Apple から公開されているAppleマップのログによる通行量のデータを分析する話の第2弾です。この3月から本格的に学び始めた Python の修行の一環です。

• 第1弾はこちら：Appleマップのログによる通行量データの日本関係のをグラフ化[2020-04-15-1]
• データはここから：COVID‑19 - Mobility Trends Reports - Apple

今日は、日々の通行量の増減グラフが似ている国を調べました。
調査対象は63の国/地域の車での移動(Driving)のみ。
前回同様、タイムゾーンの問題は無視。
使ったツールは python, pandas, scikit-learn, matplotlib, jupyter などです。

日々の通行量をもとに国を2次元に次元削減した散布図:
まずはPCAで二次元にしてプロット。日々の通行量パターンが似ている国がだいたい近くなるように配置されます。左上、右上、下に他とはちょっとはずれたパターンの国々が見受けられます。



他とは異なるパターンの国の詳細:
左上、右上、下のそれぞれのグループを見てみます。Average は63の国/地域の平均値です。



第1図。左上の Japan, Taiwan, Sweden のグループ。あまり増減のないパターンです。Japan は最後の方は少し下がり気味ですが基本的にフラットですね。

第2図。右上の Hong Kong, Macao, Republic of Korea, Singapore のグループ。2月下旬から減少しているパターンです。特に Macao の減りが激しいですね。禁止令が出ているのでしょうか。

第3図。下の Morocco, Portugal, Spain のグループ。3月中旬からの減少ですが、減り方が急で、その後も少ないまま推移しています。これら3つの国は距離的に近いのですが、何か意味があるのでしょうか。

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