横浜市のコロナ感染患者数をPower BIで可視化しました（2020年6月10日現在）
本投稿の情報は2020年6月10日時点で横浜市のHPに掲載されている以下データを元に作成をしました。
データ引用元
1. 横浜横浜市内の新型コロナウイルスに感染した患者の発生状況
最終更新日 2020年6月10日
https://www.city.yokohama.lg.jp/kurashi/kenko-iryo/yobosesshu/kansensho/coronavirus/kanja.html
陽性患者発生状況のオープンデータ(csv)
2.区別発生状況（患者所在地）最終更新日：2020年6月5日
https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/koho-kocho/koho/topics/corona-data.html
https://www.city.yokohama.lg.jp/city-info/yokohamashi/tokei-chosa/portal/jinko/maitsuki/juki.html
全体サマリ１
横浜市の累計感染患者数、男女別感染患者数、症状別人数及び比率、年代別感染患者数、年代別症状別感染患者数です。年代別と転帰（＝症状）の多い順に並べてみました。
（※死亡者数が表示されてなかったため6月12日に上記ビジュアルを差し替え）
感染患者数累計は6月9日時点の557人から増加なし。
６月10日の2週間前は5月27日 水曜日。
退院は1名増加、死亡は無し。
全体サマリ２
区別データ6月5日時点のもの。
区の人口に対する比率 を多い順に並べています。
旭区＞瀬谷区＞市外 がTop３です。
区の人口に占める陽性患者数の比率で瀬谷区＞旭区＞泉区の順になりました。
公表日別新規感染者数の推移は5月1日以降でフィルタしています。新規感染患者が0人は3日連続。
（増加０人の日はグラフ化した際にカウントできないため公表日が表示されない）
今回Power BIの”分解ツリー”というビジュアルをテストしてみました。
ビジュアルのテストなのでデータの洞察の意味は特にありません。
下記例では公表日5月14日の新規患者数を患者状態、年代、性別で関連付けている状態です。
初めて使うビジュアルですが、値を選ぶだけで自動でツリー形式にしてくれるのでデータ間の関連を可視化する際に使いやすいと思います。
新規感染患者が0人が3日連続となると、いやが応にも今後に期待が高まりますが果たして明日以降はどうなるか。
（6月10日に会った人 0人）
本日はここまで
