グレおやぢの日常

1.概要 ●タイムの相互変換方法について 競馬データの中で走破タイムを比較したりする場合、秒に変換して 比較するのが一般的でありますが、走破タイムは、m.s.0という形式で 1/10秒までで表示されています。 この形式のままでは、直接、Excelでは秒に変換することが難しいです。 これをうまく計算させるには、m.s.0の形式で入力されているデータ をユーザー定義で、m:s:0としてセルの書式を書式変換して計算させます。 また、逆に秒から分への変換では、計算結果をユーザ定義で 選択して形式を m:s.0とすれば相互に変換することができます。 今回は、計算例としての「タイム換算計算テーブル(秒) →(分)への変換」を作成して見ました。 2.タイム換算計算テーブル 計算方法は、次のようにします。 ＜秒 → 分への変換＞ s : 変換元秒(sec) m : 変換後分(min) m = s/(24*60*60) ※セルの書式の表示形式で、ユーザ定義を選択して、形式を m:s.0 とする。 ＜分 → 秒への変換＞ m : 変換元分(min) s : 変換後秒(sec) s = INT(m*1440)+(m*1440-INT(m*1440))*0.6 3.ダウンロード 紹介したタイム換算計算テーブル(サンプル)は、必要であれば、下記よりダウンロードして自由に利用下さい。 ダウンロード

1.概要 「Google Chartsを使ってデータの可視化」 で各種グラフパターン を紹介していますが、今回は、その第四弾として、気候データを利用してグラフ化して見ました。 データは総務省統計局が公開している「統計でみる都道府県のすがた 2018」観測年：2016年のオープンデータから 必要部分のみを抜粋して利用しました。e-Statのデータは更新が遅くて少し古いデータしかないのが難点ですね。 2.利用方法 グラフは下記の7種類を作成しました。下記のデモ(DEMO)日本の各種統計データの可視化 (気候)をクリックすると実際のグラフが確認できます。 ・ 1. 都道府県別の気温 ・ 2. 都道府県別の年平均湿度 ・ 3. 都道府県別の年間日照時間 ・ 4. 都道府県別の年間降水量 ・ 5. 都道府県別の年間快晴日数 ・ 6. 都道府県別の年間降水日数 ・ 7. 都道府県別の年間雪日数 DEMO    日本の各種統計データの可視化 (気候) 3.ソースコード ソースコードは少し長いので、グラフ本体部分のJavaScriptのみ掲載します。詳細が必要であれば、ブラウザのソースコードの表示などで確認して下さい。 <script type="text/javascript" src="https://www.gstatic.com/charts/loader.js"></script> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="screen" href="./css/graphdemo.css"> <script type="text/javascript"> google.charts.load('current', {'packages':['corechart']}); google.charts.setOnLoadCallback(drawChart1); google.charts

1.概要 「Google Chartsを使ってデータの可視化」 で各種グラフパターン を紹介していますが、今回は、その第三弾として、日本の漁業、農業の統計ータを利用してグラフパータンに当て嵌めて見ました。グラフによる可視化で全体の把握や 相互の比較ができて分かりやすくなったと思います。漁業については、年々、生産量も減少し、産出額では、養殖業の占める割合が増しています。 獲るから育てて海の資源を保護しながら共存していますね。農業は、田畑の耕作面積を見てみると、田が若干多いですが、ほぼ同じ割合となっています。 グラフから皆さんは、どのようなことが読み取れますか？近年は食料事情として輸入に依存しているものが多いですが、品質の良い国産で自給率を上げていきたいものです。 2.利用方法 グラフは下記の8種類を作成しました。下記のデモ(DEMO)日本の各種統計データの可視化 (漁業・農業)をクリックすると実際のグラフが確認できます。 ・ 1. 漁業・養殖業の算出額の推移 ・ 2. 漁業・養殖業の生産量の推移 ・ 3. 漁業・養殖業部門別統計の推移 ・ 4. 全国の田畑別耕地面積推移 ・ 5. 全国の田畑別耕地面積平均 ・ 6. 農林水産業の産出額 ・ 7. 品目別の農業産出額 ・ 8. 主要農畜産物の都道府県別TOP5 DEMO    日本の各種統計データの可視化 (漁業・農業) 3.ソースコード ソースコードは少し長いので、グラフ本体部分のJavaScriptのみ掲載します。詳細が必要であれば、ブラウザのソースコードの表示などで確認して下さい。 <script type="text/javascript" src="https://www.gstatic.com/charts/loader.js"></script> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="screen" href="./css/graphdemo.css"> <script type="text/javascript"

1.概要 「Google Chartsを使ってデータの可視化」 で各種グラフパターン のテンプレートを作成しましたが、実際のデータでないとピンとこないので、今回は、その第二弾として、日本の河川、山、湖沼、温泉のデータを 利用してグラフパータンに当て嵌めて見ました。グラフによる可視化で全体の把握や相互の比較ができて分かりやすくなったと思います。 日本は自然に恵まれ、温泉も豊富ですが、地震や台風による災害の多い国です。美しく豊かな自然と共存して生きていくしかないですね。 2.利用方法 グラフは下記の18種類を作成しました。下記のデモ(DEMO)日本の各種統計データの可視化 (河川・山・湖沼・温泉)をクリックすると実際のグラフが確認できます。 ・ 1. 一級河川の流域面積 ・ 2. 一級河川の流路延長 ・ 3. 日本の山 (標高順) ・ 4. 日本の湖沼 (面積順) ・ 5. 日本の湖沼 (貯水量順) ・ 6. 日本の湖沼 (最大水深順) ・ 7. 都道府県別温泉地数 ・ 8. 都道府県別温泉地数 (割合) ・ 9. 都道府県別源泉総数 ・10.都道府県別源泉総数 (割合) ・11.都道府県別高温源泉数 ・12.都道府県別高温源泉数 (割合) ・13.都道府県別総湧出量 ・14.都道府県別総湧出量 (割合) ・15.都道府県別自噴湧出量 ・16.都道府県別自噴湧出量 (割合) ・17.道府県別動力湧出量 ・18.都道府県別動力湧出量 (割合) DEMO    日本の各種統計データの可視化 (河川・山・湖沼・温泉) 3.ソースコード ソースコードは少し長いので、グラフ本体部分のJavaScriptのみ掲載します。詳細が必要であれば、ブラウザのソースコードの表示などで確認して下さい。 <script type="text/javascript" src="https://www.gstatic.com/charts/loader.js"></script> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="screen" href

1.概要 「Google Chartsを使ってデータの可視化」 で各種グラフパターン のテンプレートを作成しましたが、実際のデータでないとピンとこないので、今回は、その第一弾として、日本の人口や国土(面積など)のデータを 利用してグラフパータンに当て嵌めて見ました。グラフによる可視化で全体の把握や相互の比較ができて分かりやすくなったと思います。 文字や表だけのデータでは味気ないですね。グラフは作っている途中で眺めていても楽しいものです。 2.利用方法 グラフは下記の14種類を作成しました。下記のデモ(DEMO)日本の各種統計データの可視化 (人口・国土)をクリックすると実際のグラフが確認できます。 ・ 1. 全国人口の推移－総人口 ・ 2. 全国人口の推移－日本人人口 ・ 3. 総人口男女別割合 ・ 4. 日本人人口男女別割合 ・ 5. 年齢階級別(総人口－男) ・ 6. 年齢階級別(総人口－女) ・ 7. 年齢階級別(日本人人口－男) ・ 8. 年齢階級別(日本人人口－女) ・ 9. 地域別の面積 (2020年) ・10.地域別の面積割合（2020年) ・11.都道府県別の面積（2020年) ・12.面積の広い島（2020年) ※本島を除く ・13.面積の広い島（2020年) ※本島とその他 ・14.面積の広い島（2020年) (割合) DEMO    日本の各種統計データの可視化 (人口・国土) 3.ソースコード ソースコードは少し長いので、グラフ本体部分のJavaScriptのみ掲載します。詳細が必要であれば、ブラウザのソースコードの表示などで確認して下さい。 <script type="text/javascript" src="https://www.gstatic.com/charts/loader.js"></script> <link rel="stylesheet" type="text/css" media="screen" href="./css/graphdemo.css"> <script type=&quo