Word のスタイルをマクロ記録する

Manage Styles, Edit

 『エンジニアのためのWord再入門講座』を読み進めている.スタイルの扱いが重要であることは分かった.惜しいのは,VBA のオブジェクトからの視点がないことである.筆者の主観ではオブジェクトの視点があると理解が早まる気がしている.完全に自分のための備忘録である.

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Power Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートする

ソースファイル内部の候補がポップアップする

 Power Query で,あるフォルダ内の同一構造のファイルを一括してインポートする機会は多い.M 言語は未開拓であるが,その一端に触れてみた.

 EXCEL ブックであれ csv ファイルであれ,構造化されたデータという観点から見れば,ファイル形式などどうでも良い話である.この抽象化が理解できれば,Power Query への理解が一定程度進むのではないかと思う.

 この記事はEXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込むと対応する.

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色の知覚(1)太陽光

太陽光の分光強度分布 (National Renewable Energy Laboratory)

 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.

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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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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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SQL Serverに接続してインポートしたテーブルを結合する

新しいクエリ名が表示されている

 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.

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