先の記事では全国の医療機関の医療機関コードを取得した．今回は全国の医療機関の診療科を取得し，第一正規形にするところまでを解説する．
今回から生成AIをコーディングの補助として使用することをお断りしておく．
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．
国土数値情報の洪水浸水想定区域データをSQL Serverにアップロードし郵便番号から検索する
地球温暖化に伴い，台風の大型化や洪水被害の拡大が懸念されている．今回は国土交通省の公表している洪水浸水想定区域データを SQL Server にアップロードしたのでその経緯を報告する．
このデータは2022年9月時点で令和3年のものであり，毎年更新されていくものと思われる．関係各位はデータ更新が大変だろうが，頑張っていただきたい．
都道府県ごとの温室効果ガス算定排出量の推移をグラフ化する
eStatから日本の資源収支を概略するでは日本全体として温室効果ガス算定排出量が増加傾向にあることを述べた．今回は都道府県ごとの温室効果ガス算定排出量の推移をグラフ化する．
国土地理院の基盤地図情報ダウンロードサービスを利用する
前回の投稿では，SQL Server 側の原因で河川データをアップロードできなかった．今回は国土地理院の基盤地図情報ダウンロードサービスを使ってみたので備忘録として投稿する．
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．
全国の市区町村の財政
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．
都道府県別の県内総生産額を EXCEL の散布図に描く
人口統計は国の将来を予測する重要な指標であるが，経済の指標である総生産も重要な指標である．これは国の元気さを示す値であり，報道では GDP と称されている．一人あたりの GDP とは生産性のことであり，国民の豊かさを示す値でもある．
マクロ経済学についてはほぼ素人だが，データを扱うにあたり，都道府県ごとの総生産額と生産性は欠かせない指標と思われたので，調査ついでに公開しよう．
過去5年間の人口増減率から自治体の将来を予測する
人口動態は社会のデザインにおいて重要な要素である．少子高齢化の進行する日本であるが，自治体によって今後成長の見込まれる自治体と，衰退が加速して消滅していく自治体がデータから明白になりつつある．
今回は関東地方について調査した．当事者なら肌感覚でこの予想が分かるだろう．