TomoGIS

30代の会社員です。自身の勉強がてら、GIS分野を中心に技術や分析の投稿をしていこうと…

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30代の会社員です。自身の勉強がてら、GIS分野を中心に技術や分析の投稿をしていこうと思います。 技術とは全く関係ない日記になってしまうかもしれないですが、よろしくお願いします。

最近の記事

【最終回】オープンデータを集計してみる part5 東京の地価の考察 ~商業地編~ 東京の中枢は? 

はじめに 「オープンデータの集計」の最終回です。テーマは商業地の公示地価の考察です。東京の都心部は居住地というよりは商業地の色の方が強く、その地価は住宅地と比べて非常に高いです。文字通り桁が違います。とりあえず、今回もその推移を動画にしてみました。 地図の色彩について、最大を2500万円に設定し、それ以上は2500万円に丸めています。 集計と考察東京都内の公示地価の基本統計量  まず、東京都の商業地に限定した公示地価の基本統計量を以下に示します。 カウント:857地点

    • 2D vs 3D【ビジュアライゼーションとGIS】

       私がGISに初めて触れたのが2013年頃でした。そこから10年以上経ち、最も変化したと思える点が地図のプロット、つまり表現の部分です。具体的には3Dでのプロット方法が信じられないくらい充実したように感じます。  3Dプロットの充実は、言い換えれば属性値の表現の充実ということです。 元々GISでは属性値を表現するとき、大きさや形状、色彩などで表現するのが一般的であり、これは今でもよく使われています。具体的には以下のようなコロプレスマップです。  上記地図は2019年の公示

      • オープンデータを集計してみる part5 東京の地価の考察 ~住宅地編~

        はじめに だいぶ間が空いてしましましたが、街毎に集計した公示地価データの考察を実施していきます。今回は、住宅地についての考察になります。差し当たり、住宅地の地価の感覚を掴むために、1983年から2024年までの推移を動画にしました。よければ確認してみてください。 単価500万円で最大とし、コロプレスマップで表現しています。 ※500万円以上は500万円に丸めています。 基本的な集計 まずは2024年の住宅地の公示地価について確認していきます。東京都全体での基本統計量は以下

        • オープンデータを集計してみる part4 分析環境構築

          はじめに 「オープンデータを集計してみる」シリーズ4回目の今回は環境構築についてです。データを入手しても手段がなければ中身を見れません。ですので分析環境についての知識は必須であると考えます。今回はPythonを中心にpart3までの内容が最低限実行できる環境構築をしていきます。簡単な流れは、「Pythonを入れるまでに必要な環境構築」→「Pythonの環境構築」→「コードの実行」となっています。  また現在使っているPCのチップはApple M1 Maxになりますので、ご留意

        【最終回】オープンデータを集計してみる part5 東京の地価の考察 ~商業地編~ 東京の中枢は? 

          Note開始1週間で感じたこと

           Noteを始めてから1週間が経ちました。もともとNoteを使い始めた理由は勉強のアウトプットをすることで、モチベーションを維持することでした。この投稿も含め早くも目的からずれてきている感じはしますが、三日坊主にならずに済みました。そんな中で、期間は短くはありますが、区切りとして自分が投稿したり、他者さんの投稿を読んだり、Noteというサービスに触れていく中で感じたことをまとめて行こうと思います。 連日投稿は難しい  まず投稿してきた結果一番感じたことは毎日継続して投稿す

          Note開始1週間で感じたこと

          オープンデータを集計してみる part3 地価データの可視化

          お詫び 集計にミスが見つかったので、訂正いたします。本文の内容が変わります。申し訳ありませんでした。 はじめに 今回はいよいよ公示地価の集計・可視化を実施していきます。考察までする気はありませんが、感想程度は述べるつもりです。はじめに断っておきますが、可視化結果や感想で地域や個人のことを上げたり下げたりする意図はありません。また、集計そのものは東京都(島嶼部を除く)で実施ししましたが、地図表示の都合上ほぼ都心部しかできません。ご了承ください。 集計と可視化集計の概要  

          オープンデータを集計してみる part3 地価データの可視化

          オープンデータを集計してみる part2 境界データの加工

          はじめに 2回目の今回はデータの具体的な入手方法や加工方法をテーマにしていきたいと思います。前回大した説明もせず、東京の地価公示データと小地域データをダウンロードしました。地価データの選定理由は「点データ」であるのと筆者個人がお金に興味がある程度の理由しかありませんが、小地域データを選んだ理由はそれなりにあります。今回はその辺に触れていけたらと思っている次第です。  ツールについては前回は可視化の際にQgisを使いましたが、今回はPythonを使います。 データの入手と概要

          オープンデータを集計してみる part2 境界データの加工

          ハッピーセットでHappyになれるのか?

          こんにちは。 一足早くGW休暇に入り、開放感に浸っている今日この頃です。 私には子どもがおり、車や電車に夢中になっています。街中でバスや消防車を見つけては手を振ったり、電車が見えればずっと指さしていたり。 ハッピーセットそんな中、マクドナルドのハッピーセットのおもちゃがトミカと聞きました。親としては乗り物大好きな子どものために一肌脱ぐことに。 どの車が子どものツボにハマるかわからないし、私の収集欲も掻き立てられ、コンプリートを目指すことにしました。 今回は第1弾で4種類

          ハッピーセットでHappyになれるのか?

          オープンデータを集計してみる part1 地価データと境界データの入手

          はじめに記念すべき初回はオープンデータの集計をしていこうと思います。このテーマでは全5回の投稿を予定しており、対象地域の地価について集計・考察までするつもりです。今回はデータ確認までとします。 まず、今回のテーマになるオープンデータについてですが、総務省によると以下のような定義があるそうです。 昨今、オープンデータのボリュームは厚みを増してきましたが、そのデータの概要やデータから導き出せる意味を自分自身で解釈できてこそ、恩恵に預かることができると考えています。そこで今回は

          オープンデータを集計してみる part1 地価データと境界データの入手

          はじめまして

          初投稿ということでまずは自己紹介から。 はじめまして、Tomoと申します。 30半ばのサラリーマンで、一児の父でもあります。 学生時代にGISに触れ、社会人になってからは技術職として生きてきましたが、いつまでも半人前ではいられないと思い、勉強がてらNoteを始めてみました。 データ分析やその周辺技術などを中心に投稿していくつもりですが、そうならないかもしれません。突然ラーメンのこと書いたり、旅行について語ったりラフにやっていくつもりです。 Noteがどういうサービスかも

          はじめまして