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)

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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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日本の市区町村の時系列の人口順位をEXCELの散布図に描く

 読者がどの街に住んでいるか,俺は知らない.だが,将来読者の住む街の運命はほぼ確信を持って予言できる.今後しばらく繁栄が続くか,それとも衰退していくのかは,人口から予測できる.今日の記事ではその予測をデータを基に示す.後半は技術的な話題となる.

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