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都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移をグラフ化する

都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移

　eStatから日本の資源収支を概略するで概略を取り上げた話題の一つに，トイレ水洗化人口が挙げられる．今回は各都道府県ごとの下水道によるトイレ水洗化人口の人口に占める割合の推移をグラフ化する．

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東日本大震災の避難者数の統計を調べる

　件の統計は復興庁の全国の避難者の数（所在都道府県別・所在施設別の数にあるが，このページはトップページから辿ることができず，検索からのみ到達できる．時系列でのデータは必須と思われるが，トップページから辿れるのは最新の情報のみであり，これは国民の利益に反する．

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Word のスタイルをマクロ記録する

Manage Styles, Edit

　『エンジニアのためのWord再入門講座』を読み進めている．スタイルの扱いが重要であることは分かった．惜しいのは，VBA のオブジェクトからの視点がないことである．筆者の主観ではオブジェクトの視点があると理解が早まる気がしている．完全に自分のための備忘録である．

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厚労省「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の PDF から Power BI Desktop でデータを抽出し EXCEL のグラフに表現する

各都道府県の新型コロナウイルス確定患者数の推移

　新型コロナウイルスのパンデミック宣言以降，Twitter でフォローしているアカウントに自然と相互協調の動きがみられる．

　このツイートから始まった一連のやりとりで，厚労省の発表した PDF からテーブルを抽出するくだりに注目した．

　今回はここを画像つきで実施してみた．

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国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる

日本人口の年齢階級推移（国勢調査より筆者作成）

　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．

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今後25年間の日本の都市の将来推計人口を EXCEL VBA で描く

データ系列のマーカースタイルを消去

　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．

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