色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある．その一端を紹介し，色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する．
今回は太陽光について調べた．データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った．日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁や新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している．
色の知覚(1)太陽光
第 6 章 空間データをインポートする (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
多くの空間アプリケーションがカスタム定義の空間機能を組み合わせている．例えば顧客セットの局在と，広く受け入れられた表現の空間データ，地球上の汎用性のある特徴，例えば国や州の境界線，世界の主要都市の局在および主要な道路や鉄道の経路などである．この情報は自分自身で作成するよりも，多くの代替可能な資源が存在しており，そこから普通に使うための空間データを取得して空間アプリケーションに搭載できる．
本章では，そこから一般公開された空間情報を取得できる資源，そこでそのデータが普通に提供されるフォーマットおよびその情報を SQL Server にインポートするのに使える技術を紹介しよう．
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第 2 章 SQL Server 2008 で空間データを実装する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
前章では，空間参照系の背後にある理論を紹介し，異なる種類のシステムが地球上の特徴を記述する方法を説明した．本章では，これらのシステムを適用して SQL Server 2008 における新しい空間データ型を使って空間情報を蓄積する方法を学んでもらう．
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第 1 章 空間情報を定義する (Beginning Spatial with SQL Server 2008)
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．
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USGSの地震データをインポートし，データベースのバックアップを取る
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 におけるバブルチャートのデータ系列
散布図におけるオブジェクトは以前の記事 VBAから見たEXCELの散布図 で取り上げた．今回はバブルチャートのデータ系列を調べたので備忘録がてら公開する．
今後25年間の日本の都市の将来推計人口を EXCEL VBA で描く
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．
SQL Serverに接続してインポートしたテーブルを結合する
データベースに接続して一つのテーブルをインポートするのは比較的簡単であるが，複数のテーブルを結合した状態でインポートする方法が長らく分からないままだった．
Power Query を使ってクエリを結合する方法で解決したので備忘録がてら記事とする．
180万件のデータをPower Queryで処理してEXCELがオーバーフローした話
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．