空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが,空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである.
EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが,プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく.SQL Server でも同じことである.
“第 1 章 空間情報を定義する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
Co-evolution of human and technology
空間データをデータベースで扱うにあたりどうしても避けて通れないのが,空間データがデータベース内でどう扱われているかを知ることである.
EXCEL のオブジェクトも本質を知っているわけではないが,プロパティやメソッドを知ることで「どう動いているか」は見当がつく.SQL Server でも同じことである.
“第 1 章 空間情報を定義する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)” の続きを読む
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.
厚労省が「地域ごとのまん延の状況に関する指標等」の公表を開始。
— にゃんこそば (@ShinagawaJP) 2020年4月23日
都道府県ごとの①確定患者数、②リンクが不明な患者数、③相談件数、④PCR検査の実施数…と、必要な情報を一通り網羅しています。
が、ファイルはまさかのPDF形式。ExcelかCSVも提供してくれれば…https://t.co/Ox5rU6m1Xo
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.
失礼します。今、マクロソフト Power BI デスクトップを使用したところ無事PDFを読み込めました。また、列のピボット解除という機能を使うことで、クロス集計表を添付のような集計用フォーマットに加工できます。 pic.twitter.com/FEV0SBSito
— Akira Takao (@modernexcel7) 2020年4月23日
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
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.
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.
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.
総務省の e-Stat から全国の市区町村の財政状況を垣間見る.衰退する都市には財政破綻の徴候が見られるはずである.今回は財政力指数,経常収支比率,実質公債費比率,地方債現在高に注目する.
EXCEL のワークシートに格納できるレコード数は 1,048,576 行である.今回 e-Stat からダウンロードしたファイルをピボット解除したらその上限を超えてしまったのでその記事を書こう.
総務省統計ポータル e-Stat からのデータに全国の市区町村の人口推移があった.マーク・ブキャナンの「歴史はべき乗則で動く」の p 261 に「人口が半分の都市は四つある」とある.本当だろうか.検証してみた.