新型コロナウイルスの国別感染者数（中国以外）
+44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 Acre House, 11–15 William Rd, London NW1 3ER
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N501Y変異株スクリーニングの実施状況N501Y陽性例構成割合,変異株PCR検査実施割合 | 東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト
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従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
新型コロナウイルス感染症（国内事例） 現在患者数 / 対策病床数 ※軽症者等は自宅療養など、病床を使用しないことがあります（詳細） （現在患者数 前日より増加 前日より減少） credit APP (アプリ開発/提供): CC BY jig.jp 福野泰介 @taisukef (src on GitHub) 「厚生労働省提供 新型コロナウイルス対策ダッシュボードについて」「感染者PDFデータをJSON-API化して公開」 DATA: CC BY「新型コロナウイルス感染症について - 厚生労働省」→ JSON / CSV / TXT (集約版 CSV / JSON / APP) DATA: CC BY COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード JSON / CSV / TXT（厚生労働省、各都道府県公表データの集約） DATA: CC BY 「新型コロナウイルス患者
新型コロナウイルス 国内感染の状況
新型コロナウイルス国内感染の状況 日本国内において現在確定している新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の状況を厚生労働省の報道発表資料からビジュアル化した。 制作・運用：東洋経済オンライン編集部 お知らせ 2023-5-10 New 新型コロナウイルス感染症の感染症法上の分類が5類に移行したのに伴い、厚生労働省の日次ベースでのデータ公表が終了したため、当サイトでのデータ更新も停止します。
※3/1追記。続編のようなものを書きました。 メディアの外側から COVID-19 国内症例マップ を発信する意味、シビックテック - Bi-Bo-6 私達で作成・更新を続けている、GISを用いた新型コロナウイルスのダッシュボード（公開情報一元化）について、独立行政法人 国際感染症センターさんが、Facebookでシェアをしてくださいました。ありがとうございます。17日に公開したこのレイヤは、22日深夜までで70万viewになりました。 www.facebook.com 都道府県別新型コロナウイルス感染症患者数マップ そこで、このダッシュボード作成で感じたことを書いておこうと思います。（論文か？） ◯ダッシュボード本体 https://jagjapan.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/641eba7fef234a47880e1e1
都道府県別新型コロナウイルス感染者数マップ
当マップの更新は、一部都道府県による感染者症例の非公開と当社リソース不足により、2020年11月末で終了しました。 CSV GeoJSON(β) / 緊急事態宣言状況JSON / 定義（Readme&FAQ） / 活用事例紹介 お問合せ / ご寄付 / Hosted by ロリポップ！レンタルサーバー by GMOペパボ / Powered by ArcGIS by ESRIジャパン
GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
Sqliteviz is a single-page offline-first PWA for fully client-side visualisation of SQLite databases or CSV files. With sqliteviz you can: run SQL queries against a SQLite database and create Plotly charts and pivot tables based on the result sets import a CSV file into a SQLite database and visualize imported data export result set to CSV file manage inquiries and run them against different datab
この記事はなに？ 構成・実装 育児記録 室内の温湿度 現在の天気 ダッシュボード 取得情報のデータベースへの格納 ダッシュボードに何を掲出すべきか？ まとめ 参考 この記事はなに？ 以下の育児支援ダッシュボードの構築ポストに触発され、自分もダッシュボートを作ってみました。 我が家の最終形態こんな 日中妻が試す→不満・希望を夕方俺に伝達→夜俺が治すみたいなサイクルを2週間回した後の図 pic.twitter.com/PHYRx7m1MS— Dr.10(どく・とぉと読んでください) (@Dr10_TakeHiro) 2023年10月2日 現時点で、自分が作ったダッシュボードは以下のようになっています。 育児支援ダッシュボード この記事では、上記の育児支援ダッシュボードを支える技術について解説します。 構成・実装 ダッシュボードには大きく分けて以下の3つの項目を載せています。 育児記録：「ぴよロ
GA4×サチコ×Looker Studioで可視化！ 現場で使われる“ダッシュボード”の作り方 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
2023年5月31日をもって、このページでの情報提供を終了させていただきました。 なお、「フォロー」機能を使うことで、新型コロナウイルス感染症に関する記事をまとめて見ることができますので、ぜひご利用ください。 気になる「テーマ」の詳細ページを表示して、テーマをフォローすると、Yahoo! JAPANアプリやスマートフォン版Yahoo! JAPANトップページでフォローしたテーマの記事一覧をまとめて確認できます。 ■テーマの例 ・新型コロナウイルス ・新型コロナ 治療薬・ワクチン・検査薬 ・東京都の新型コロナウイルス関連情報 ・「新型コロナ」のテーマ検索結果 今後とも、Yahoo!ニュースをご利用いただけますよう、よろしくお願いいたします。
チャートで見る日本の感染状況 新型コロナウイルス
データの集計方法 データは主に厚生労働省の発表に基づいており、集計値は都道府県発表と異なる場合がある。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。厚労省は5月8日分に退院者などの集計方法を変更した。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。ただし、一部の自治体では検査人数ではなく、検査件数が計上されている。厚労省は累計の検査人数を訂正して減らしても、過去に遡って集計値を修正しない。そのため、新規の検査人数が訂正前後でマイナスになっている箇所がある。長崎県は長崎市に停泊するクルーズ船乗員の感染を県内の感染者数に計上しないと発表している。「人口10万人あたり感染者数」の人口は総務省統計で2019年10月1日時点。 閉じる 編集 榎本敦、前田絵美子、五十嵐孝、綱島雄太、久保田昌幸、有年由貴子、富田美緒 Webディレクション
Streamlit turns data scripts into shareable web apps in minutes. All in pure Python. No front‑end experience required.
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い？ ～データガバナンス機能～ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤（改）の設定フロー データ集計基盤（改）でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ
3社の事例から学ぶ！現場で使われるダッシュボードの作り方 #前向きデータ整備人 / 20191127
データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会 の登壇資料です。 https://analytics-and-intelligence.connpass.com/event/153899/
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL
デジタル庁は、ダッシュボード開発において品質向上、および設計の効率化に貢献するため、実践ガイドブックとダッシュボード開発ツールのPowerBIのチャート・コンポーネントライブラリを公開します。 資料のダウンロードから取得してください。 公開の目的デジタル庁は、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化を日本政府内で推進を先導する役割を担っています。その役割の一端を担い、行政や公共機関、民間企業などに従事する方が、わかりやすいダッシュボードを効率的に開発できるように、実践ガイドブック等を提供しています。データをわかりやすく可視化できるようにすることで、多くの関係者間で正しい共通認識を持ち、意思決定の質を向上させ、より良い行動に繋げられるようになることを目的にしています。 実践ガイドブックは、デジタル庁で実践してきた政策データダッシュボードの作成時の知見に加え、行政職員や民間有識者のダッシュ
GitHub - nocodb/nocodb: 🔥 🔥 🔥 Open Source Airtable Alternative
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こんにちは、デザイナーの佐野大河@sn_taigaです。先日、クックパッドのiOSアプリで「キッチンレポート」という自分のレシピ投稿の活動の成果がわかる機能をリニューアルしました。今日はそのデザインプロセスについてお話します。 キッチンレポートとはキッチンレポートでは、自分の投稿したレシピやマイページへのアクセス数が見られる他、個々のレシピのアクセスランキングやつくれぽ（レシピを見て料理した人から届くメッセージ）などが見られます。レシピが保存された数や印刷された数もわかり 「自分のレシピが誰かの役に立っている！」という実感を持つことができます。 他にも「公開レシピが30品になりました！」や「あなたのレシピが人気順検索でトップ10入りしました！」など、自分が投稿したレシピに関する嬉しい出来事を残してくれる機能もあり、ユーザーの継続的なレシピ投稿や日々の料理のモチベーションにも繋がっています。
Google Data Studioのスクリーンショットを定期的にSlackに投稿するツールを作った - 日直地獄
Grafana の scripted dashboards を利用してダッシュボードを自動生成する - クックパッド開発者ブログ
技術部 SRE グループの鈴木 (id:eagletmt) です。 去年クックパッド開発者ブログでも紹介した hako-console の延長として、メトリクス表示に Grafana の scripted dashboards を利用するようにしているのでその紹介をしようと思います。 アプリケーション毎のダッシュボード クックパッドではダッシュボードの作成に Grafana を利用しており、主に Amazon CloudWatch と Prometheus に保存されているメトリクスを Grafana で可視化しています。それ以外にも一部開発用のメトリクスは InfluxDB に保存しており、その可視化にも Grafana が利用されています。 Grafana の variables 機能を利用すればリソースの種類毎にダッシュボードを作成することは簡単です。 ELB のロードバランサー名、
日本のデジタル社会実現の司令塔として、デジタル庁は政府内において、データと根拠に基づいた政策判断・効果の可視化の推進を先導する役割を担っていきます。その一環として、政策に関わるデータを「政策データダッシュボード」として公開しています。本プロジェクトを主管しているファクト＆データユニット長の樫田とデザイナーの志水が政策に関わるデータを公開する意図やダッシュボードの開発プロセスを紹介します。 政策データダッシュボード： https://www.digital.go.jp/resources/govdashboard
データ活用の知見や困り事を共有する「突撃! 隣のダッシュボード」会をやっている話 - Hatena Developer Blog
Tremor
React components to build charts and dashboardsReact components to build dashboards20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.
Scrapyとscikit-learn、Streamlitで作るかんたん機械学習アプリケーション / Making ML App with Scrapy, scikit-learn, and Streamlit
アドプラットフォーム事業部 アドプロダクト部 データチームでアナリティクスエンジニアをしているucchi-です。普段は主に、pixiv Adsという広告ネットワークのデータ周りを開発しています。 ads.pixiv.net 今回は、pixiv Adsで採用している、Lookerの埋め込みダッシュボードについて紹介します。 はじめに ピクシブでは全社的にLookerを使用しています。Lookerを使うことで、BigQueryに保存されている品質の高いデータを気軽に分析することができ、社内の仮説検証や意思決定に役立っています。 一方で、Lookerは社内の分析用途だけではなく、社外へのデータ提供にも活用できます。 具体的な手段はいくつかありますが、pixiv Adsでは、「シングルサインオン（SSO）組み込み」という形式で、クライアント向けの広告管理画面にLookerのダッシュボードを埋め込ん
マイクロサービスの成果を可視化する - Cloud Function in Go at Mercari - Speaker Deck
https://fukuoka.gocon.jp/ja/schedule/
Timee × Commune データチーム勉強会より
本記事ではKubernetesの周辺技術の一つとして使われているHelmを、実際に触って理解をしたい方向けにハンズオンを掲載しています。 やること DockerでKubernetes構築（kubernetes-dashboardのデプロイ） Helmでnginxのデプロイ 対象者 ・Kubernetes、Helmの概要を知りたい方 ・概要だけでなくKubernetes、Helmを実際に動かして理解したい方 ・Kubernetesはなんとなく分かってきたけど、Helmはまだ触ったことがない方 前提(バージョン) docker desktop 2.2.0.3 Kubernetes v1.15.5 kubectl
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
新型コロナウイルス感染者数の推移：朝日新聞デジタル
地域密着型から突然コロナ専用病院へ 医師4人が退職、患者も戻らず(2024/5/11) 新型コロナウイルス感染症の「第5波」がピークを迎えていた2021年8月20日の昼過ぎ。JCHO東京城東病院（東京都江東区）に、地域医療機能推進機構（JCHO）の尾身茂理事長（当時）から電話が入った。…[続きを読む] インフル1年半ぶりに流行目安下回る 新型コロナは前週比0.70倍(2024/5/10) 厚生労働省は10日、全国に約5千ある定点医療機関に4月29日～5月5日に報告された季節性インフルエンザの新規感染者数は、1定点あたり0・45人だったと発表した。前週（1・07人）の約0・42倍に減少…[続きを読む] コロナワクチン接種後に死亡 秋田県の男性の救済認定 一時金給付へ(2024/5/10) 新型コロナウイルスのワクチン接種後に死亡した秋田県内の男性が、国の救済制度に基づく死亡一時金の給付対象に
CRISP METRICS 🥗
Looker Studio turns your data into informative dashboards and reports that are easy to read, easy to share, and fully customizable.
今日、多くの人がノートパソコン、タブレット、スマートフォンでアプリケーションを使用しています。デバイスに電源が入っているかどうか、Wi-Fi ネットワークが接続されているか、簡単に確認できます。画面には、空き容量不足の警告といった重要な通知が表示されます。実際に、ユーザーインターフェイス (UI) の全般的な速度や応答性は、アプリケーションにメモリや CPU などの十分なリソースがデバイスにあるかどうかを示す良い指標となります。 家族をリモートで技術的に手助けしたことのある人なら誰でも、デバイスを見ながら直接操作できないと、問題の検出や診断が少々難しいことをご存知でしょう。クラウドベースのサービスを実行する場合、同様の問題に直面します。これらのリモートサービスをどうモニタリングすればいいか? お客様が満足しているかを確認するにはどうすればよいか? 単一ホストサービスを監視するには、そのホス
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文春オンラインの記事分析を支える爆速ダッシュボードを作るまで｜Shota Tajima
COVID-19 Japan 新型コロナウイルス対策ダッシュボード #StopCOVID19JP
管理画面のUIデザインにおける20の改善ポイント | ベイジのUIラボ～業務システムとSaaSのUIを考える
COVID-19 国内症例マップ（ダッシュボード）を作成して考えたこと - Bi-Bo-6
データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させるための95のチェックリスト
いらないダッシュボードを作らないようにしよう｜データ分析とインテリジェンス
育児支援ダッシュボードを支える技術 - 人間だったら考えて
【更新終了】新型コロナウイルス感染症まとめ - Yahoo!ニュース
Streamlit • A faster way to build and share data apps
データ活用基盤の今 〜DWH外観図〜 - クックパッド開発者ブログ
React Dashboard: an Ultimate Guide - Cube Blog
データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
Lookerライクな新興BIツールの比較検討
ダッシュボードデザインの実践ガイドブックとチャート・コンポーネントライブラリ（ベータ版）｜デジタル庁
毎日見にいきたくなるレポート画面のデザイン｜taiga / 佐野大河
Data, Design and Government
redash + Google Colabによる分析環境 - KAYAC engineers' blog
Lookerの埋め込みダッシュボードを社外提供する上での課題と解決策 - pixiv inside
統計ダッシュボード機能を BigQuery と BI Engine で実装する
ダッシュボードを使ってもらうには、 現場へのヒアリングが重要だと 改めて気づいた話
【ハンズオン】Docker+KubernetesでHelmを使ってみよう - Qiita
効率的なダッシュボードの作成 - MicroAd Developers Blog
運用を可視化するためのダッシュボードの構築 | Amazon Builders' Library
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