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．
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
新エネルギー・産業技術総合開発機構の太陽光スペクトルデータをピボットグラフで表現する
色の知覚(1)太陽光では，新エネルギー・産業技術総合開発機構の日射データが巨大すぎてインポートできなかった．データをある程度絞り込むことで何とかならないか，試行錯誤した結果を報告する．
1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移
e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた．国勢調査は 1920 年から開始されており， 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである．20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており，グラフ化するには格好のデータである．
年齢（5歳階級），男女別-都道府県（大正9年～平成27年）というファイルである．リンク先のページにはファイルが 3 つあるが，最後のものが最も粒度が細かいので，これをグラフ化する．
国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる
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．
EXCEL VBA でピボットテーブルの挿入を記録する
ピボットテーブルは EXCEL に初期から搭載されている分析ツールである．ピボットグラフで未だに散布図が描けないという致命的な欠陥があるが，それでも有用なツールであることに変わりはない．
今回の記事はコードの整形ができていない．PivotTable オブジェクトのプロパティが膨大で手がつけられなかったためである．時間がある時に取り組みたい．