www.crosshyou.info

政府統計の総合窓口のデータや、OECDやUCIやのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。

都道府県別の消防・教育・警察部門職員数のデータ分析2 - 青森、秋田は消防部門の職員が多い

 

www.crosshyou.infoの続きです。
今回は、都道府県ごとにデータを集約してみてみます。

tapply関数とmean関数を使って都道府県別の平均値を作ります。

f:id:cross_hyou:20200424175527j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424175540j:plain

plot関数で小さい順にグラフにしました。人口がとても大きな都道府県があることがわかります。

f:id:cross_hyou:20200424175555j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424175607j:plain

GDPも同じですね。

f:id:cross_hyou:20200424175621j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424175638j:plain

Fireも同じです。

f:id:cross_hyou:20200424175653j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424175712j:plain

Eduも同じです。でも、PopuやGDPよりはなだらかな気がします。

 

f:id:cross_hyou:20200424175731j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424175744j:plain

Policeも人数の多いところがあります。

 

数の大きい都道府県と小さい都道府県の差が大きいですので、人口当たりのデータを作成しましょう。

f:id:cross_hyou:20200424180631j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424180648j:plain


人口1人当りにしても飛びぬけて値が大きいところがあります。

sort関数で小さい順に並び替えてみましょう。

f:id:cross_hyou:20200424180817j:plain


とびぬけて大きいところは東京ですね。

Fireはどうでしょうか?

f:id:cross_hyou:20200424180936j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424180951j:plain

Fireは値の大きなところが2つあります。どこでしょうか?

f:id:cross_hyou:20200424181112j:plain

青森県、秋田県が人口の割に消防部門の職員数が多いことがわかりました。

 

Eduはどうでしょうか?

f:id:cross_hyou:20200424181307j:plain

 

f:id:cross_hyou:20200424181320j:plain


Eduは小さいほうに特徴がある感じです。

f:id:cross_hyou:20200424181429j:plain

東京、神奈川、埼玉は教育部門の職員数が人口の割に少ないです。

 

警察部門を見ましょう。

f:id:cross_hyou:20200424181611j:plain

f:id:cross_hyou:20200424181623j:plain

とびぬけて値が大きいところがありますね。どこでしょうか?

f:id:cross_hyou:20200424181728j:plain

東京都ですね。日本の首都を守るためですかね。

今回は以上です。