オープンデータでインバウンド関連のダッシュボード作ってみた（No.11)

以前、総務省「誰でも使える統計オープンデータ」講座がなかなかいい感じなことをぼやいてつぶやいていました。

計4回、e-stat*が進化してるなぁと思いながらとても参考になったのですが、最後の4回目「統計オープンデータの高度利用」はちょっと生煮えな感じだったのが残念でした。

*e-stat　日本の政府統計のポータル的なサイト。各府省が公表している統計データ（国勢調査など）を統合検索したり、ブラウ

非合理な信頼がつなぐエコシステム（No.10）

穿った要約をすると、ヤクルトのおばお姉さま方が高齢者のお客さん世帯から不用品を回収してメルカリで現金化する地域サービスが、始まったらしいです。

プレスリリースよりストーリー性があったので、こちらの記事から参照します。

メルカリで売れた代金は社会貢献活動に利用。
不用品を回収するヤクルトの地域会社は、メルカリ手数料+諸経費以外は懐に入れず、不用品を拠出した高齢者には一銭も入らないそうです。

プ

私用の帰りに集計したくなりまして。
せっかく指定席を買ったのに、5分で気持ち悪くなりました（乗り物酔い）。

朝に思いついていたので、データセット作りたいんだけどなあ。
三半規管が拒絶しています。

総務省「誰でも使える統計オープンデータ」講座が良い感じです。今年1月に公開していたものの再公開らしいです。そこらのオンライン講座よりも実用的＆わかりやすい！　そのうち受講体験を書きたいと思います！
https://lms.gacco.org/courses/course-v1:gacco+ga084+2024_05/about

AdobeのCM「そのラブレター、PDFでもらっても良いですか？」を見ながら、
「調査屋的には全力で貰いたくないなぁ（特にExcel表をPDFにするのはやめてほしい）」と思った💦

https://youtu.be/aFIIj1p8czg?si=joge80wfNXvfl3Qc

売り手市場って大雑把に言わなきゃいいのに：その2（No.9）

前回、職種別の求人倍率がかなり違うことを挙げて、「売り手市場って大雑把に言わなきゃいいのに」と書きました。
今回は、地域についても同じようなことが言えることを書きます。

隣り合う都県で求人倍率はこれだけ変わる

今回は東京都と神奈川県の「求人・求職バランスシート」を比較します。
■東京都の求人・求職バランスシート
■神奈川県の求人・求職バランスシート
前回同様、「一般常用」の求人倍率を参照します

売り手市場って大雑把に言わなきゃいいのに：その１（No.8）

前回記事で、「人材不足って大雑把に言わなきゃいいのに」と書きました。

全業界が人手不足のように語られるのは、人手不足の解消をビジネスにする人にも、人手不足=売り手市場と見て就職・転職をしようとする人にも、誤った認識をもたせると思われます。

特に「いまは売り手市場だ」的な労働市場への言及は、個々人の仕事探しに誤解を撒き散らしているのではないでしょうか。
今回はそのことを、オープンデータを参照しな

人手不足って大雑把に言わなきゃいいのに（No.7）

「この国は人手不足だ」的な情報を誤解している人が結構いると思ったので、調査屋の視点から徒然なるままに書きます。

回答企業の半数が、正社員の人手が不足していると答えた調査

帝国データバンク社が2024年5月2日に発表した「人手不足に対する企業の動向調査（2024年4月）」によると、調査に回答した国内11,222社のうち51.0%が、正社員の人手が不足していると回答。30.1%が非正社員の人手が不

統計学をかじると得られる「ちょっといいこと」（No.6）

ありがちなお題目ですが、統計学が最強だとも、さして万能だともと思っていない調査屋の目線で書いてみます。
「ちょっといいこと」は、結構あるなと思っています。今回はそのなかの3つを書こうと思います。

ちょっといいこと１：世の中の「調査」のいい加減さがわかる

より正確にいえば、世の中にはいい加減な調査結果が結構リリースされていて、それらがどのあたりを・どのくらいいい加減にしているのかが分かるようにな

定量、定性、時系列（No.5）

とあるニュースを見てなんだかな～と思ったのをきっかけに、キャンペーン中のネタについて書こうと思います。
#仕事のコツ 、というより、生活のコツでもあると思っていることは、タイトルに並べた3つです。

定量

数値で把握できるものごと。比較しやすい。Aの仕事を5日で仕上げるか4日で仕上げるかでは、所要日数という尺度が明確になるので比較しやすい。
Aの仕事を「すごく頑張る」のと「とても頑張る」のでは、

日本のサウナ人口がめっちゃ真面目に推計されていて驚いた（No.4）

こんにちは。関東某所でリサーチャー兼データサイエンティスト、もとい、なんでも調査屋として働くおっさんです。

某所のサウナの情報を検索したら、私のアカウントに「家庭用サウナ」のウェブ広告が表示されるようになりました。
集合住宅の片隅に住む私としては、「置き場所無ぇし」と思うと同時に、
このニッチそうな商品の広告はペイするのか？
そもそもサウナ好きはどれだけいるんだ？
という疑問が生まれました。

日本の空の玄関口の時系列データを眺めていたら、国際線航空券が高い理由がよく分かった話（No.3）

関東でデータサイエンティスト＆リサーチャー、もとい、なんでも調査屋をしているおっさんです。
ゴールデンウィークが近づいてきましたね。
我が家は台湾南部に旅に出る予定です。しかし…

国際線航空券がめっちゃ高い！

居住地域周辺の世帯所得の平均に近い我が家の経済的境遇では、今回の台湾行きの国際線航空券は、溜息出まくりに高かったです。
今回の往復運賃、2010年代だったら台湾4往復くらいできたんじゃね

「なぜウチの近所ではトイプーをよく見かけるのか？」をデータ分析しながら考えてみた(No.2)

関東某所のリサーチャー兼データサイエンティスト、もとい、なんでも調査屋のおっさんです。

noteで何か言おうと思ったきっかけである、「なぜウチの近所ではトイプーをよく見かけるのか？」について、データ分析しながら考えてみます。
私の記事はこれから、日々の疑問×データ分析みたいな観点で書いていきたいと思っています。誰でもアクセスできるデータ（オープンデータ）を分析しながら、考察（屁理屈？)をまとめた

日常の疑問×データ分析みたいな観点で書いてみたいと思います(No.1)

shimittakaと言います。関東某所でリサーチャー兼データサイエンティストとして働いているおっさんです。

「データサイエンティスト」…とか言ってみたかっただけです。「○○で働くデータサイエンティストのブログ」とかで発信されているような、ハイスペックなことはしておりません。なんでも調査屋です。

（自分で言うなって話ではありますが）調査会社やコンサルの皆さんに突っ込みを入れられるくらいの調査設