Co-evolution of human and technology
本書のこの部では，geography 型および geometry 型でデータをフィルターし解析できるメソッドを論ずる．それはアプリケーションにおいて空間データの力を開発するのに使うのに必要な主要な機能を提供してくれる．
そのメソッドは3つのカテゴリに分類される．章ごとに一つ．第11章では個別の空間オブジェクトのプロパティについての情報を解析して返すメソッドを扱う．第12章では既存のオブジェクト間の組み合わせまたは修飾の間の新しいオブジェクトを定義するメソッドをカバーする．第13章ではオブジェクト間の関係をテストするメソッドを紹介する．例えば同一性，近接性，交差などである．
“第 11 章 空間オブジェクトのプロパティを検査する(Begining Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
河川データの水域系別の色分けは以前からの課題であった．今回ヒントが得られたのでQGISの操作をあわせて紹介する．
読者がどの街に住んでいるか，俺は知らない．だが，将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる．今後しばらく繁栄が続くか，それとも衰退していくのかは，人口から予測できる．今日の記事ではその予測をデータを基に示す．後半は技術的な話題となる．
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．
人口動態は社会のデザインにおいて重要な要素である．少子高齢化の進行する日本であるが，自治体によって今後成長の見込まれる自治体と，衰退が加速して消滅していく自治体がデータから明白になりつつある．
今回は関東地方について調査した．当事者なら肌感覚でこの予想が分かるだろう．
