賃金構造基本統計調査のViz作成①
前回準備したデータで少しVizを作ったので、紹介します。尚、このデータは2020年の時ものですので、参考程度に捉えてください。
1.人口ピラミッド(男女・年齢別平均所定内給与額の格差)
人口ピラミッド形式で男女の年齢別平均所定内給与額の格差を示すVizです。右側のフィルタで産業分類や企業規模、役職をフィルタリングできます。
まず、すべてで比較してみるとどの年齢も男性の方が給与が高いですね。
やはり、日本は男性優遇社会なのかなと感じさせられる1枚です(´。＿。｀)
次に自分に近しいデータが気になったので見てみます。以下の図は製造業で1000人以上規模の企業における係長級の平均所得内給与額を示したものです。年齢によって男性が高かったり女性が高かったりしていますので、完全に男性優遇とは言えなさそうです。
(男性の60～64歳のところが突出して高いのが気になりますが…！)
2.年齢階級別所定内給与ランキング
ランキング形式で各年齢でどの産業分類の平均所定内給与額が高いのかを示すVizです。以下は男性版のランキングですが、金融業、保険業が多くの年代で1位を獲得していますね。逆に宿泊業や飲食サービスは最下位が多いようです。年間賞与や残業時間込みの数値だとまた変わってくるかと思いますが、業界や年齢によって結構違いが出ていますね。
では女性版のランキングも見てみましょう。ざっくり見た感じでは男性版ランキングと似たような傾向に見えますが、ところどころ違いますね。例えば25歳から39歳の1位を見比べてみると、女性の方は学術研究、専門技術・サービス業が1位になっています。
因みにこのままだとちょっと見辛いですが、業界分類をクリックしてハイライトしてすると様々なことに気づけそうです。例えば、「Ｃ 鉱業，採石業，砂利採取業」を例に見てみると、男性はそこそこ稼ぎやすいように見えます。
では女性ではどうでしょうか(; ･`д･´)？
35歳以降を見ると下の方のなので、稼ぎにくいようです。このように同じ業界でも性別や年齢で稼ぎやすさが変わるところはあるようです。
3.産業分類別企業規模別労働者数
企業規模別に各産業でどの程度の労働者がいるかを示したVizです。
製造業は男性の方が多く、医療福祉は女性の方が多い等、業界によって差がでますね。またそもそもその産業の労働者の規模が全然違うことも分かりやすいですね。
これに合わせて年齢別平均所定内給与額も観れると便利かなと思ったので、ツールヒントの中に入れてみました。こういうことが簡単にできるのもTableauの魅力の１つですね。
最後に
実際のVizを触ってみたい方は以下からどうぞ(/・ω・)/
人口ピラミッド_平均所定内給与額 | Tableau Public
自分の場合、暇な時にまったりVizをいじるぐらいの方が性にあってそうなので、もう少しこのデータを使って違う表現を試してみようと思います。
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