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2020.10.13
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カテゴリ:データ分析
​​​Google アナリティクスの地理的な分析に用いられている日本の市区町村の数は、827です。

Googleは、アクセス解析で得られるIPアドレスから、どこからのアクセスなのかを市区町村別に落とし込んでいるわけですが、Google アナリティクスで利用されている日本の市区町村用のIDは827、都道府県IDが47、東京都特別区が1、Naze Oaza Koshuku(Kagoshima)が1で、計876IDとなっています。

IPアドレスによる推定なので、ユーザーの住所というよりもアクセス場所ということになります。東京都の23区についてはIDはありますが、横浜市や大阪市などの「区」別のIDはなく、市単位です。

Googleの地域IDの「Criteria ID」は独自のもので、日本の地方自治体コードとは全く異なっています。

Googleが公開している地域コードリストの都道府県名と市区町村名の英文表記を利用して、Googleの独自の地域IDである「Criteria ID」と日本の地方自治体コードをマッチングさせてみました。

結合には、ExcelのPower Queryのテーブル結合機能を利用しています。


↓Googleの地域IDに日本の市区町村別人口を紐づけて、データポータルでグラフ化したものです。当然ですが、市区町村のIDが827個なので、空白の市区町村もかなりあることがわかります。

日本の地方自治体コードが紐づけられれば、上の図のように政府統計などのデータとGoogle アナリティクスのデータを結び付けた分析ができるようになります。Google アナリティクスのデータの地域分析の幅が大きく広がります。

例えば、Google アナリティクスのセッション数やユーザー数から、人口10万人あたりのセッション数などの指標を算出して分析することも可能になります。もちろん、IPアドレスによるアクセス地域の推定なので、厳密なものにはなり得ません。

スマホからのアクセスであれば、外出先からのアクセスが多いかもしれません。あるいは、VPNを利用したアクセスも含まれている可能性があります。

それにしても、地域コードのマッチングはかなり面倒なので、
GoogleにはJISコードも使ってほしいと思います。

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​【ダッシュボード「COVID-19 Transition Graphs」を試作】​​
こちらは、ジョンズ・ホプキンス大学のデータを利用したダッシュボードです。

中国本土以外の地域への感染が拡大しているため、国別、地域別の感染者数の推移を簡単に確認できるダッシュボードを試作しています。​

随時、ページを追加しています。グラフのデータは、右上部分の操作でダウンロードすることができます。

アメリカの「地域別の変数」を前処理して、「州別」での推移をグラフ化できるようにしました。

また、州コードのフィールドを作成してコロプレス地図も作成しています。

楽天ブログでは「iframe」タグが使えないので、Bloggerのページから利用できるようにしています。

無料で利用できる、グーグルの「データポータル」のダッシュボードです。データさえあれば、簡単に作成できます。「国」別、「地域」別に日ごとの感染者数の推移を見ることができます。

↓ダッシュボードの試作です。下記リンクのページから利用できます。
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ジョンズ・ホプキンス大学の「JHU CSSE」の「Covid19 Daily Reports」のデータを利用しています。
 
EdgeブラウザやIEブラウザなど、Chromeブラウザ以外での利用の場合はうまく表示されないことがあるようです。

上記のダッシュボードのデータの出所のサイトです。マップがメインのダッシュボードです


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↓日本のインフルエンザの「定点当たり報告数」をグラフ化できるダッシュボードを試作。都道府県別にグラフ化可能です。



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Last updated  2020.10.20 07:24:24
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