カスタム列

日平均気温の過去30日間の移動平均をSQL Serverのウィンドウ関数を用いて計算する

　熱中症の搬送人員数が月平均気温と負の相関があるとの情報を得た．普段涼しい地域ほど日最高気温の上昇に弱いという意味である．普段涼しいということを表現するには過去30日間の日平均気温の平均を取ればよいだろうと判断した．こうなるとSQL Serverのウィンドウ関数の出番である．

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　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数をプロットした．今回は気象庁から湿度のデータをダウンロードし，重症度別にプロットして可視化する．

　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．

　河川データを都道府県別ではなく，水域別に抽出したい．そんな動機から QGIS と EXCEL の間を行ったり来たりしている．QGISで都道府県ごとの河川データをマージするではかなり無謀なことをやった．今回はもう少し丁寧にデータを扱ってみたい．

　Microsoft の公式サイト，英語なら取得は容易であるが，当然日本語は取得できない．今回は日本語サイトから英語と日本語の両者を取得しようと試みた．

　結論から言うと，この記事で述べた方法で全ての日本語と英語とが分離できたわけではない．2 バイト文字と 1 バイト文字との分離という手法を用いたが，最終的には手動での対応が必要だった．

　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．