COVID-19 データ解析と幸福度の相関

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COVID-19 データ解析と幸福度の相関

COVID-19 データ解析と幸福度の相関

PythonとJupyter Notebookを用いてCOVID-19の公的データを前処理・可視化し、感染・死亡・回復の時系列トレンドを分析するとともに、各国の「幸福度（happiness index）」との関係性を探るプロジェクトです。データクリーニング、記述統計、時系列可視化を中心に、結果をノートブック形式で再現可能にまとめています。初心者から中級者がEAD（探索的データ解析）と可視化の実践例として参照できる構成です。

https://github.com/Asad-edx/covid19-data-analysis

概要

本リポジトリは、COVID-19 に関する公的な時系列データをJupyter Notebook上で処理・解析し、感染者数・死者数・回復者数の推移を可視化することでパンデミックの動向を把握し、さらに各国の幸福度（happiness index）との相関を探ることを目的としています。データの前処理（欠損値処理、日付パース、国名の正規化）から記述統計、時系列プロットによるトレンド把握まで一連のワークフローがNotebookにまとまっており、再現性を重視した構成です。解析の過程で生成されたグラフ（covid_trends.png等）により傾向が視覚的に確認できます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 6
  • ファイル数: 9
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • Jupyter Notebook中心のワークフローで、データ前処理から可視化までを順を追って実行可能。
  • COVID-19の時系列データに対するEDA（記述統計、トレンド解析、国別比較）を実施。
  • 各国の幸福度指標と感染動向の相関探索を試み、社会指標と疫学データの接点を提示。
  • 出力画像（covid_trends.png等）で視覚的に結果を確認できる構成。

技術的なポイント

ノートブックは主にPythonのデータ分析スタック（READMEにあるようにPandas、NumPyが明記）を用いて記述されています。データ前処理では日付の正規化、国名やインデックスの統一、欠測値の把握と補完（もしくは除外）が行われ、時系列分析に適したデータフレーム形状に整形します。EDAでは記述統計量の算出に加え、国別・期間別の集計や、増加率・移動平均などの派生指標を算出してノイズを平滑化しトレンドを見やすくしています。可視化は時系列プロットを中心に、国比較のための棒グラフやヒートマップ的な表現が想定され、staticなPNG出力（covid_trends.png）で結果を保存しています。幸福度との相関解析では、データ結合（merge）で疫学データと社会指標データを統合し、相関係数や散布図による可視化で関係性を評価している点が特徴です。ノートブック形式の利点を活かし、コード、図、コメントを同一ドキュメントにまとめているため再現性と説明性が高く、データソースの差分や前提条件を明記すれば教育用途や短期の分析プロトタイプとして有用です。一方、改善点としてはノートブック内のコードを関数化して外部スクリプト化することで再利用性を高めたり、インタラクティブ可視化（PlotlyやBokeh）を導入してフィルタリングや期間選択を容易にすること、ユニットテストやデータ検証ルーチンを加えることで解析の信頼性を向上させる余地があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • .ipynb_checkpoints: dir
  • 2_covid.ipynb: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

…他 4 ファイル

各Notebook（例: 2_covid.ipynb）はデータ読み込み→前処理→EDA→可視化→保存という典型的な流れを踏襲しています。covid_trends.pngのような出力ファイルが含まれているため、解析結果を報告資料やブログに流用しやすい点が利点です。LICENSEファイルがあるため再利用時のライセンス条件も確認できます。

まとめ

Notebookベースで手早く可視化・相関解析を試せる良い学習用リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

COVID-19 Data Analysis

COVID-19 Trends

This project explores COVID-19 data using Python and Jupyter Notebook to uncover insights into the spread, impact, and patterns of the pandemic.

🔹 Project Overview

  • Data preprocessing and cleaning of raw COVID-19 datasets.
  • Exploratory data analysis (EDA) with descriptive statistics.
  • Visualizations of cases, deaths, and recovery trends over time.

🔹 Tools & Libraries

  • Python (Pandas, NumPy)
  • Data visualiz…