【要件】コロナ新規陽性者数の都道府県別の状況を知りたい
図1-1は、厚生労働省のHPからダウンロードしたオープンデータのひとつである、「新規陽性者数の推移」を示したものです。
このCSVファイルをYDC SONARに取り込んだのが図1-2です。
新規陽性者数推移のCSVデータ（covid_newpositive_data.csv）をダウンロードし、YDC SONARを操作して以下の設問を回答ください。
（SONARに取り込む時は［ファイルを開く］で行えますが、”読み込み設定”は以下のように実行ください。）
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問1
この日（2022/6/20）の新規陽性者数を、数が多い順に都道府県を並べて俯瞰したい場合、どのグラフを用いるのが良いでしょうか。
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問2
「徳島県（Tokushima）」は、この日（2022/6/20）の陽性者数の多い順から見て、何番目の都道府県でしょうか。
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問3
この日（2022/6/20）の新規陽性者数の平均から±１σ（シグマ）の範囲外（図3-1）にある都道府県は以下のどの組み合わせでしょうか。
＜図3-1＞
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問4
2022/1/1～2022/6/30の半年で、新規陽性者数の累計数の多い順に10都道府県を並べたのは以下のどれでしょうか。
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問5
「東京」の新規陽性者数について、2022年5月以降の増減推移を俯瞰したいと考え、2022/5/1を基準に、それ以降（6/30まで）の増減推移を以下のように描画しました。さて、このチャートは何と呼ぶチャートでしょうか。
＜図5-1＞
【要件】コロナ新規陽性者数と重症者数の状況を知りたい
図6-1は、厚生労働省のHPからダウンロードしたオープンデータのひとつである、「重症者数の推移」を示したものです。
図6-1をSONARに取り込んだのが図6-2です。
これと、問1～問5で使った新規陽性者数のCSVデータを使って、2022/1/1～2022/6/30の半年分の状況を調べたいと考えました。
重傷者数推移のCSVデータ（covid_severe_data.csv）をダウンロードし、YDC SONARを操作して問6～問7の設問を回答ください。
（SONARに取り込む時は［ファイルを開く］で行えますが、”読み込み設定”は以下のように実行ください。）
- 新規陽性者数推移のCSVデータと重傷者数推移のCSVデータは、2022/1/1～2022/6/30まで、全てデータが存在しており、欠損も重複もありません。
- 新規陽性者数推移のCSVデータと重傷者数推移のCSVデータは、同じデータフォーマットで、都道府県の並びも同じです。よって、SONARの「列→行展開」を使う際、”連番”を付与しておくと、それをマージキーに利用可能です。
（都道府県の名称（綴り）も両csvとも同じですので、これをマージキーに使ってもOKです。）
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問6
問4で求めた上位10都道府県を対象に、2022/1/1～2022/6/30の「陽性者と重症者を重ねたトレンドチャート」を描画したいと思います。（Y1軸：陽性者数、Y2軸：重症者数、X軸：年月日）
10個のトレンドチャートを描画する方法はいくつか考えられますが、以下の方法のうち、容易に（操作数が少なく）チャート描画できるのはどれでしょうか。 -
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問7
問6の方法でトレンドチャート（2022/1/1～2022/6/30の半年の「陽性者と重症者を並べたトレンドチャート」）を上位10都道府県の数だけ描画しました。さて「東京」は以下の図7-1～図7-3のうち、どれでしょうか。
（折れ線の色は、青＝陽性者、緑＝重症者、を示す。）＜図7-1＞
＜図7-2＞
＜図7-3＞
【要件】iostatのデータを使って、サーバ内の各デバイスの負荷状況を調べたい
※ここからの出題は、前述の問1～問7とは全く別の出題になりますので、SONARテンプレートを”新規”の状態にクリアしてから回答することをお勧めします。
図8-1は、某サーバのiostatコマンド（※1）を、1分間隔で繰り返し実行した結果をテキストファイル化したものです。
（※1）iostatとはCPUの使用率やI/Oデバイスの使用状況を表示するコマンドです。
このテキストファイルをYDC SONARに取り込んだのが図8-2です。
「iostatデータ（iostat_data.txt)」をダウンロードし、YDC SONARを操作して以下の設問を回答ください。
（SONARに取り込む時は［ファイルを開く］で行えますが、”読み込み設定”は以下のように実行ください。）
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問8
図8-2の表に対して、全ての行に”iostatコマンドを実行した日時(以下、測定日時)”をセットしたいと考えました。そこで、まず「日付のある行にのみ、印をつける」ため、”日付行”という列を列追加しました。（”年”という文字を探し、見つかればその桁番号をセット。見つからなければ空欄。）列追加時の画面は以下です。（A列はiostatデータ）
＜図8-4＞
列追加を行った結果が以下の図8-5です。
＜図8-5＞
次に、この印を使って、全ての行に”測定日時”をセットするため、SONARの列追加機能を使って、図8-6のように、以下の構文を記述して実行しました。（A列はiostatデータ、B列は”日付行”）
＜図8-6＞
これを実行すると、以下のような警告メッセージが表示されました。
＜図8-7＞
実行結果（図8-8）をざっと見る限り、きちんと測定日時がセットされているようです。
ではなぜこのような警告メッセージが表示されたのでしょうか。＜図8-8＞
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問9
図9-1は、デバイス”vdk2”のawait値（※2）を「2022年1月19日 0:00:00～23:59:59」のみ抽出し、トレンドチャートで表示したものです。（X軸：測定日時、Y軸：await）突発的に最も高い値を示したのは何時何分でしょうか。以下の選択肢から選んでください。
(※2)awaitとは、デバイスへの平均I/O待ち時間を指します。＜図9-1＞
操作時のヒント- iostatデータからのawait値の抽出は、列追加時に以下の関数で行えます。（A列はiostatデータ）
（実行時に警告エラーが出ますが無視して構いません。）
＜図9-2＞
- デバイスの名前は、文字数が最大4文字で、頭文字は”vd”から始まりますので（vda、vdbなど）、この条件で抜き出すことで、デバイスデータのみを抽出できます。文字数4文字を抜き出す際には、列追加時に以下の関数で行えます。（A列はiostatデータ）
＜図9-3＞
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問10
次に「この2022年1月19日において、await値を全てのデバイス別にグラフ化し、全体を俯瞰したい」と考え、図10-1のようなマルチトレンドを描画しました。
＜図10-1＞
これはデバイス別のグラフで、X軸：日時、Y軸：await値を示したものです。左上の「全体」を除き、変動が比較的激しいグラフが２つあります。
＜図10-2＞
さて、このグラフは、どのデバイスを指しているでしょうか。