Bing Image Creator で生成: Close up photo of Rosa banksiae flowers, background is blue sky, photo
今回からしばらくは、景気ウォッチャー調査の分野・業種別DIのデータの分析をしてみたいと思います。
まず、データを s-stat.go.jp 政府統計の総合窓口から取得します。
月次[12件]をクリックします。
分野・業種別DIの列のDBをクリックします。
ダウンロードのところをクリックします。
ファイル形式をCSV形式(クロス集計表形式・UTF-8(BOM有り))＊Excelでのご利用向け
を選択してダウンロードしました。
R に取り込む前に少し加工しておきました。
いらない列を削除したり、変数名の行を入れたり、年や月、データの種類、現状の方向性をcurrent, 先行きの方向性をfuture, 現状の水準をlevelにしたtypeという変数を作ったりしました。
ここから R での作業に移ります。はじめに tidyverse パッケージを読み込みをします。
read_csv() 関数でファイルを読み込みます。
glipmse() 関数で正常に読み込まれたかどうか確認します。
問題なく読み込まれたようです。
変数名の意味を確認しておきます。
type: 種類(現状の方向性: current, 先行きの方向性: future, 現状の水準: level)
year: 年
month: 月
total: 合計
household: 家計動向関連
h_retail: 家計動向関連_小売関連
h_r_general: 家計動向関連_小売関連_商店街・一般小売店
h_r_depart: 家計動向関連_小売関連_百貨店
h_r_super: 家計動向関連_小売関連_スーパー
h_r_conve: 家計動向関連_小売関連_コンビニエンスストア
h_r_cloth: 家計動向関連_小売関連_衣料品専門店
h_r_elec: 家計動向関連_小売関連_家電量販店
h_r_auto: 家計動向関連_小売関連_乗用車・自動車備品販売店
h_r_other: 家計動向関連_小売関連_その他小売店
h_food: 家計動向関連_飲食関連
h_service: 家計動向関連_サービス関連
h_s_trip: 家計動向関連_サービス関連_旅行・交通関連
h_s_comm: 家計動向関連_サービス関連_通信会社
h_s_leisure: 家計動向関連_サービス関連_レジャー施設関連
h_s_other: 家計動向関連_サービス関連_その他サービス
h_home: 家計動向関連_住宅関連
company: 企業動向関連
c_manu: 企業動向関連_製造業
c_nonm: 企業動向関連_非製造業
employ: 雇用関連
です。
type は文字列データで、その他は全て数値データです。
今回は以上です。
次回は
です。
今回のコードは以下になります。
#
# tidyverse パッケージを読み込む
library(tidyverse)
#
# CSVファイルの読み込み
df_raw <- read_csv("keiki_watcher.csv",
skip = 8)
#
# glimpse()
glimpse(df_raw)
#
