都道府県別の熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く

 前回の記事では2019年の都道府県別の熱中症搬送人員数を1枚のグラフで描いた.今回は都道府県別に2008年から2021年までの熱中症搬送人員数の予測と実際をEXCELの組み合わせグラフで描く.

 Heat-related mortality: a review and exploration of heterogeneityというレビューでは人口密度が高いほど熱の影響が大きいことが示されている.その理由として高度に設計された環境では蓄熱量が大きく,換気が悪く,自動車やエアコン等の熱源が局在するいわゆる都市のヒートアイランド現象が起きているためであると説明している.

 それを受けて,詳細は割愛するが,都道府県総人口をその可住地面積(e-Statより)で割った人口密度を投入してみた.するとその係数は大きさこそ小さいものの,符号は負となり,投入前よりもAICが改善した(488368->478801).人口密度が大きいほど搬送数が減少するという意味である.これはにわかには信じがたい.考えられる理由として,日本においては人口密度の高い都市部ほど空調導入率が高い可能性がある.しかし,空調導入率そのものの指標がないため,検証は困難である.

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CytoscapeでEXCELのオブジェクトモデルを表現する

Cytoscape起動画面

 オブジェクトブラウザーは VBA のオブジェクト構造を記述したものである.しかし,EXCEL 全体のオブジェクトモデルを一覧できるような機能はない.今回,全く別領域のソフトウェアを用いて EXCEL のオブジェクトモデルを表現してみたので備忘録として公開する.

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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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