追記（４月８日）

いろいろと間違いも多く改訂版を作成しました。
こちらをご覧ください。改訂版

この記事においては

のデータを使用しています。
作成している方々に感謝します。
#準備
##Choropleth Map data
日本のChoropleth Mapのデータがないため、国土地理院のデータを持ってきてはみたものの大きすぎるので手頃なデータを探したところRのパッケージのデータがいい感じでした。

QGISをインスートールして

解凍したNipponMapのファイルをKMLにエクスポート

###CLIにて

ogr2ogr -f "KML" -mapFieldType Integer64=Real 'japansimple.kml'
jpn.shp

https://gdal.org/programs/ogr2ogr.html
を利用する場合、オプションが必要でした。

###ルックアップの作成
Choroplethで都道府県市町村に対応!@takashikomatsubの資料をみながら、Splunkに取り込み
このデータだとXPATHの指定は不要

ArcGISのデータはこの用途には不適切なので、使いませんでした。国土地理院のデータ、Splunkオフィシャルでできないもんですかね。

###データの確認

japanSimple.kml

|inputlookup japanSimple

##東洋経済Online 新型コロナウイルス国内感染の状況　から

https://github.com/kaz-ogiwara/covid19/
にあるデータが県別にまとまっているので、こちらを使用してみる
MITライセンスなので、使いやすい

ただし、４月６日現在確認したところ３月24日で更新が止まっている。
再開を期待します。

データはindividuals.csv

以前は下記の通り、props.confなどを作成しましたが、今回はShellでやってみる。
これは過去分

###props.conf

props.conf

[individuals_csv]
KV_MODE = none
MAX_TIMESTAMP_LOOKAHEAD = 10
SHOULD_LINEMERGE = 0
TIME_FORMAT = %Y,%m,%d
TIME_PREFIX = \d+,\d+,
category = Splunk App Add-on Builder
pulldown_type = 1
REPORT-csv = REPORT-csv
LINE_BREAKER = ([\r\n]+)
NO_BINARY_CHECK = true
description = CSV
disabled = false
SEDCMD = s/^新.*$//

ヘッダーを消すのに、すごく苦労したのは秘密です。

transforms.conf

[REPORT-csv]
DELIMS = ","
FIELDS = "newNo","oldNo","year","month","day","old","gender","pref","city"

##input.conf用

dl_csv.sh

#!/bin/zsh

url='https://raw.githubusercontent.com/kaz-ogiwara/covid19/master/data/individuals.csv'
cd ../lookups
curl -fsX GET $url -o individuals.csv
{cat header.txt; tail -n +2 individuals.csv} > japan.csv

Macosxなのでzsh. etc/apps/covid19_japan/bin配下に配置

####lookup
https://en.wikipedia.org/wiki/Prefectures_of_Japan
から県のデータを作成した

Area	AreaCode	Capital	Density	Distr.	ISO	Kanji	M	MajorIsland	Municipalities	N	O	P	Population	Prefecture	Region
484	446.9	Nagoya	094	5	1	愛知県	7	Honshu	172.48	54	JP-23	052	7	Aichi	Chūbu

改めてAPPSにする際使用しているファイルはこれ

prefecture.csv:

Prefecture	Kanji	Capital	Region	Major_Island
Aichi	愛知県	Nagoya	Chubu	Honshu
Akita	秋田県	Akita	Tohoku	Honshu
Aomori	青森県	Aomori	Tohoku	Honshu
Chiba	千葉県	Chiba	Kanto	Honshu
Ehime	愛媛県	Matsuyama	Shikoku	Shikoku
Fukui	福井県	Fukui	Chubu	Honshu
Fukuoka	福岡県	Fukuoka	Kyushu	Kyushu
Fukushima	福島県	Fukushima	Tohoku	Honshu
Gifu	岐阜県	Gifu	Chubu	Honshu
Gunma	群馬県	Maebashi	Kanto	Honshu
Hiroshima	広島県	Hiroshima	Chugoku	Honshu
Hokkaido	北海道	Sapporo	Hokkaido	Hokkaido
Hyogo	兵庫県	Kobe	Kansai	Honshu
Ibaraki	茨城県	Mito	Kanto	Honshu
Ishikawa	石川県	Kanazawa	Chubu	Honshu
Iwate	岩手県	Morioka	Tohoku	Honshu
Kagawa	香川県	Takamatsu	Shikoku	Shikoku
Kagoshima	鹿児島県	Kagoshima	Kyushu	Kyushu
Kanagawa	神奈川県	Yokohama	Kanto	Honshu
Kochi	高知県	Kochi	Shikoku	Shikoku
Kumamoto	熊本県	Kumamoto	Kyushu	Kyushu
Kyoto	京都府	Kyoto	Kansai	Honshu
Mie	三重県	Tsu	Kansai	Honshu
Miyagi	宮城県	Sendai	Tohoku	Honshu
Miyazaki	宮崎県	Miyazaki	Kyushu	Kyushu
Nagano	長野県	Nagano	Chubu	Honshu
Nagasaki	長崎県	Nagasaki	Kyushu	Kyushu
Nara	奈良県	Nara	Kansai	Honshu
Niigata	新潟県	Niigata	Chubu	Honshu
Oita	大分県	Oita	Kyushu	Kyushu
Okayama	岡山県	Okayama	Chugoku	Honshu
Okinawa	沖縄県	Naha	Kyushu	Ryukyu Islands
Osaka	大阪府	Osaka	Kansai	Honshu
Saga	佐賀県	Saga	Kyushu	Kyushu
Saitama	埼玉県	Saitama	Kanto	Honshu
Shiga	滋賀県	Otsu	Kansai	Honshu
Shimane	島根県	Matsue	Chugoku	Honshu
Shizuoka	静岡県	Shizuoka	Chubu	Honshu
Tochigi	栃木県	Utsunomiya	Kanto	Honshu
Tokushima	徳島県	Tokushima	Shikoku	Shikoku
Tokyo	東京都	Shinjuku	Kanto	Honshu
Tottori	鳥取県	Tottori	Chugoku	Honshu
Toyama	富山県	Toyama	Chubu	Honshu
Wakayama	和歌山県	Wakayama	Kansai	Honshu
Yamagata	山形県	Yamagata	Tohoku	Honshu
Yamaguchi	山口県	Yamaguchi	Chugoku	Honshu
Yamanashi	山梨県	Kofu	Chubu	Honshu
手作業で文字(ōとかū)を変換しております。
これもlookupsフォルダに入れておく

##検索

corona.spl

source="individuals.csv"
| stats count by pref
| lookup prefecture Kanji as pref OUTPUT Prefecture as featureId
| fields - pref
| geom japanSimple
| where isnotnull(featureId)

やっぱり、北海道のインパクトがすごい。

###predictで確認

predict.spl

source="individuals.csv"
| timechart count as Counts by pref where sum in top5
| tail 60
| reverse
| predict 東京都 北海道 兵庫県 愛知県 大阪府 OTHER

predictで感染者数上位５県の推移をみてみる

クリックしてみてみると、東京都以外は推移が変わらなそう。
全国的には増加傾向・・・
東京都の波はなんだろう

##COVID19Japan.com Data - Patient Data.csv
Japan COVID-19 Coronavirus TrackerのデータをCSVで出力

props.conf

[covid19_csv]
INDEXED_EXTRACTIONS = csv
KV_MODE = none
LINE_BREAKER = ([\r\n]+)
NO_BINARY_CHECK = true
SHOULD_LINEMERGE = false
TIMESTAMP_FIELDS = Date Announced
TIME_FORMAT = %F
category = Structured
description = Comma-separated value format. Set header and other settings in "Delimited Settings"
disabled = false
pulldown_type = true

csvのソースタイプを改変してcovid19_csvとして設定

以上で準備完了

##現在（2020/03/22）の県別感染状況

infected.spl

source="COVID19Japan.com Data - Patient Data.csv" sourcetype="covid19_csv"
| stats count by "Residence City_ Prefecture"
| rename "Residence City_ Prefecture" as featureId
| geom japanSimple

地名を詳細に取っていないのでかなりざっくりしている。

_Prefecture Data_で作れば、もっと綺麗にでるはず

#新たにAppsにする

.
├── bin
│   ├── README
│   └── dl_csv.sh
├── default
│   ├── app.conf
│   └── data
│       └── ui
│           ├── nav
│           │   └── default.xml
│           └── views
│               └── README
├── local
│   ├── app.conf
│   └── transforms.conf
├── lookups
│   ├── header.csv
│   ├── header.txt
│   ├── individuals.csv
│   ├── japan.csv
│   └── prefecture.csv
└── metadata
    ├── default.meta
    └── local.meta

9 directories, 14 files

lookupsフォルダは新たに作成した。

##検索

choroplethMap.spl

| inputlookup japan.csv
| eval _time=strptime(year." ".month." ".day,"%Y %m %d")
| stats count by pref
| lookup prefecture.csv Kanji as pref OUTPUT  Prefecture as featureId
| geom japansimple
| fields - pref
| sort - count

#predict

predict.spl

| inputlookup japan.csv
| eval _time=strptime(year." ".month." ".day,"%Y %m %d")
| timechart count by pref where sum in top5
| fields - OTHER
| predict 東京都 北海道 兵庫県 愛知県 大阪府 future_timespan=30

３月２4日までのデータから導き出した図

現在（４月６日）で100名を超えているなんて、この段階ではわからなった。

#NHKのデータで検索する
NHKのデータ利用については
https://www.nhk.or.jp/faq-corner/4housoubangumi/05/04-05-11.html

基本的にＮＨＫのホームページにリンクされることは自由です。ただしリンクは、ＮＨＫオンライントップページか、各番組のトップページにお願いします。
個別の記事へのリンクは基本的にご遠慮いただいています。理由は個々のページや記事は掲載期間が決まっておらずリンク切れを起こしやすいことと、掲載内容も変更されることがあるためです。

としかないため、とても微妙。ダウンロード先の掲載はやめておきます。

##ダウンロードしてきたファイルの整形

dl_json.sh

cat data.json | sed 's/\\\u\(....\)/\&#x\1;/g' | sed 's$\\/$/$g' | nkf --numchar-input -w > japan.json

ダウンロードした後、unicode文字列を変換している。

##Splunkに読み込み
今回はJSONなのでindexに読み込む

props.conf

[covid19_json]
DATETIME_CONFIG = CURRENT
INDEXED_EXTRACTIONS = none
KV_MODE = json
LINE_BREAKER = (,)(\"data47|\"category|\"stacking|{\"data\")
NO_BINARY_CHECK = true
category = Structured
description = json
disabled = false
pulldown_type = true
SHOULD_LINEMERGE = false
TRUNCATE = 0
SEDCMD-json = s/^(\".*)/{\1/
SEDCMD-json_f = s/(.*(\]|\")$)/\1}/
JSON_TRIM_BRACES_IN_ARRAY_NAMES = true
SEDCMD-data47 = s/^.*data47\":\[|//
SEDCMD-trim = s/\],\"unit.*$//

JSON_TRIM_BRACES_IN_ARRAY_NAMESはINDEXED_EXTRACTION=JSONじゃないと動かないみたい
一日一回だけ読み込むので、こんなにSEDCMDがあっても大丈夫でしょう。

##検索

search.spl

source="japan.json" sourcetype="covid19_json"
| rename *{} as *
| fields - _*
| eventstats values(category) as category
| table category data name
| eval tmp=mvzip(category,data)
| streamstats count
| stats values(name) as name by count tmp
| eval date=mvindex(split(tmp,","),0), data=mvindex(split(tmp,","),1)
| table date data name
| eval _time= strptime(date,"%m/%d")
| timechart useother=f span=1d sum(data) by name where sum in top10

timepickerは「全時間」で。

このようなログを

このように変換している。

##機械的予測

predict.spl

...
| table _time 東京都 神奈川県 埼玉県 千葉県 大阪府 兵庫県 福岡県
| predict 東京都 神奈川県 埼玉県 千葉県 大阪府 兵庫県 福岡県 future_timespan=30

緊急事態宣言が出る７都道府県を予測

こちらは専門家に聞きたいところ。

##ChoroplethMap

map.spl

...
| fields _time date name data
| stats sum(data) as count by name
| lookup prefecture.csv Kanji as name OUTPUT  Prefecture as featureId 
| geom japansimple
| fields - name
| sort - count

福岡県はまだ数としては多くないけれど増加率がすごいのでしょう。

#まとめ
データを探すとことが一番大変ですね。
CSVのヘッダーを削除するのはShellでできたので、東洋経済さんのデータの更新が再開したら、inputs.confを作ろうと思います。

厚生労働省のページのデータがhtmlだったり、pdfだったりと、後の利用を全く考えていただけていないので、
nhkのデータを利用できないかな〜と思っています。

データの再利用等問題がありましたら、ご指摘お願いします。