3.　Interactive Data Visualizationに気温データを⽤いた可視化例

ここでは，気象庁より公開されている過去の気象情報データから取得可能な，⼤阪·東京·札幌·那覇の4地点における2020年1年間の気温データについて静的および動的な可視化を⾏い，それぞれの特徴について⾒ていきます．

静的可視化

例えば，下記の静的なグラフからは以下の情報が読み取ることができます．

• 冬の時期には那覇の平均気温が⾼く約20℃前後，次いで⼤阪·東京が10℃を少し下回るくらい，そして札幌が最も低く-5℃くらい
• 冬では4地点の気温差が⼤きい⼀⽅，夏の時期は気温差が⼩さい
• 那覇が最も1年間の中で気温の変動が⼩さく，札幌が最も⼤きい

動的可視化

⼀⽅，下記の動的なグラフからは上記の3つの情報だけでなく，グラフの拡⼤（例えば夏の時期に注⽬）によって例えば以下のような，より詳細な特徴が確認できます．

• 7·8⽉の那覇での気温は，他3地点に⽐べて1⽇の中での気温変動が⼩さい
• 東京で最⾼気温が36℃を超えたのは8⽉11⽇と8⽉17⽇の2⽇のみだが，⼤阪では8⽉16⽇から8⽉22⽇までの7⽇連続を含め計12⽇間であった
• 札幌では，気温の⾼い⽇と低い⽇の差が他の3地点よりも顕著

こちらより実際に動かして頂けます

この例からも分かる通り，動的な可視化は⼀つのグラフからより多くの情報を読み取ることができ，その特徴を踏まえた上で使⽤することで効果を最⼤限に発揮することができます．