投稿日:

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

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．

年齢（５歳階級），男女別人口－都道府県（大正９年～平成27年）
年齢（５歳階級），男女別人口－都道府県（大正９年～平成27年）

“1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移” の続きを読む

投稿日:

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．

“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” の続きを読む

投稿日:

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．

“国勢調査から５歳階級の人口推移を調べる” の続きを読む

投稿日:

国勢調査から職業別の年齢階級グラフを作ってみた

そもそも電力事業者の従業員数はどれだけなのか？

　ヒントは経済産業省の平成29年度電力市場環境調査にあった．20 ページに就業人員の調査という項目があり，その下に統計データからの推計値がある．

　日本標準産業分類で 331 電気業が 142800 名，日本標準職業分類で 641 発電員・変電員が 32800 名とある．これは 2015 年の国勢調査に基づいている．なら，次は元のデータに当たろう．

“国勢調査から職業別の年齢階級グラフを作ってみた” の続きを読む