Co-evolution of human and technology
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．
“第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
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．
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．
日本の人口統計は総務省が 5 年おきに行う国勢調査が元になっている．日本の市の人口順位をEXCELにダウンロードして散布図に描くでは日本全国の都市の人口増減率と人口の関係を時系列で流すとどう推移するか予測した．今回はその予測が実態と合っているか乖離しているかの検証を行う．