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オープンデータからの知見①(東京都渋谷区 高低差編)

データを活用するためのソフトウェアの発展と、データを処理するハードウェアの低価格化が、より大量のデータ分析やより高度な可視化を可能にしています。組織においてはデータからいかに知見を得て活用するかということが課題になっているのではないでしょうか。

弊社でもビジネスインテリジェンスソリューションとして、いかにしてお客様が持つデータを有用な知見に変えるかということに日々取り組んでおります。

本コラムでは誰もが利用できるオープンデータの可視化から、どのような知見が得られるかを試していきたいと思います。

第1回目はジャパンシステムの本社がある東京都渋谷区に関するオープンデータからなにかの発見または知見が得られるかチャレンジしてみます。

渋谷区は「谷」がつく地名です。どんな谷なのか興味がありますね。まずは標高データを使って地形を見てみましょう。

標高データはGoogle Map Elevation APIにて公開されています。

緯度経度0.005°毎の交点の標高データを3Dグラフにして渋谷区を東西南北から俯瞰してみましょう。

shibuyaElevation3.gif

次の渋谷区に関するオープンデータは国勢調査です。国勢調査のデータは総務省が運営するWEBサイト(www.e-stat.go.jp)にて公開されています。

使用したデータは2010年国勢調査(小地域)です。渋谷区の人口分布を町丁別に見ることができます。

shibuyaPopulation.png

以下のリンクをクリックすると別ウインドウで渋谷区の人口色分け地図が立ち上がります。
渋谷区人口(2010年国勢調査小地域)

左上の+ーで拡大縮小、地区区分を左クリックすることで町丁名と人口がポップアップします。下の例はファッションで有名な原宿駅前の竹下通りのあるエリアです。町丁名は明治神宮の前なので「神宮前1丁目」というんですね

スクリーンショット 2016-12-01 12.51.18.png

全体像が把握できましたので、次は町丁区分に先ほどの標高データを重ねてみます。

shibuyaElevation1.png

町丁区分ごとの最高標高と最低標高をからそれぞれの町丁の高低差(標高差)を色分けグラフとしました。黄色いほど平坦で赤くなるほど高低差があります。

shibuyaElevation.png

以下のリンクをクリックすると別ウインドウで渋谷区の高低差色分け地図が立ち上がります。
東京都渋谷区高低差マップ

左上の+ーで拡大縮小、地区区分を左クリックすることで町丁名と最高標高、最低標高、高低差がポップアップします。

ElavationZoomUp.png

渋谷駅から青山学院大学に向かう地域は20メートル以上もの高低差があるんですね

町丁区分の高低差と先ほどの人口の色分け図を重てみましょう

populationElavation.gif

高低差の大きい区分(赤)と人口が少ない(薄い黄色)区分に逆の相関があるような印象を受けないでしょうか?(私だけかもしれません)上記のような色分けグラフは位置情報と数値を可視化するには適していますが、相関については別のグラフで確認してみましょう。

数値を人口から人口密度(人口/平方Km)に標準化して高低差と人口密度をプロットします。

Rplot10.png

縦軸が高低差、横軸が人口密度なのですが、相関はほとんどないようです。直感と現実には隔たりがあるようですね。(汗)
高低差と人口密度に相関はないという知見?が得られたということにさせてください。

国勢調査(小地域)データには5歳区分の男女別人口データがあります。
次は町丁区分ごとの人口ピラミッドグラフを見てみることにしましょう。

agePyramid.gif

左側は当該町丁地域の位置で右側がその町丁区分における2000年と2010年の5歳区分男女別人口ピラミッドグラフです。

2000年データを線で2010年データを棒で表しています。
渋谷区は10分も歩くと別の町丁になるのですが、20代男性が多い地区や、全体的に女性の多い地区などいろいろな特色がありますね

渋谷区全81区分データは以下リンクをクリック願います。別ウインドウが立ち上がります。
(データダウンロードに少し時間がかかります)
渋谷区国勢調査5歳階級男女別人口
下部のコントロールパネルで早送り、停止、コマ送りができます。

今回は東京都渋谷区に関するオープンデータの中のいくつかを可視化してみました。
なにか新しい発見はありましたでしょうか

次回はジャパンシステム関西支社がある大阪市北区に関するオープンデータからどんな発見や知見が得られるかチャレンジしたいと思います。

データ分析を考えるコラム一覧

注意書き
国勢調査には未記載などによる「不詳」データがあります。
属性による集計値(年齢階層別の集計値など)は「不詳」データを含まないことをご了承ください。
2010年の国勢調査における「不詳」の発生状況

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