色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある.その一端を紹介し,色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する.
今回は太陽光について調べた.データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った.日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁や新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している.
Co-evolution of human and technology
色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある.その一端を紹介し,色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する.
今回は太陽光について調べた.データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った.日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁や新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している.
e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.
年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.
新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降,Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる.
厚労省が「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の公表を開始。
— にゃんこそば (@ShinagawaJP) 2020年4月23日
都道府県ごとの①確定患者数、②リンクが不明な患者数、③相談件数、④PCR検査の実施数…と、必要な情報を一通り網羅しています。
が、ファイルはまさかのPDF形式。ExcelかCSVも提供してくれれば…https://t.co/Ox5rU6m1Xo
このツイートから始まった一連のやりとりで,厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した.
失礼します。今、マクロソフト Power BI デスクトップを使用したところ無事PDFを読み込めました。また、列のピボット解除という機能を使うことで、クロス集計表を添付のような集計用フォーマットに加工できます。 pic.twitter.com/FEV0SBSito
— Akira Takao (@modernexcel7) 2020年4月23日
今回はここを画像つきで実施してみた.
“厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する” の続きを読む
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…
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.
データベースに接続して一つのテーブルをインポートするのは比較的簡単であるが,複数のテーブルを結合した状態でインポートする方法が長らく分からないままだった.
Power Query を使ってクエリを結合する方法で解決したので備忘録がてら記事とする.
総務省の e-Stat から全国の市区町村の財政状況を垣間見る.衰退する都市には財政破綻の徴候が見られるはずである.今回は財政力指数,経常収支比率,実質公債費比率,地方債現在高に注目する.
EXCEL のワークシートに格納できるレコード数は 1,048,576 行である.今回 e-Stat からダウンロードしたファイルをピボット解除したらその上限を超えてしまったのでその記事を書こう.
人口統計は国の将来を予測する重要な指標であるが,経済の指標である総生産も重要な指標である.これは国の元気さを示す値であり,報道では GDP と称されている.一人あたりの GDP とは生産性のことであり,国民の豊かさを示す値でもある.
マクロ経済学についてはほぼ素人だが,データを扱うにあたり,都道府県ごとの総生産額と生産性は欠かせない指標と思われたので,調査ついでに公開しよう.