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Appleの汚い移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita

30コメント 2021-04-07 11:04  Qiita

Appleの汚い移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実こんにちは、Exploratoryの白戸です。Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動...

ツイッターのコメント(30)

これくらいのデータ加工すらすらできるようになりたい
・Apple社のデータは汚いという主張
・データの形式変換(ピボット)の方法
・移動状況とコロナに関する考察
・Exploratoryの使用法説明
・Exploratoryの宣伝

多分5つくらいの要素が混じってるんだよなぁ。「Pythonだとこうなるね」って記事書いても微妙になりそう……。
Apple の元データ、non-tidy だけど、messy ってほどではないと表現した方が良かったと思いました。 - Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実
移動傾向って何を数値化したものなんです?
何もわからない
技術系の記事&長いので大事そうなとこだけ引用すると、『東京は移動傾向の値がほぼ全ての期間で他の都道府県よりも低く、2021年3月以降は最も自粛している』。大阪も減少傾向。データ大事。/
Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実
この記事面白い。実は東京は自粛してる人多いとか。
政府の発表もこういったデータに基づいた説明を分かりやすく行ってくれれば説得力増すのに。
"Appleですら扱いづらいデータを公開していることからもわかるように、世界には沢山の「汚いデータ」で溢れかえっています。"
“ワイド型(横長)とロング型(縦長)の2つの持ち方” /
データの分析の加工の工程が書いてあって興味深い
Snowflakeにデータを入れる前処理が私にには(やや自虐)
かなり面白い記事。
Appleは、端末の移動データを公開してるのか。知らなかった。
お前ほんとに汚いデータ見たことないだろってなってる
天下のApple様が出してるデータはノイズもなくて綺麗じゃねぇか
度々言われていることなんだけど、いかに印象と実データの差分が大きいかってのが如実だね。

確かに東京の人の多さは戻りつつあるというのは感じるんだけど、実測値としてはまだまだ自粛してるってことやね。バイアス。

確かに太ったので運動(白目)
データのクレンジングと構造化をして要件の仮説を定義、知りたいデータを導きだすまで本当に大変なんですよね。
データから導き出された結論が各都道府県の地域的特性を全く考慮していない結論なのでデータの加工の仕方について学ぶ資料やね。
日本だとAppleのデーターはかなり参考になるものね。
お、市町村もあるの?と思って少し見てみたら限られた市(つくば市、北九州市、富士市、etc)しかなかった、残念。東京都内()みたいなところに住んでるから区内と都全域のデータ見てもそんなに嬉しくないんだよね。。。
東京・大阪の人たちは一番移動を自粛しているのに、感染抑制には人口密度に比例して強い自粛が求められるので不十分になるということか
めっちゃ大変やんけ
CSV 見てみたら別に汚くはないし、Exploratory とかいうサービスの宣伝だし、この程度のグラフなら Excel や Numbers でもあんまし操作変わらん。
こういう統計はいいね

1回目と2回目の緊急事態宣言が行われた期間は移動が減少しており、自粛している人が多かったことがわかります
ワイド型・ロング型って寡聞にして知らなかったけど、R界隈で使われるのかな
ワイド型の方が人間としては知覚しやすいから、そういうデータ結構散見されるよね…行政データとかw
移動データの提供をオプトアウトしている人って偏りがありそうなので、あるグループの全体に対する傾向は正しく表現できないかもね。
データで勇気づけられる。

"東京は移動傾向の値がほぼ全ての期間で他の都道府県よりも低く、2021年3月以降は最も自粛していることがわかります。
基礎的な可視化で「日本で最も自粛している都道府県はどこか?」に答える分析
"東京は移動傾向の値がほぼ全ての期間で他の都道府県よりも低く、2021年3月以降は最も自粛している"
以上
 

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