデータセット」を選択し、Excelファイルを開き、データをインストールします。Excelファイルの列タイトルもインポートすることを忘れないでください。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/889906d6-a409-7855-1bed-71fac98fea86.gif" width="800">

###ステップ2：グラフと地図作成

ダッシュボードを新規作成し、ツールバーから空白のダッシュボードに必要なコンポーネントをドラッグ＆ドロップします。ここに必要なのは折れ線グラフ、バブルチャート、地図とテーブルです。下記に示すように、各コンポーネントのサイズと位置を調整します。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/13470593-4f9c-89b8-a394-8ea1720da5b9.png" width="800">



グラフの作成は、データ選択とスタイル設定をすればOKです。ここは、地図の作り方を示します。地図のタイプを「エリア地図」に、国を「Japan」に設定します。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/93fa3745-3157-b53f-fffe-7dab08a2d440.png" width="800">


地図のデータとして、先作ったデータセットを利用します。地図上で都道府県別の感染者数を表示したいので、下記のように設定します。　

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/3b3ce164-cfb8-19d9-f294-46cdaba45e8b.png" width="800">

それから、ダッシュボード全体のスタイルに合うように、地図の色を変更します。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/d2824270-63b1-934e-d5eb-3147812e32f2.jpeg" width="800">


ここに示すのは、3月18日まで日本の新型コロナウィルス感染状況です。データはフロントエンドのインポートまたはAPIによって更新されます。 

スクロール効果の付いたテーブルは、各地域毎の患者数と死亡数を表示します。折れ線グラフによって、患者数の増減をチェックします。 バブルチャートは、最も影響を受けている地域を示します。 右上のホットニュースでリンクをクリックし、新型肺炎に関する最新ニュースを確認することができます。


##終わりに
今回は[FineReport](https://www.finereport.com/jp/)で新型コロナの状況を可視化し、ダッシュボードに作りました。山ほどある感染情報に触れて、イライラする時があるでしょう。これはさておき、マスク着用、手洗い、消毒などをきちんとやって、規則正しい生活をして、自身の健康管理に気を付けましょう。

![images.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/266670/46ca0f83-8aa3-d6fa-6680-6a5ab32dfaf4.jpeg)

####おまけに

初心者がダッシュボード作成に押さえておきたいポイントについて、前の記事[ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない](https://qiita.com/Hailee/items/2a8e22b78effe147de0d)をご覧ください。

ツイッターでデータ分析・可視化、仕事のスキルについての面白い情報をシェアしています。よかたっら覗いてください！:sparkles:

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">前はデータ分析職につきたい方のために、十週間の学習計画を紹介しました。ここはインフォグラフィックにまとめてみます！記事と合わせてお読みください！<br>記事のURL：<a href="https://t.co/1wBiLQiRzi">https://t.co/1wBiLQiRzi</a> <a href="https://twitter.com/HaileeKana?ref_src=twsrc%5Etfw">@HaileeKana</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/note?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#note</a> <a href="https://t.co/wWH0jMBwHb">https://t.co/wWH0jMBwHb</a></p>&mdash; HaileeKana (@HaileeKana) <a href="https://twitter.com/HaileeKana/status/1282126955345633280?ref_src=twsrc%5Etfw">July 12, 2020</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>