グラフの例：Twitterのフォロワー数

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奥村（@h_okumura）のフォロワー数です。このような時系列データの扱い方は時系列データをご覧ください。

h_okumuraのフォロワー数の推移

2011年3月11日（大震災の日）から3カ月だけ急増していることがわかります。

データは Twilog から取り出しました。Twilog の自分のページの Stats をクリックします（Twilog にログインする必要はありません）。HTMLソースの ar_data[7] にフォロワー数の配列が，ar_lbl[6] に日付ラベルの配列があります。これらを例えば followers.R というファイルにコピペして，ar_data[7] = [...]; を f = c(...) に，ar_lbl[6] = [...]; を d = c(...) に書き直します。R のコンソールに次のように入力するとグラフが描けます：

source("followers.R")
t = as.Date(paste0('20', substr(d, 1, 2),
                   '-',  substr(d, 3, 4),
                   '-',  substr(d, 5, 6)))
plot(t, f, type="l", ylim=range(c(0,f)), xlab="", ylab="", xaxt="n")
axis.Date(1, at=as.Date(paste0(2010:2018, "-01-01")), format="%Y年")

2011年の3月11日と6月11日にマークを入れてみました。

points(as.Date("2011-03-11"), f[t == as.Date("2011-03-11")], pch=16, col="red")
text(as.Date("2011-03-11"), f[t == as.Date("2011-03-11")], "3/11", pos=1)
points(as.Date("2011-06-11"), f[t == as.Date("2011-06-11")], pch=16, col="red")
text(as.Date("2011-06-11"), f[t == as.Date("2011-06-11")], "6/11", pos=3)

ちなみに，私の最初のツイートは 2009-04-05 08:34:06 JST ですが，Twilogに保存されているのは 2010-01-08 からで，Twilogでフォロワー数が捕捉されているのは 2010-01-31 からです。

2018年6月以降だけ見てみます：

f0 = f[t >= as.Date("2018/06/01")]
t0 = t[t >= as.Date("2018/06/01")]
plot(t0, f0, pch=16, type="o", xlab="", ylab="", xaxt="n")
axis.Date(1, t0, format="%m/%d")
h_okumuraのフォロワー数の推移

ときどき減少するのはツイッターによる大量アカウント削除のためのようです。2018年7月12日は22270人だったのが，13日には22124人になり，146人（約0.7%）減りました。ときどき急増する原因は不明です（何かでバズったため？）。

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