前回の記事では大正 9 年から平成 17 年までの日本人口総数の年齢階級推移を積み上げ縦棒グラフに描いた．今回は男女別に描く．
国勢調査から男女別の５歳階級の人口推移を積み上げ横棒グラフに描く
国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる
人口統計は最も重要な基幹統計の一つである．総務省の e-Stat は確かに有用であるが，かゆいところに手が届かない．例えば「市区町村ごと，年齢５歳階級ごとの人口構成の国勢調査ごとの推移を知りたい」という要求には全く無力である．
主として技術的な理由によるものと，統計調査の粒度の細かさによる．技術的な理由としては，データベースの画面表示セル数の上限を容易に超えてしまうデータ量になってしまうことである．しかし，根本的な理由は調査の粒度の細かさである．
2005 年以前と 2010 年以降とでは調査の精度が違う．今後は高精度なデータファイルが e-Stat に掲載されていくものと思われるが，2005 年以前に関しては都道府県より細かい粒度は存在しない．そこを求めると手作業になってしまい，現実的ではない．国立社会保障・人口問題研究所ならデータを持っているかもしれない．
2020 年は国勢調査の年にあたる．総務省にはできるだけ細かい粒度でのデータ掲載を望むものである．
国勢調査から職業別の年齢階級グラフを作ってみた
そもそも電力事業者の従業員数はどれだけなのか？
ヒントは経済産業省の平成29年度電力市場環境調査にあった．20 ページに就業人員の調査という項目があり，その下に統計データからの推計値がある．
日本標準産業分類で 331 電気業が 142800 名，日本標準職業分類で 641 発電員・変電員が 32800 名とある．これは 2015 年の国勢調査に基づいている．なら，次は元のデータに当たろう．
EXCEL のグラフスタイル
EXCEL のグラフを VBA で作成する際には AddChart2 メソッドを使う．その時，最初の定数で Style を指定する．これはグラフスタイル (ChartStyle) であるが，実はこのグラフスタイルには公式文書が存在しない．
今回は備忘録としてグラフスタイルの記事を公開する．
環境省の捕獲鳥獣数の統計を折れ線グラフにする
また面倒な統計を見つけてしまった．Power Query に食わせれば早いのかも知れないが，どうにも埒が明かないので手動でデータを整形することになった．頼むから第一正規形で公開してくれ…
都市の戦略的縮小
数十年後に日本はどんな姿に変わっているのか．『データで見る都市の衰退』というテーマのもと，様々な角度から考察してきた．
残念ながら，あまり楽観はできない．どちらかと言うと，悲観的な予測が優位である．ほとんどの都市は衰退していく．東京も例外ではない．
今回は参考図書を読んで日本の住宅事情およびその背景にある核心的問題について考察を述べる．これは誰も触れようとしない聖域である．
EXCEL VBA におけるバブルチャートのデータ系列
散布図におけるオブジェクトは以前の記事 VBAから見たEXCELの散布図 で取り上げた．今回はバブルチャートのデータ系列を調べたので備忘録がてら公開する．
EXCEL アドイン E2D3 をインストールする
EXCEL VBA で Series オブジェクトをソートできなかった話
Series オブジェクトを PlotOrder プロパティでソートする必要があった話をした．今回，Series オブジェクトをソートするために Collection オブジェクトに代入したのだが，配列の最終要素を取得するところで実行時エラーとなり，解決していない．
Series オブジェクトをソートするための方法としては，元のデータで比較する方法と，Series オブジェクトの最終 Point オブジェクトの Top プロパティを比較する方法がある．
意味としてはどちらも同じだが，どうせなら元のデータで比較するのが王道と思われたのでそちらを試したのだが，今の自分にはスキル不足で手に負えなかった．悔しい．
今後25年間の日本の都市の将来推計人口を EXCEL VBA で描く
これまでは日本の都市人口の過去の推移を見てきた．総務省には日本の都市人口の推移予測がある．今回はこのデータをグラフにする．
データを可視化するにあたり，重要なのは引き算である．強調すべき系列のみを強調するために，VBA の知識が欠かせない．
グラフの系列にデータラベルを表示する方法にはいくつかある．