おかげさまで前回記事をもちまして大台の100記事に到達しました! 読んでくださる方に感謝しかないです!! 今回は第100回記念ということで、アクセス解析用のsplunkダッシュボードを作成してみました。 ただ、アクセス解析はGoogleがサーチコンソール・アドセンス・アナリティクスで大体提供しているので、今回はそれ以外の項目に着目してみました。 文字数とクリック数の相関 記事中の画像数とクリック数の相関 タイトルの長さとクリック数の相関 我ながら斬新な観点だと思います。(Googleが着目していない=見ても意味がない) あと、データはSearchConsoleとAdSenseのレポート及びWordPressの情報を使用します。 勿体ぶっても仕方がないので、早速ダッシュボードを見ていただきましょう。 ↓が完成したダッシュボード画面になります。 どうでしょうか、私なりに格好良さを拘ってみたのですが… 私が思うカッコイイが中二で止まっている気がしてならない今日この頃… ま、まあ、私のセンスのなさは一旦置いておいて、中身を掻い摘んで見ていきましょう。 まずは、曜日毎のPV数と収益です。 技術系記事が多いせいでしょうか、平日のPV数が休日の倍くらいありますね。 一方で収益はそこまで差がないです。 業務中に広告をポチる人は少ないってことですかね。企業からのアクセスだとセキュリティで広告がブロックされているのかもしれないですけど。 次に、カテゴリー別のクリック数です。 一つだけ飛び出ているのがあります。 下の記事のせいなんですよね。一記事で全体の4分の1くらいのPV数を稼いでるみたいなんです、やば。https://www.mathkuro.com/smartphone-tablet/share-google-calender/ それ以外は特筆する点はありませんねー 最後に、冒頭で述べた各種相関の分析です。 文字数も記事中の画像数もタイトルの長さもクリック数との相関はありませんでした。 別に、意味がないとかではなく、相関が無いことが分かったからいいんじゃないかと思うんですよね。(負け惜しみ) 終わりに 今回は100記事記念ということでアクセス解析のダッシュボードを作ってみました。 一部意味のない内容だったかもしれませんが、節目節目でこういうことを確認するタイミングがあるのはいいことだと思いました。 アナリティクスとかアカウント作って放置状態でしたしね… 今後はこの解析結果を生かしてPV数稼げるように頑張ります!! …と言うべきなんでしょうが、今後も書きたいことしか書けない低脳さは変わらないと思うので、好き勝手書いていくと思います。 次記事はsplunkかVS Codeになる予定です。(ほらまた一般受けしない記事)

【Splunk】グラフのサンプル集(応用編)

トレリスレイアウトとByによるグループ化のサンプルです。グループ化はフィールド・日付時間・週単位で分類するサンプルを記載しています。日付時間・週単位での分割は曜日や営業時間帯を考慮したグラフを作成できるのでオススメです。

【可視化】コロナウイルス都道府県毎データまとめ(7/19更新)

目次 陽性者数TOP 1日比較 1週間比較 1ヶ月比較 CSVデータ 1.陽性者数TOP 陽性者数TOP3の値です。人口比(東京:1300万、神奈川・大阪:900万)で考えると、都市部の中でも東京が突出していることが分かります。 陽性者数が多い都道府県の分布です。殆どの都道府県は低い水準で、一部の都道府県に分布が集中していることがわかります。※偏りが激しすぎるため、東京は除外しています。 2.1日比較 直近1日の陽性者数の増加数TOP3と分布です。今のところ陽性者数が多い箇所で増加が続いており、陽性者数が少ない県への流出は防がれているように見えます。(緊急事態宣言が解除され経済活動が再開しつつある現状ではいつ全国的な流行になってもおかしくないです。少ない県でも予断は許さない状況には変わりありません) 3.1週間比較 1週間単位での陽性者数の増加数TOP3と分布です。2章の1日単位の増加数と比較すると、TOP3は同じで、増加のペースは上昇傾向にあることがわかります。 4.1ヶ月比較 1ヶ月単位での陽性者数の増加数TOP3と分布です。1日単位・1週間単位の増加数と比較すると、TOP3は変わっておらず、増加のペースは明らかに上昇傾向にあることがわかります。 5.CSVデータ 元データ 厚生労働省 報道発表資料https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/index.html※書く日付の「各都道府県の検査陽性者の状況(空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例)」を参照。 集約データ 最新データCSVファイル 6月データCSVファイル データの注意事項 元データ各日付の「各都道府県の検査陽性者の状況(空港検疫、チャーター便案件を除く国内事例)」を使用しています。 各日付の24時時点でのデータです。 極力元データを維持して集約していますが、データ内の漢字が煩わしいのでカラム「ローマ字」のみ新規追加しています。 ヘッダはsplunk投入時に書き換えれば良いので元データのまま(日本語)です。自分は以下でsourcetypeに定義しています。 date,prefecture_kanji,prefecture_name,PCR_positive,PCR_inspective,require_hospital,severe,discharged,death,confirming また、以下は元データの注意事項の引用です。 PCR検査実施人数は、一部自治体について件数を計上しているため、実際の人数より過大である。また、更新がなかった自治体については、前日の数値を記載している。 PCR検査陽性者数から入院治療等を要する者の数、退院又は療養解除となった者の数、死亡者の数を減じて厚労省において作成したもの。 なお、療養解除後に再入院した者を陽性者として改めて計上していない自治体があるため、合計は一致しない。 東京都の数値は次の出典より引用した:https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/ 空港検疫にて陽性が確認された事例を国内事例としても公表している自治体の当該事例数は含まれていない 終わりに ここからはただの私の戯れ言です。根拠も論理も禄に示さない呟きなので、興味のない人はスルーしておいてください。 都市部については、今はまだ高い水準の自粛を行い、感染防止策を徹底すべきだと思います。 #コロナはただ風邪 などと言うトレンドがありますが、仮に風邪程度の症状であったとしても、感染防止策を行わない理由にはなりません。 自粛による経済の停滞等の問題もありますが、長期的にみると感染拡大する方が日本経済に影響があることは明白です 。…

【Splunk】グラフのサンプル集(基本編)

SplunkのグラフとSplunk式のサンプル集です。
折れ線グラフ(Line Chart)・面グラフ(Area Chart)・円グラフ(Pie Chart)・棒グラフ(Column and Bar Chart)・散布図(Scatter Chart)・バブルチャート(Bubble Chart)・シングルバリュー(Single Value)・なんか見た目がカッコイイグラフ(Radial Gauge/Filler Gauge/Marker Gauge)
地図グラフ(Choropleth Map)のグラフとコマンド(Splunk式)の例をまとめました。