数十年後に日本はどんな姿に変わっているのか．『データで見る都市の衰退』というテーマのもと，様々な角度から考察してきた．
残念ながら，あまり楽観はできない．どちらかと言うと，悲観的な予測が優位である．ほとんどの都市は衰退していく．東京も例外ではない．
今回は参考図書を読んで日本の住宅事情およびその背景にある核心的問題について考察を述べる．これは誰も触れようとしない聖域である．
都市の戦略的縮小
EXCEL VBA におけるバブルチャートのデータ系列
散布図におけるオブジェクトは以前の記事 VBAから見たEXCELの散布図 で取り上げた．今回はバブルチャートのデータ系列を調べたので備忘録がてら公開する．
今後25年間の日本の都市の将来推計人口を EXCEL VBA で描く
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．
はたらくオブジェクト
Range オブジェクト編
「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」
日本標準食品成分表2015をダウンロードし，データクレンジングを行う
文部科学省には日本標準食品成分表のデータがある．食品の栄養素の計算に用いられるデータで，食品成分データベースやフィットネス，ダイエット関連アプリのデータベースの基本となっているものである．
このデータは 5 年ごとに更新されており，最新のデータは 2015 年のものである．次の更新は 2020 年の予定である．今回の記事ではこのデータをダウンロードし，クレンジングを行う．
“日本標準食品成分表2015をダウンロードし，データクレンジングを行う” の続きを読む「学力の経済学」を読む
俺自身は二児の父親である．何かのきっかけで表題の書籍を読んだ．日本では教育に関して統計を駆使したデータが少ない．教育評論家，育児の専門家などの「専門家の意見」ばかりが取り上げられ，エビデンスに基づいたデータというものが存在しないに等しい状況である．
育児中の母親は必死になって育児書を読みあさり，東大に息子全員を入学させた母親の話に耳を傾けている．子供により良い人生を送ってほしいとの願いからくる行動であることは疑いない．数万人の子供を診た小児科医の話も傾聴に値するだろう．しかし，それも所詮一人の人間という限界に突き当たる．
鬼嫁/神嫁 婚前判定アンケート結果
スーパーサイヤさんのツイートがきっかけで始まった鬼嫁アンケートの解析結果が出たので報告する．
要約
妻の年収 200 万円以下で鬼嫁が多く，専業主婦は鬼嫁のリスクが高い可能性がある．鬼嫁との関係修復は困難だったが，妻との関係改善に有効だったのは帰宅を早め，セックスを増やし，話し合いの機会を増やしたことだけだった．鬼嫁化する原因の一つは夫の共感の欠如と考えられるが，他にも鬼嫁の兆候はいくつか検出された．大きな精神的負荷が鬼嫁の背景因子として存在する可能性が示唆された．