Co-evolution of human and technology
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．
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．
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．
「おい，新米 Range オブジェクト！何ボーッと突っ立ってんだよ」
「す，すみません！」
「お前，名前は？」
「は，はい．myRng1と申します．よろしくお願いいたします」
「仕事に来たら，まず名乗れ．それがここの流儀だ」
「それから，自分の職域も一緒に言うんだ．わかったか？」
「は，はい」
「最初に書いてあるだろ？Option Explicit ってな．俺も詳しくは知らねぇが，あのルールは絶対だ．名乗らない奴に居場所はない…ほら，仕事が来たぞ」
「何い？誰だ，こんな糞コード書いたのは？ワークシートに何回アクセスさせる気だよ，全く…ほれ，ここからあそこまで走って値を取ってこい」
「ここからあそこまでって…えーっ？本気で言ってます？」
「何言ってるんだ？ワークシートにアクセスするような力仕事は新米 Range オブジェクトの役割と相場が決まってるんだ．さあ行った行った」
EXCEL VBAで複数の散布図を敷き詰めて並べるでは散布図を都道府県の数だけ敷き詰めて並べた．今回はその散布図一つ一つにデータ系列を追加する．
EXCEL で散布図を描く際，ワークシートに複数，かつ同じ書式で並べて描きたいということがある．ダッシュボードのようなものを想像すると分かりやすい．
ループ内で位置を指定することになるが，重要なのは Left プロパティと Top プロパティになる．今回はそこを備忘録がてら公開する．
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．
総務省統計ポータル e-Stat からのデータに全国の市区町村の人口推移があった．マーク・ブキャナンの「歴史はべき乗則で動く」の p 261 に「人口が半分の都市は四つある」とある．本当だろうか．検証してみた．
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．
