データアナリスト日記

某企業でデータアナリストとして働いています。
ここでは、データ分析関連の記事を書きます。

COVID-19禍発生前後におけるJR旅客数推移の分析

2022-05-18 21:23:01 | Tableau
  • はじめに

こんにちは、suzuki-dataです。

私は現在、Tableau DataSaberというプログラムに挑戦しています。

その課題のひとつとして、
公開可能なデータをもとに作成したVisualAnalytics(以降Viz)をTableau Publicにて公開しています。
この記事では、そのVizについて説明します。

 

 

  • Vizの目的
    COVID-19の影響でテレワークが普及した昨今ですが、COVID-19発生以降の鉄道の旅客数がどうなっているのか気になったので、調べてみました。

 

  • Viz作成手順
    • eSTAT(総務省統計局による政府統計ポータル)から、月次の鉄道旅客数量のcsvデータを取得します。
    • データの期間が2020/4-2022/1だったので、COVID-19発生以前のデータを得るため、前年同月比のデータをもとに2019/4-2020/3の数量を追加します。
    • 地図で使用するため、このサイトなどをもとに、地域と都道府県を関連付けたcsvデータを作成します。
    • csvをTableauに取り込み、お互いのデータを運輸局(=地域)と地域・都道府県で関連付けします。
    • 月ごと、地域ごとの旅客数量をグラフ化します。
    • 定期・定期外ごとの旅客数量データがあったので、これも別途グラフ化します。
    • Mapタイプのworksheetを作成し、都道府県をもとに位置情報を追加した運輸局データをMappingします。
    • Dashboardを作成し、作成した3つのWorksheetを並べます。
    • 地図で地域を選択時、その地域の旅客数量グラフのみ表示されるアクションを追加します。
    • COVID-19影響で緊急事態宣言・まんえん防止重点措置が発令されていた期間をReferenceLine(Band)として表示します。

 

  • Vizで工夫したこと
    DataSaberの修業で学んだ、地図でフィルタする仕掛けを実践してみました。 
    • 地図で選択した地域を、折れ線グラフのフィルタとして設定
    • 選択解除時は、すべてのデータが表示されるように設定

 

  • Vizからわかったこと
    全体として、旅客数は最初の緊急事態宣言以降は徐々に回復傾向にあるものの、COVID-19発生前の水準には達していないことがわかりました。
    定期・定期外を比較すると、定期利用はコロナ禍にあっても比較的安定傾向であるのに対し、観光客などが中心と思われる定期外利用は大きく増減していることがわかりました。
    また、北海道と沖縄は、他地域と比較して定期利用が少なく、定期外利用(=観光客?)の比率が高いことがわかりました。

今回は地域レベルの分析にとどまりましたが、首都圏の私鉄のデータなどが取得できたら、深堀分析してみたいと思います。(もともと、自分が住んでいる首都圏について調べてみたかったのですが、有用なデータがなかなか見つからず、今回のデータを採用したという経緯がありました)