都道府県の市区町村を人口で2分割するやつ: 岡山県版
少し前によく見かけたやつ。Rでやってみる。人口データはユタニーの{estatapi}でe-Statから取得する。マッピングは手前味噌ながら、{jpndistrict}パッケージを使うと楽。 必要なパッケージを読み込んで、データを取得、可視化までを行う。 **追記: 全国版 # データ取得・操作 library(estatapi) library(jpndistrict) library(magrittr) library(spdplyr) library(dplyr) # library(tidyr) # 可視化 library(ggplot2) library(ggrepel) 人口データ （平成27年国勢調査 人口等基本集計） estatapi::estat_getStatsList()で「人口」をキーワードにして検索を行う。appIdに与えるe-Statのトークンは各自で取得したもの
都道府県の市区町村を人口で2分割するやつ: 全国版
前回、都道府県の市区町村を人口で2分割するやつのコードを書いたので、関数化して全国版の地図を作ってみる。 あらかじめ人口データだけは用意しておく必要があるので、前回同様{estatapi}でデータをダウンロードして加工しておく。 gg_pref_split()という関数がそれ。pref_codeで対象の都道府県（コード）を指定する。プロットおよびラベルの描画は引数で変更可能。フォントも適当に変えられる。 gg_pref_split <- function(pref_code = 33, plot = TRUE, label = TRUE, label_font = "IPAexGothic") { p.code <- sprintf("%02d", pref_code) data.result <- d.pops %>% dplyr::filter(pref_code == p.code)
【maptools,leaflet,rgdal】 (愛と希望で)世界を一つにまとめたい - 次元の海で溺れる
何の予定も無いけど、なんだか突然LTがしたくなったので 自宅.Rをやるべく資料作りに勤しむ遊びにハマっています。 待てど暮らせど北国に春が来ない。 今回のテーマ 「世界を一つにまとめたい(意訳:複数ポリゴンを任意に結合したい)」 LT資料(自宅.R用)を作るべく 国勢調査の小地域データを手に入れたので、その可視化と取扱いについてまとめつつ。 データセット 平成22年 国勢調査(小地域)境界データ (地図で見る統計（統計ＧＩＳ） 政府統計の総合窓口 GJ01000001) 「データダウンロード」より進み、 「札幌市中央区-男女別人口総数及び世帯総数」から「世界測地系・緯度経度.shape形式」を取得します。 データの読み込み(世界測地系･緯度経度) 早速データを読み込み。今回は世界測地系(緯度経度)なんですが、e-statでは平面直角座標のshape形式も提供されているので そっちの読み込み
【orloca,leaflet】ラーメン屋さんになりたい ～SappoRoR#6反省会～ - 次元の海で溺れる
先日SappoRoRへ行ってきて、 おもむろに「ラーメン屋さんになりたい」と言ってきました。 田舎の両親、ラーメン屋さんのみなさま、アホな娘でごめんなさい。 あまり後悔はしてません。 資料各種 改行がダサかったので上げ直し。 Sappo ro#6資料2 ー完全版ー from Wakana_kudo コード類 github.com 概要 テーマ ラーメン屋さんになりたい 札幌市中央区で最も立地に適した場所を探す データ準備 e-stat(国勢調査平成22年/小地域)より、札幌市中央区のシェープファイルを取得。 いつもの流れ。 getinfo.shape(shape.file) ## Shapefile type: Polygon, (5), # of Shapes: 990 pj<-CRS("+proj=longlat +datum=WGS84") Chuo<- readShapePoly(
【ggplot2】札幌圏におけるセイコーマートの強さをボロノイ分割で把握(したかった) - 次元の海で溺れる
Good morning. This is Silver weeeeeeeek!!! さて。 進学で北海道に移住してからかれこれ4年とちょっと。 デビューしたての頃はずっと思っていました。 「セイコーマートってなんだ？」 と。 セイコーマート それは北海道最強を誇るコンビニです。 ローソンよりもセブンよりも、道内における圧倒的地位と人口カバー率を誇るコンビニです。 今回は コンビニの出店位置を母点にしたボロノイ分割によって、 他のコンビニとの出店戦略の違いを把握出来たらいいな、みたいなのをやります。 首都圏だともうやられている方もたくさんいらっしゃるみたいです。 d.hatena.ne.jp tomoshige-n.hatenablog.com 方向性 例のごとく、作業前の自らへの課題とか仮説とか。 ・店舗住所を{rvest}で抜いてきてGoogleAPIに投げて緯度経度を取得したいよ ・
Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
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