EXCEL VBA で既存のテーブルにネットワークドライブ上の Workbook からデータを追記する

FileSystemObject と VBA の関係

 前回の記事ではフォルダーから一括してデータを読み込む方法を紹介した.今回は月次の更新ファイルを読み込んで既存のテーブルにデータを追記する方法を紹介する.

 既に読み込んだファイルは拒否したい.監査としてのワークシートが必要だ.リレーショナルデータベースならデータの一意制約から可能だが,EXCEL では自前で作る必要がある.

 色々と挑戦しがいのある課題であった.

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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

地震発生地域のヒートマップ

 USGS (United States Geological Survey) はアメリカ地質調査所とも呼ばれ,全世界の地震データを蓄積しているデータベースである.

 かつてここの地震データをダウンロードしたことがあった.合計 72 万件にも及ぶ巨大なファイルである.どのリンクからダウンロードしたのか,今となっては記憶が定かでない.ファイルのプロパティを見ると 2017 年 11 月作成となっていた.これを SQL Server にインポートする.

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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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国勢調査から5歳階級の人口推移を調べる

日本人口の年齢階級推移(国勢調査より筆者作成)

 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.

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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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