), =IF(NOT(ISERROR((D2-C2)/C2)), ずれも5年刻み）。人口の自然増減・社会増減のデータは、都道府県単位では、1960年から2017年、市区町 村単位では、1994年から2017年（いずれも毎年）。 人口増減率をヒートマップで表示 人口の自然増減と社会増減の推移を表示（群馬県） 社会増減数. 率)，構成比，累積構成比(累積比率)，達成率のそれぞれについて解説を加えます。 29 IF(ERROR.TYPE(D2/C2)=2, IF(ERROR.TYPE((D2-C2)/C2)=2, ※ LocationMind xPopのデータは、NTTドコモが提供するアプリケーションサービス「ドコモ地図ナビ」のオートGPS機能利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータを使用。位置情報は最短5分ごとに測位されるGPSデータ(緯度経度情報)であり、個人を特定する情報は含まれない。※ 隣接都道府県のリストは、以下を採用しました。https://www.mlit.go.jp/tec/nyuusatu/hattyu/rinsetu.pdf PDF※ 大都市圏は東京都・千葉県・神奈川県・埼玉県、大阪府・京都府・兵庫県・奈良県、愛知県、福岡県からなるとしています。, 大都市圏を除く37道県※1について陽性者の流入する可能性に着目し、感染拡大のリスクを「流入リスク指標」として表現しました。この指標は、長崎大学熱帯医学研究所生態疫学分野(主任教授:金子 聰)と共同開発したものです。この指標は、様々なリスク評価指標の一つとして提案するものです。目安の一つとしてご覧ください。, 東京都市圏※(東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県・茨城県南部)に居住地があり、東京都都心5区(新宿区、渋谷区、千代田区、中央区、港区)に勤務地がある人(ここでは都心通勤者と呼びます)を対象として、LocationMind xPopの統計データを用いて行動パターン関連指標を求めました。, 3大都市圏（東京都市圏、近畿圏、中京都市圏）について、LocationMind xPopの統計データを用いて、居住・勤務以外の滞在時間（1日あたり。全ユーザーの合計値）を推定しました。, IPAでは「デジタルアーキテクチャ・デザインセンター」を、去る5月15日より立ち上げ、その取組の一環で本プロジェクトに参画しています。同センターの創設リリースおよびウェブサイトは以下の通りです。https://www.ipa.go.jp/about/press/20200515.htmlhttps://www.ipa.go.jp/dadc/令和2年12月14日更新, ※JR（JR東日本・JR西日本）･大手民鉄（東武、西武、京成、京王、小田急、東急、京急、東京メトロ、相鉄、近鉄、南海、京阪、阪急、阪神）の主なターミナル駅における平日ピーク時間帯の自動改札出場者数の減少率の平均値※数値は、感染拡大以前（2／17の週の特定の平日）を基準にした場合の減少率※ピーク時間帯は、各駅において7:30～9:30の間の１時間で最も利用者が多い時間帯※主なターミナル駅は、以下のとおり首都圏：東京、新宿、渋谷、品川、池袋、高田馬場、大手町、北千住、押上、日暮里、町田、横浜関西圏：大阪・梅田、京都、神戸三宮、難波、京橋, 感染拡大以前との比較 年率は複利の考えである期間の増減率を1年あたりにしたもの; たったこれだけです。 ここまでは年率の算出ばかりやってきましたが、年率のことをちゃんと理解すれば、 逆に資産が倍になるにはあと何年かかるか？などを簡単に計算することもできますよ！ IF(OR(D2=0, OR(SIGN(C2)=-1, SIGN(D2)=-1)), 外旅行客が累計〇万人に達しました」とか、「xxさんのアルバム売上が累計〇万枚を突破しました」というニュースを耳にすることがあります。 「累計」という言葉はよく聞く言葉ですが、「合計」と区別できずあいまいなまま流している人も多いのではないでしょうか。 ここでは、「累計」の意味をご紹介します。意 … 感染拡大前(1/18~2/14)流入出量平均値を計算2. 疫学で用いる指標について解説します。ここでは、代表的な指標である罹患率、有病率、致命率、粗死亡率、死因別死亡割合、pmiを取りあげます。罹患率罹患率は，その時点におけるその疾病への罹りやすさ（リスク）を表します。罹患率は疾病と要因との因果関係を探る場合に有用な指標です。 【Excel】増加率・変化率を計算する方法【一番わかり … šã‚°ãƒ©ãƒ•ã®èª­ã¿ã¨ã‚Šã«è‹¦æˆ¦ã—ています・・・。「自動車保有台数の対前年増加率の推移」（縦軸に%、横軸に平成10年から14年迄）以下の二つの質問、どちらか一つで構いませんのでお答え頂けると助かります。... - 数学 解決済 | 教えて！goo ¥æ¥­ç”¨æ°´é“ 154 155 156 156 155 1 0.6 1 0.6 交 通 87 86 86 86 85 1 1.2 2 2.3 エクセルで、割合(パーセント)を表示したいと思ったことはありませんか？例えば、目標金額に対して実績がどのくらいの達成率なのかなど、割合で示すことができると便利な場合は多いです。この記事では、エクセルの計算で割合(パーセント)を表示する方法についてご紹介しています。 ). ※厚生労働省発表データより作成※このグラフで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）累積の陽性者数 | 入院治療等を要する者 | 累積の死亡者数 | 都道府県別累積の陽性者※１：国内事例については、令和2年5月8日公表分から、データソースを従来の厚生労働省が把握した個票を積み上げたものから、各自治体がウェブサイトで公表している数等を積み上げたものに変更。※２：新規陽性者数は、各自治体がプレスリリースしている個別の事例数を積み上げて算出しており、前日の総数からの増減とは異なる場合がある。, 全国の感染者数をJSON形式でご利用いただけます。https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll, クエリ文字列をdataName=都道府県名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。例　石川県のデータ https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?dataName=石川県※複数は指定できません, 2020年5月9日のデータを取得できます。クエリ文字列をdate=yyyymmdd　で日付を指定してください例https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です例https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509&dataName=北海道, 累積の死亡者数をJSON形式でご利用いただけます。https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths, 2020年5月9日のデータを取得できます。クエリ文字列をdate=yyyymmdd　で日付を指定してください例https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths?date=20200509, 出典：厚生労働省新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード資料https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00093.html, ※ 感染拡大以前(1/18～2/14)は当日が平日の場合は平日平均、休日の場合は休日平均となります。※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。※ 15時台のデータ、21時台のデータは翌日の12時頃に更新されます。, ※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）15時台のデータ | 21時台のデータ（株）Agoop提供令和2年12月16日更新, ※ 感染拡大以前(1/18～2/14)は当日が平日の場合は平日平均、休日の場合は休日平均となります。※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。※ 観測地域の設定については、滞留人口が十分にあり、かつ人口変動が適切に把握できるよう、メッシュを移動させるなどの微調整を現在行なっています。今後、変更がある場合には、注釈にてお知らせいたしますのでご留意ください。2020年GW中の県間移動分析, 全国の人口変動分析をJSON形式でご利用いただけます。https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate, クエリ文字列をdataName=都道府県名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。例　千葉県千葉駅周辺のデータ https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?dataName=千葉県千葉駅周辺※複数は指定できません, 2020年5月9日のデータを取得できます。クエリ文字列をdate=yyyymmdd　で日付を指定してください例https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です例https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515&dataName=栃木県宇都宮駅周辺, ※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）https://data.corona.go.jp/converted-json/reduction_rate.jsonNTTドコモ モバイル空間統計令和2年12月15日更新, ※ 前日比は14日（月）15時台との比較。なお、観光地における人流は既に減少しているため、前日比は少人数の変動でも非常に大きな数値となる場合があります。※ 前日比のデータについては、休日と平日のデータの比較となる際には、非常に大きな数値となっている場合があります。ご留意ください。※ 前年同月比は前年7月の15時台平日平均値との比較。※ これらのデータはエリアの中の人口の増減を見るもので、接触量を見るものではありません。人口が多いエリアであっても、外出の自粛によって接触量は低くなります。※ 住宅地では一定の居住者がいるため、人口が大きく減少することはないことに留意が必要です。※ 新型コロナウイルス感染症対策に向け、位置情報ビッグデータ分析ツール「KDDI Location Analyzer」が全国の自治体へ無償提供されています。（無償提供は2020年7月31日をもって終了しています）https://k-locationanalyzer.com/information/690/主要観光地におけるゴールデンウィーク期間中の詳細人流分析レポート（5月11日）首都圏主要SA・PAにおけるゴールデンウィーク期間中の詳細人流分析レポート（5月13日）県間をまたぐ移動に関する人流分析レポート（5月28日）, 松山市の居住者人口分布等を考慮して、5月5日分から松山城 城山公園周辺に代えて、道後温泉周辺のデータを掲載しています。ゴールデンウィーク（GW）終了に伴い、5月11日分からは前年GW比ではなく前年同月比を掲載しています。※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）https://data.corona.go.jp/converted-json/reduction_rate_tourist_site.jsonKDDI株式会社　提供令和2年12月15日更新, ※ 緊急事態宣言発表（4/7）後、前週、前年同月比で7割以上人口密度が減少した地域を500mメッシュで地図上に色付け。https://transitionmap.its-mo.com/※ GW期間の日本全国主要駅周辺、観光地について前年同日比5割以上減少した地域を500ｍメッシュで地図上に色付け。https://transitionmap.its-mo.com/gw/※ 株式会社ゼンリンデータコム提供, 全47都道府県について、LocationMind xPopの統計データを用いて日単位の都道府県間のOD量(出発地(Origin)と到着地(Destination)の間の流動量)を推定し、下記のように指標を求めました。1. 累積 過去7日間の増加 経過日数 過去 日間の増加 * k値：y=e kt+C とし3日前の値で計算．k=0.1のとき，1週間でおよそ2倍の増加率． ±åˆ»ã•ã‚’増している。「冬の乾燥に加え、GoToキャンペーンなどによって感染が拡大した」という見方もある。では実際に、私たちの行動と感染者数の増減にはどのような関係があるのだろうか。グーグルのビッグデータを使って分析してみた。 全国主要観光地における人の流れの推移（12月11日（金）15時台の増減率） ※ 前日比は10日（木）15時台との比較。 なお、観光地における人流は既に減少しているため、前日比は少人数の変動でも非常に大きな数値となる場合があります。 IF(OR(D2=0, OR(SIGN(C2)=-1, SIGN(D2)=-1)), 日単位で7日間移動平均で可視化（7日間移動平均を計算するため、可視化は3/1以降のみ）, 都道府県毎の詳細なレポートはこちら %, 感染拡大以前との比較 12月4日に国内で確認された新型コロナウイルス感染の死者数は45人で過去最多だった。3日時点の重症者数は前日から8人増えて505人となり、初めて500人を超えた。 ®ã‚’計算することができません。 この結果を見ると、気温は常に上昇を続 … じ逓増する歩率を運賃収入等に乗じて歩合給を算定する方式です（裏面図1 参照）。 累進歩合給制ではありませんが、歩合給の額が非連続的に増減するもので、いわゆる「ト å‹™çœçµ±è¨ˆå±€ã§ã¯ã€éƒ½é“府県別や市町村別のデータをまとめてデータベースにしています。これを使って、県民所得や水道普及率、ごみの量などで、散布図を描いてみましょう。 「統計でみる都道府県・市区町村（社会・人口統計体系）」 ページトップへ このうち前年比を，下表6つの商品売上で求めます(なお，表中の矢印は前年との比較からの推移の方向を示します。以下に同じ)。, ということで下表のように"-"などの表示に変えて，計算の対象外であることを明示しておきます。, ただ，この作業はデータが多くなると手間がかかるので，次のように，計算式にはじめからそのあたりの想定を組み込んでいった方が便利かもしれません(下式，参考例)。, といったワード群で示されるところの計算です。また，Case 1-Step 0の語群に「xパーセント増｜減」といった字句がつづくときに，それが指し示すところの内容ともなります。, パーセントスタイルを適用すると，ここでは(小数点以下表示桁数が1桁まで)表示上次のような値となります。商品Yは，実際には目標金額を達成しておらず，この値は適当とは言えません。, 標準スタイルのもとでは，これは次のように表示されます(E列)。つまり商品Yのようなケースは，パーセントスタイルを適用したとき 表示桁数を超えた部分で丸められることによって生じます(ここでは紫色の囲みの桁)。, ときに達成率はセンシティブな性質を帯びがちなことを鑑みれば，表示上の丸めについては，はじめから対処しておいたほうがbetterかもしれません。具体的には，下のようにRoundDown関数あるいはTrunc関数を使って，パーセントスタイルを適用したときに表示させる桁以下を切り捨てて調整します。, ※たとえば「3」としたとき，(標準スタイルのときの)小数点第4位で処理され小数点以下3桁が有効となります。, (※ここにいうルールとは，単純な昇降の順・ヒストグラムの階級の順あるいはQCでのパレート図の項目の順といったものを想定しています), 1つは最初の売上高構成比を参照，いま1つは直前の累積構成比に次の商品の売上高を加算する式を作成します(コピーは後者の式のみ)。, Sum関数の引数を，［分子］開始セルのみ絶対参照，［分母］開始・終了両セルを絶対参照 にして求めます。, メインサイト「ひとりマーケティングのためのデータ分析」の構成比or累積構成比を用いたHow-toです。, =IF(NOT(ISERROR(D2/C2)), %, ※このパネルで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）https://data.corona.go.jp/converted-json/transportation_facilities_road.json出典：国土交通省道路局HP※１　繁忙期（GW,お盆、年末年始）に発表する高速道路の交通状況と同様の手法で速報値を算出※２　速報値は代表断面の平均交通量により算出令和2年12月15日更新, 各国別感染者数・死亡者数をJSON形式でご利用いただけます。https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas, クエリ文字列をdataName=国名の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。例　日本のデータ https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?dataName=日本※複数は指定できません, 2020年5月9日のデータを取得できます。クエリ文字列をdate=yyyymmdd　で日付を指定してください例https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です例https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509&dataName=日本, 新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について（令和2年12月15日版） ※このグラフで利用しているデータはダウンロードして利用いただけます。（JSON形式）https://data.corona.go.jp/converted-json/occurrence_status_overseas.json出典：厚生労働省　令和2年12月15日更新, 全国の医療機関の医療提供状況をJSON形式でご利用いただけます。https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey, クエリ文字列をJSONのKey名=値の形で付与すれば絞り込みデータの抽出が可能です。例　石川県のデータ https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?prefName=石川県例　北海道　函館市のデータ https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?localGovCode=012025※複数は指定できません, 2020年5月19日以降のデータを取得できます。URLの最後に /yyyymmdd　で日付を指定してください例 https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519※さらに絞り込み用のクエリ文字列を付与し絞り込むことも可能です例 https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519?prefName=北海道, 全国の医療機関の医療提供状況をCSV形式でご利用いただけます。https://covid-19-monitoring.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/public_data/covid-19_daily_survey.csv, ※前日時点での医療機関の状況を表示しております。※都道府県の協力により調査対象医療機関を日々追加していますが、すべての入院病床を有する病院の情報を網羅しているものではありません。お近くにある病院で、この地図に載っていないものがある場合には、その病院のホームページ等でご確認ください。※医療機関状況は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。, ※厚生労働省は、内閣官房と連携し、全国の病院の医療提供状況を毎日確認しています。（G-MIS: Gathering Medical Information System)※都道府県等の協力により登録医療機関数は日々拡大していますが、すべての病院の情報を網羅しているものではありません。, ※医療機関の病院数の状況は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。, ※医療機関の人工呼吸器等の稼働状況は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。, ※厚生労働省は、内閣官房と連携し、「新型コロナウイルス感染症医療機関等情報支援システム（ G-MIS: Gathering Medical Information System ）」を通じて全国の病院の医療提供状況を日々確認しています。※都道府県等の協力により登録医療機関数は日々拡大していますが、すべての病院の情報を網羅しているものではありません。※医療機関の病床数・人工呼吸器等の日次推移は、TableauPublicを利用して表示しております。Tableauのプライバシーポリシーはこちら をご覧ください。, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?dataName=石川県, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanAll?date=20200509&dataName=北海道, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths, https://opendata.corona.go.jp/api/Covid19JapanNdeaths?date=20200509, https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00093.html, https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate, https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?dataName=千葉県千葉駅周辺, https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515, https://opendata.corona.go.jp/api/ReductionRate?date=20200515&dataName=栃木県宇都宮駅周辺, https://data.corona.go.jp/converted-json/, https://k-locationanalyzer.com/information/690/, 首都圏主要SA・PAにおけるゴールデンウィーク期間中の詳細人流分析レポート（5月13日）, https://data.corona.go.jp/converted-json/reduction_rate_tourist_site.json, https://www.mlit.go.jp/tec/nyuusatu/hattyu/rinsetu.pdf, https://www.ipa.go.jp/about/press/20200515.html, https://data.corona.go.jp/converted-json/transportation_facilities_road.json, https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas, https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?dataName=日本, https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509, https://opendata.corona.go.jp/api/OccurrenceStatusOverseas?date=20200509&dataName=日本, 新型コロナウイルス感染症の現在の状況と厚生労働省の対応について（令和2年12月15日版）, https://data.corona.go.jp/converted-json/occurrence_status_overseas.json, https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey, https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?prefName=石川県, https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey?localGovCode=012025, https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519, https://opendata.corona.go.jp/api/covid19DailySurvey/20200519?prefName=北海道, https://covid-19-monitoring.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/public_data/covid-19_daily_survey.csv, 東京都・千葉県・神奈川県・埼玉県、大阪府・京都府・兵庫県・奈良県、愛知県、福岡県を除く37道県. 上記は限界利益の増減（＝前期売上高×数量の増加率×限界利益率）と一致します。 これで利益の増減要因分析は完了です。 今回のケースでは営業利益が2.4億円の増益となりましたが、増益額を要因別にまとめた分析結果が表3です。 "ERROR") 21 D2/C2), (D2-C2)/C2), "ERROR") 末比の増減額、増減率）の算出に当たっては、次のとおり遡及調 整を行った。 ・地方銀行の前年度または前年度末計数に、旧関西アーバン銀行 の計数を加算し、当期計数と比較。 ・地方銀行Ⅱの前年度または前年度末計数から、旧関西アーバン