Co-evolution of human and technology
2020 年の国勢調査の結果がようやくeSTATに反映された．日本の市区町村よりも粒度の細かい小地域（町丁・字等別）の人口構成が公表されたのは2022年6月24日付である．今回はこのデータをSQL Serverに取り込んでみたい．
“eSTATの小地域（町丁・字等別）毎の年齢（５歳階級、４区分）別、男女別人口をSQL ServerにBULK INSERTする” の続きを読む
熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは最高気温と搬送人員との相関関係を解析した．今回は水蒸気圧と搬送人員との関係を可視化し，閾値を求めた．重症度別の搬送人員についての検討は日平均蒸気圧と熱中症の重症度別搬送人員との関連を調べるに記述した．
最高気温と熱中症の搬送人数との間に相関関係はあるだろうか．熱中症で救急搬送された人数は総務省の消防庁のサイトにある．これと気象庁のデータを結合してみた．
国土交通省の国土数値情報は興味深い．以前の投稿では SQL Server にアップロードできなかったが，QGIS 経由でアップロードできた．その際，水域系コードや河川コードを取り扱った．今回はコードの対応について考察する．
第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008) でも紹介したが，Shape2SQL は ESRI ファイルを SQL Server のジオメトリ型あるいはジオグラフィ型に変換するツールである．国土交通省が日本の地理データを公開しており，これを SQL Server にインポートしたい．
既知の情報だったら申し訳ないが，個人的に印象的だったので備忘録として公開する．これまではオブジェクトブラウザーからコピペしていたのだが，公式サイトから Power Query でテーブルをまるごとインポートできるようだ．
Power Query で，あるフォルダ内の同一構造のファイルを一括してインポートする機会は多い．M 言語は未開拓であるが，その一端に触れてみた．
EXCEL ブックであれ csv ファイルであれ，構造化されたデータという観点から見れば，ファイル形式などどうでも良い話である．この抽象化が理解できれば，Power Query への理解が一定程度進むのではないかと思う．
この記事はEXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込むと対応する．
多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている．例えば顧客セットの局在と，広く受け入れられた表現の空間データ，地球上の汎用性のある特徴，例えば国や州の境界線，世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである．この情報は自分自身で作成するよりも，多くの代替可能な資源が存在しており，そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる．
本章では，そこから一般公開された空間情報を取得できる資源，そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう．
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空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが，空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである．
EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが，プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく．SQL Server でも同じことである．
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