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2025/03/23 00:00
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EvidenceによるBI入門 #003

Covid-19のダッシュボードの作成を例にしています。イメージとしては、表形式でデータが見えるようにして、時系列で合計値がチャートして見えるようにして、カレンダーヒートマップで曜日ごとの動きが見えるようにするというのを考えてみます。仮説としては人の動きに感染者は依存しているのではないかと言う仮説です。だとすれば、曜日ごとに特徴があるのではないかと言う仮説です。流れとしては、以下のような順番になります。プロジェクトの作成データのインポートクエリとビジュアリゼーションコンポーネントの配置クエリとビジュアリゼーションコンポーネントの配置は主にMarkdownのドキュメントで行います。プロジェクトの作成まず、プロジェクトを作成するところから始めます。プロジェクトの作成はVisual Studio Codeから作成します。プロジェクトの作成(1/5) プロジェクトの作成(2/5) プロジェクトの作成(3/5) プロジェクトの作成(4/5) プロジェクトの作成(5/5) Evidenceのウェルカム画面プロジェクトを作成すると、Evidenceのサーバを起動可能になります。Evidenceのサーバを起動すると通常はポート1313で待ち受け状態になります。そうすると、Webブラウザで開けるようになります。ウェルカム画面は以下のようになります。 Evidenceサーバの起動 Evidenceサーバの起動はVisual Studio Codeから行います。コマンドパレットから起動できます。データのインポート https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html から取得した、新規陽性者数の推移（日別）のデータをプロジェクトフォルダのsourcesにcovid19というディレクトリを作成して配置します。新規陽性者数の推移（日別）のデータはnewly_confirmed_cases_daily.csvというファイル名なので、newly_confirmed_cases_dailyというテーブルとして識別されます。データのインポートはEvidenceのサーバからやると、設定ファイルなどを簡単に作成できます。データのインポートデータのインポート (1/4) Evidenceのサーバのインポート画面ではインポート可能なデータ形式の確認ができます。 Evidenceで

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