Git Product home page Git Product logo

2019-ncov-japan's Introduction

新型コロナウイルス感染速報

language last commit eRum2020::CovidR DOI

🇯🇵日本語 | 🇨🇳中文 | 🇺🇸English

このプロジェクトは、R言語shinyおよび他のオープンソースパッケージを用いて、日本のCOVID-19発生状況をリアルタイムで可視化しているサイトです。主に検査人数・感染数・退院数・死亡数などの各種指標およびその傾向を、全国または都道府県別で示しており、クラスターネットワーク、対数グラフなど多数のグラフが用意されています。

オンラインアクセスリンク

新型コロナ“感染者の全数把握簡略化”開始によって、正確な感染者数を把握するのが難しくなるため、令和4年12月17日をもってオンラインサイトを閉鎖しました。

スクリーンショット

index

サイトのデータについて

当サイトで使用しているデータは全て公開されているデータで、主に以下の3つに分類されます。

  1. ニュースメディアによるリアルタイムデータ:感染者数・死亡者数の速報値はJX通信社と一致しています;
  2. PCR検査人数、退院者数、コールセンターの受付回数などのデータは厚生労働省が毎日更新しているページからデータを取得しています;
  3. 企業(SIGNATE COVID-19 Dataset)、個人が整理しているデータセット(@kenmo_economics)、または東京都新型コロナウイルス対策サイトから派生した自治体または個人がメンテナンスしているサイトから自治体のデータを取得し、本サイトで異なる可視化手法でデータを再利用しています。

各種データセットの集計時間や、集計標準などが異なるため、数値周りに多少のズレが発生する可能性があります。各メディアの集計方法も異なるため、サイト間にデータの不一致が生じることも珍しくありません。従って、掲載された情報の内容の正確性については一切保証しません。また、当サイトに掲載された情報・資料を利用、使用、ダウンロードするなどの行為に関連して生じたあらゆる損害等についても、理由の如何に関わらず、本サイトおよび運営メンバーは一切責任を負いません。予めご了承ください。

Message from the Team

Since COVID-19 was reported to the World Health Organization in December of 2019, the pandemic has spread globally, causing an unprecedented social, behavioral, and economic impact across the world. In Japan, the first COVID-19 case was identified on 15 Jan 2020 and subsequently the disease has since transmitted across different prefectures to the entire country.
In response to this public health emergency, this COVID-19 dashboard has been made available to the Japanese population since 1 February 2020.  Featuring multi-dimensional data visualization tools, this platform allows the general public to easily understand the evolution of the pandemic. As of 1 year of this site’s operation, it has already attracted more than 20 million visits (98% of them were initiated from Japan locally).
We believe that being able to efficiently inform the public about COVID-19 case situation allows the public to be vigilant, and that plays an essential role in containing and controlling the pandemic (WHO prevention guide). As efforts toward mass vaccination unfold, there are hopeful signs of an improvement in the situation. In the meantime, our site will continue to serve as essential disease communication tool and information hub until the pandemic ends.

開発メンバー

主催者

貢献者

  • Rの技術サポート:@uribo
  • データの自動化更新:@emckk
  • 日本語ローカライゼーション:@kilisame4

協力できる有志がいれば、お気軽にご連絡ください。Rのことがわからなくても貢献できることは必ずありますmm。

例えば日本語の文言の修正、データセットの収集など。

Su, W., Fu, W., Kato, K., & Wong, Z. S. (2021). “Japan LIVE Dashboard” for COVID-19: A Scalable Solution to Monitor Real-Time and Regional-Level Epidemic Case Data. Studies in Health Technology and Informatics, 286(1), 21–25. https://doi.org/10.3233/SHTI210629

2019-ncov-japan's People

Contributors

bob-fu avatar emc-kk avatar kilisame4 avatar peppy avatar swsoyee avatar tbnv999 avatar uribo avatar yuanzhouir avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

2019-ncov-japan's Issues

除无症状患者外的统计结果(基于2.17日厚生省统计结果)

根据《新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について(令和2年2月17日版)》

国内合计检查阳性人数59人,其中无症状12人(但是我没有找到无症状患者的具体地点等数据)
剩余47人中,9例为チャーター便,38例为国内发生

  1. 我对这47人进行了基于入院地点的统计。其中チャーター便7例入院地点不明。
    (详情请看表格的《各地统计》)

  2. 我对《国内发生状况》的编号进行了修正和备注

感染者テーブルのソート不具合

  • 都道府県のソートにはJISコードにソートすべき(DT周りの設定調査)#83
  • 感染者数のソートには数値型のソート方法に使うべき(今はStringになっています) #82
  • 感染推移のソートは変(ソート必要がある?どういう順番でソートすべき?)

about 症状程度的表示

厚生省在2月17日公开了当前收治患者的症状表现,比较详细,相信今后会有类似数据继续出炉。
建议按照丁香园对**新冠肺炎患者数据的统计,以A 黄色作为疑似(隔离人数?)人数,
B棕色为确诊人数,
C绿色为痊愈人数,
D红色为需要借助人工插管或者进入ICU监护的重症or危重(重篤状態)的人数,
E黑色为死亡人数,
大致分为五类,方便用户迅速了解疫情。
例如2月17日数据 (クルーズ船を除く)(见 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09571.html )可以分为:
PCR陽性:59
完治退院:19
重症:3
死亡:1

鉴于信息不充分,尚且难以掌握疑似病例人数。可否以正在健康观察中人数代替?

关于2月18日的数据和项目统计数据的一致性问题

根据2月18日最新报告
新型コロナウイルスに関連した患者の発生について(54~59例目)

中提到

今回の公表で国内感染者は73名(患者59例、無症状病原体保有者14名)となります。

项目统计为60+13=73,但是是计算了上述报告中缺少的一例神奈川的数据才相等的,因此与官方数据存在少1人的误差,希望能帮忙调查一下 @dalaoshi-huster

Github Actionsによるデータ更新の導入相談について

初期化でコミットメッセージを検索すると毎日 Data/result.map.csvを更新されているようですね。

https://github.com/swsoyee/2019-ncov-japan/search?q=初期化&type=Commits

GitHub Actions等を使った自動化が検討できないでしょうか。
作業負担の軽減になると思います。
(他にも自動化できそうな場所があれば)

参考

Open Source Helps!

Thanks for your work to help the people in need! Your site has been added! I currently maintain the OpenSourceWuhan page, which collects all open source projects related to COVID-19, including maps, data, news, api, analysis, medical and supply information, etc. Please share to anyone who might need the information in the list, or will possibly contribute to some of those projects. You are also welcome to recommend more projects.

https://weileizeng.github.io/OpenSourceWuhan/world

Cheers!

【フェーズ1】各都道府県のページ作成

  • 北海道
  • 青森
  • 岩手
  • 宮城 #60
  • 秋田
  • 山形
  • 福島
  • 茨城 #64
  • 栃木
  • 群馬
  • 埼玉
  • 千葉
  • 東京
  • 神奈川
  • 新潟
  • 富山
  • 石川
  • 福井
  • 山梨
  • 長野
  • 岐阜
  • 静岡
  • 愛知
  • 三重
  • 滋賀
  • 京都
  • 大阪
  • 兵庫
  • 奈良
  • 和歌山
  • 鳥取
  • 島根
  • 岡山
  • 広島
  • 山口
  • 徳島
  • 香川
  • 愛媛
  • 高知
  • 福岡
  • 佐賀
  • 長崎
  • 熊本
  • 大分
  • 宮崎
  • 鹿児島
  • 沖縄
  • [ ]

lintrの導入およびコードの整理

  1. lintrファイルの設定
  2. VScodeで開発を可能にする
  3. camelcaseからsnake_caseに移行
  4. コードの行の長さ修正
  5. CIにlintrを追加する
  6. 各メゾットにDocsを追加する

データの手動更新から自動更新へ

試行フェーズ

  1. 朝8時から12時まで45分ごとに一回スクレイピングしてdataFetchTestに対してPRを出す(差分があればPRを出す、なければスキップ)。12時からよるの0時までは15分ごとにスクレイピングしてPRを出す。
  2. マージされたらGithub ActionでCreateTable.Rを走らせて、作成されたファイルを自動コミットする。
  3. Github Actionが実行終わった後にCIを走らせ、Deployする。

まずは、dataFetchTestで1と2のテストをして、piplineが問題なければ、そのpiplelineをdevブランチでテストする(3のテストをするため)。

@Bob-FU @emc-kk @uribo お邪魔してすみません、この部分に関しては自分は知見ゼロですので、多分みなさんの協力が必要と思います。よろしくお願いします。

Revised English translation

Methods of Text Revision

  1. All (Not complete at the moment, pending a late correction and addition) text content is saved in translation.json file.
  2. You need to revise the English text in the translation.json file.
  3. Just correct them, commit and create a PR to master branch.

疑问待核对

20200218 厚生省公布的第59号爱知县60代男性病例
是否为已统计的20200217第53号病例
从爱知县自己公布的病例中核对不到,或者因为均为60代男性(**地方编号有差别我没找准)
核心争议到底是17日确诊入院还是18日确诊入院(链接3与前两个有出入)
链接1:厚生省数据
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09609.html
链接2:厚生省网站附件的爱知县数据报告
https://www.mhlw.go.jp/content/10906000/000597568.pdf
链接3:根据报告来源(爱知县政府健康政策课公告)
https://www.pref.aichi.jp/soshiki/kenkotaisaku/pressrelease-ncov200217.html

关于国内事例数据不合问题

根据厚劳省数据(2020·2·17)
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09571.html

第2部分【国内の発生状況について】之记录,PCR阳性人数合计59人,与目前已掌握的数据(54人)存在差距。其**内事例46例,包机归国13例。

该日报告中,除去撤侨患者后国内事例有38 例(见【国内事例(チャーター便帰国者を除く】),添加厚生省检疫官员1名后,合计为39人;

另外在【水際対策で確認された事例:武漢市からのチャーター便帰国者に係る発生状況】的(*2)注明另外有4名无症状患者,**应当纳入总数(此处与包机归国例13人之数据吻合)。
以上共计52人。

国内事例尚且有7人不明。目前正在通过浏览houdou.csv逐一排查。

————————————
根据对houdou.csv的报道逐一阅览,现发现
1,厚劳省关于国内感染第37例的记录并未刊载在 2·17的汇总中,望注意。(见 https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09541.html ) 该名男子系搬运“钻石公主”号邮轮的职员。当归纳于神奈川县案例。

2,2·13日东京都通报7名阳性患者,似亦未刊载在2·17的汇总中。

3,2·12日通报“钻石公主号”1名登船检疫官员感染,似亦未刊载在2·17的汇总中。

(1,3,已经纳入统计,但不见2月13日东京都的情况)故此合计59人。与总体阳性人数吻合。
当前网站统计的54人可能存在漏记或者某案例重复统计之可能。

——————————————
关于重复统计,你可能将houdou.csv中的告示视作感染通报处理了,例如id42并非病例通报却标记有pre以及resident。

SARS-CoV-2のゲノム系統樹分析について

日本分离并且组装了5条全基因组序列,打算将现有全基因组做进化树分析,分析日本分离的这几条序列的变异和来源情况。

NCBI页面:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/sars-cov-2-seqs/

主要是出张图和做点简单说明就可以了,不发表论文其实还好不用做十分深度的分析。
如果出的树状图是用交互绘图系统(Plotly等)绘制的最好,实在有困难可以先ggtree的也OK,先出图再说

想咨询一下您关于2.4日的数据

在2.4日您添加了3例新闻,分别为《2020-02-04 与新型冠状病毒有关的肺炎暴发(第17例)》《2020-02-04 新发冠状病毒伴发的肺炎患者暴发(第18例)》《2020-02-04 新型冠状病毒伴发的肺炎患者暴发
(第19例)》,可是您的感染人数变化表2.4日新增为2人。是不是出现错误了呢?

再び陽性患者(または都道府県罹患者番号を二つ持っている患者)の洗い出し

  1. 都道府県では、再び陽性の患者は2回計算されます(都道府県の罹患者番号は延べ人数の番号になります)。
  2. 一部のメディアも、時々実人数で集計したら、別の日に(誤って)実人数で集計しているケースがあります。データ的には混在しています。
  3. データの正確さを保つため、こういう集計が必ず必要となります。

個人用メモ:開発環境をRStudioからVSCodeへの移行

RStudioでは開発は便利だが、ファイルの切り替えやJump to、リファクタリングなどちょっと不便と思うので、VSCodeで色々やれるのかを試します。

  • VSCodeでRコードの実行
  • 自分が設定した.lintrがVSCodeにも使えるように
  • VSCodeでShinyアプリを起動できるように

关于进度的确认

@penneyy 以及我在试图跟上今天即将出炉的进度,不过目前不清楚 @swsoyee 的信息整理到达哪一个阶段,为了避免重复劳动,特此询问。

以及出现NHK等大型媒体的报道比厚生省更加速度快,且信息更丰富的情况,是否采用媒体信息?

統計表に旧番号が重複など

  • 最後のまとめ表に厚労省の旧番号が重複しています。データの読み取りに支障があります。
     

  • まとめ表に千葉県のデータと厚労省が2020・2・17 に更新したデータと不一致があります。新番号の5号ケースは**武漢市在住のはずです。

ご参考までに

About updating 50_Data

Did you stop updating 50_Data/domesticDailyReport.csv and 50_Data/positiveDetail.csv?

モバイルデバイスの表示の修正

今のLayoutでは、モバイルデバイスで見ると、画像の方がみにくいになっています。

  • Layoutを再設計
  • プロットシステムの変更により、修正できるかも? #3

Japan Data

Hello and congrats for your work!
I followed your presentation at the CovidR contest, where I presented the COVID-19 Data Hub.
Our project misses the data for Japan and I would love if you could join us and improve our project with your data: https://github.com/covid19datahub/COVID19/

Of course, feel free to close the issue if not interesting for you.
All the best,
-- Emanuele

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.