talkで有名なハンス・ロスリングこんにちは、データミックスメディア編集長の藤田です。データミックスからは「データサイエンスのスキルで、どのようなことが出来るようになるのか」これを、専門的な知見だけではなく、身近な事柄をテーマに解説するなど、今まで以上に解り易く、そして楽しんでいただける情報を発信して参ります。読者の皆さんからもフィードバックをいただきながら、編集部一同、データサイエンスのスキルに「磨き」をかけて参ります。Roslingさんをご存知でしょうか。Talkで、人々がいかにマスメディアの情報や思い込みによって先入観を植え付けれているのか、これを解り易く示し、全世界で大絶賛されました。Talkは1400万回以上再生されています。作中に登場するチャートなぜ、彼の説明が面白く、そして世界から注目されたのでしょうか。それは、ずばり「チャート」の力です。知られているのは、横軸に平均所得(人口あたりのGDP)や女性一人あたりの出産数、縦軸に平均寿命をとったバブルチャートで、バブルの大きさが人口を示したものです。ある時点のスナップショットではなく、経年変化を動的に表現しているのが特に面白いポイントです。戦後の日本・中国を中心としたアジアの経済成長などが、うまく可視化されています。Pythonで再現してみたその面白いチャート。そんな思い付きもあって、わたくし、編集長。PythonのMatbplotlibでやってみました。(編集長はほとんどPython素人です)拘った点としては、以下の通りです。Expectancy(平均寿命)をプロットしたものを再現しました。結論としては、pythonでグラフにアニメーションを足そうとするとコードが複雑になりそうだったので、ImageMaricを使い、各年のチャートを結合してgifファイルにする方法により簡単にできました!データは、GapMinderのサイトから取得し、gsheetで整形したものをcsvで用意した。1900年から各年取得したので20000行程度。pythonのコードは、以下を参照ください。結果、このようになりました。バブルチャートが動くと格好が良いですよね!内容としては、経済的に裕福な先進国では、乳児・子供が安全に生き延びられるため、女性1人あたりの平均出産数は少なくなります(多くの子供を産む必要がないので)。医療技術や食生活も進んでいるので、平均寿命も長くなります。したがって、先進国は右上にプロットされるわけですが、チャートでは戦後の日本の経済成長、中国の一人っ子政策や、アフリカ大陸が2000年以降徐々に先進国に近づきつつあるのが見て取れます。解り易いチャートになりました!これは、Rでも簡単にできるので、是非皆さん挑戦してみてください。〜23区別「待機児童の状況」の変化〜どうもデータミックスメディア編集長の藤田です。私には、保育園に通う子供が3人いるのですが、先日のご近所仲間との会話で「待機児童」の話題になりました。育児に励むパパさん・ママさんにとって、「待機児童」というワードは気になりますよね。これを機会に『最近の待機児童の状況』を調べてみました。この場で共有させてください。特定商取引法に基づく表記お問い合わせ。