161000ゼミ

• 年次報告書を調べる
• スタバ：駅中なし、横浜には多い、ショッピングモールにも
• ドトール：駅中に多い（例：大和駅）

161012ゼミ

• 離れた範囲を選択してピボットテーブルを作る場合の操作方法」のチェック

■コーヒー店の分析

• Q　なぜ用途地域に空白？
• • →そもそも用途地域には「空白地帯」あり。指定していないということ。
• コーヒー店がどの用途地域にあるのか？
• • ベクター　→　データマネジメントツール　→　場所で属性を結合する
  • • 最初の欄：　ポイント
    • 次の欄：　　ポリゴン
    • ●最初に見つかった地物の属性を利用する
    • ●マッチしたレコードのみ残す（T:「全てのレコードを残す」の方がよいかも）
    • 以上で店ごとに用途地域のフィールドが追加される
  • ※コーヒー店がどの用途地域に多いのか？　
    どの用途地域にあるコーヒー店に駐車場があるのか？　などを分析
  • 参考
  • • http://www.slideshare.net/yasutofurukawa/qgis-foss4g-hokkaido2012
• コーヒー店の駅からの距離
• • 駅のポイントデータの入手（国土数値情報）
  • ベクタ　→　解析ツール　→　距離マトリックス
  • • ■最近傍の点群のみを使う
  • 以上で店ごとに最寄り駅からの直線距離のフィールドが追加される
  • ※コンビニが、駅近型か、幹線道路型か、住宅地型かを判別できないか？
• コーヒー店の地価のあてはめ
• • 店データ、地価データを、距離マトリックスで処理することにより店の地価のあてはめができる
  • ※駐車場の有無と地価の関係を分析できる

• バッファに含まれるポイントのみの抽出ベクター　→　調査ツール　→　場所による選択
• • • A　ポイントファイル
    • B　ポリゴンファイル
  • 駅から500ｍ以内にあるコーヒー店の抽出などができる
    （事前に駅バッファを作成しておく必要あり）

■■■演習内容

１　知りたいこと

• スタバ、ドトール等のコーヒー店は、どのような鉄道駅、駅から程度の距離に立地しているのか？
• スタバ、ドトール等は、それぞれの店舗分布にどのような特徴があるのか？

２　データ

• 横浜市のコーヒー店（スタバ、タリーズ、ドトール）144店のデータ
• • ・種別：スタバ、タリーズ、ドトール
  • ・店名
  • ・住所
  • ・経度緯度
  • ・駐車場の有無
  • ・最寄り駅名
  • ・最寄り駅までの距離
  • ・最寄り駅の乗降客数
  • ・店の所在地の用途地域

３　分析すること

• 駅からの距離と店舗数の関係を調べて下さい（コーヒー店全体、スタバ等の種類別）
• 最寄り駅の乗降客数と店舗数の関係を調べて下さい。（同上）
• 駅からの距離と駐車場の有無の関係を調べて下さい。（同上）
• スタバ等の種別と用途地域の関係を調べて下さい。

 ■ピボットテーブルを使って度数分布表を作る方法

• （データの任意のセルをクリック）
• 「挿入」→「ピボットテーブル」
• • 目的のフィールド名を「行ラベル」にドラッグ
  • 目的のフィールド名を「値」にドラッグ
    →ドラッグしたものをクリック→「値フィールドの作成」→「データの個数」→OK
• （ピボットテーブルの見出し行の任意のセルを右クリック）→「グループ化」
• • 先頭の値：最小値より小さくて、キリの良い数字を入れる
  • 末尾の値：最大値より大きくて、キリの良い数字を入れる
  • 単位：級間隔
  • （注）範囲は、「値１」＜　　　＜＝「値２」となることに注意。
  • （「値１」より大きく「値２」以下）
• 度数分布表を修正する
• • （ピボットテーブルの見出し行の任意のセルを右クリック）→「グループ解除」
  • →再度、グループ化を行う

■度数分布図を作る方法方法

• （データを選択）　→　挿入　→　グラフ　→　棒グラフ
• 表題、軸（縦、横）の名称を入れる
• 棒の間の間隔をゼロにする
• • 棒をクリックして選択　→　間隔　→　ゼロ

■■■コーヒー店の最寄り駅、最寄り駅の乗降客数を求める

■準備

• 国土数値情報　→　駅別乗降客数

■同じ駅名の乗降客データの結合

• ※乗降客数は路線別に出ているので、複数路線がある駅については合計する
• ベクタ　→　空間演算ツール　→　融合　→　（融合フィールドは「駅名」）・・・①
• Excelなどで駅名ごとの乗降客数を別途集計しておく・・・②
• • Excel →　データ　→　アウトライン　→　小計　を活用
• ①と②を　駅レイヤ　→　プロパティ　→　結合　で結合させる
• 出来上がレイヤを名前を付けて保存

■文字型のリアル型への変換

• ※乗降客数などが文字型データとなっているので、リアル型に変換する
• 属性テーブル　→　フィールド計算機　→　変換でtorealを用いる
• • ※インテジャー型に変換しても、「段階で分ける」の表示ができないので、リアル型がよい

■各コーヒー店のレコードに、最寄駅とそこまでの距離の情報を加える

• 鉄道駅はLineなので、点に変換する
• • ベクタ　→　ジオメトリ　→　ノードを展開する
  • ※これにより１つの点になるのではなく、駅によりいくつかの点が発生する
• 得られたレコードにはユニークｉｄが必要であるため付加する
• • フィールド計算機　→　 $rownum で昇順の番号をつける
    →　編集の終了　→　レイヤの保存
• コーヒー店のレイヤ　→　ベクタ　→　解析ツール　
  →　距離マトリックス　→（「最近傍の点群のみを使う」をチェック）
  →csvファイルで距離を確認
• 以上で店ごとに最寄り駅からの直線距離のフィールドが追加される

■以降の分析用メモ

• Excelで分析する
• 横軸に距離と縦軸に乗降客数にとってみる
• • 近いほど店数が多い、乗降客数が多いほど店数が多い
• ※コンビニが、駅近型か、幹線道路型か、住宅地型かを判別できないか？
• ２種類のグラフをEXCELで書く方法を学んでおく

■ざっとの分析結果は次のとおり（背景地位図はOSM)

• 鉄道駅に色がついていて、青（乗降客少ない）～赤（乗降客数多い）
• えんじ色がコーヒー店の位置

■■■用途地域分析

■神奈川県用途地域

• http://japonyol.net/land-use-kanagawa.html

■用途地域に係る分析

• 神奈川県の用途地域をDL
• • 国土数値情報　→　用途地域
  • ※用いる属性は次の２つ
  • • A29_004　嘔吐地域分類コード
    • A29_005　用途地域名
• 横浜市の用途地域のみを抽出
• • 神奈川県の用途地域を横浜市の行政界でクリップ　→　（保存）

■コーヒー店がどの用途地域にあるのか？

• ベクター　→　データマネジメントツール　→　場所で属性を結合する
• • 最初の欄：　ポイント
  • 次の欄：　　ポリゴン
  • ●最初に見つかった地物の属性を利用する
  • ●「全てのレコードを残す」にチェック
    ※これにしないと用途指定ないレコードが削除されてしまう！
• 以上で店ごとに用途地域のフィールドが追加される
• ※コーヒー店がどの用途地域に多いのか？　

どの用途地域にあるコーヒー店に駐車場があるのか？　などを分析

• 参考
• • http://www.slideshare.net/yasutofurukawa/qgis-foss4g-hokkaido2012

メモ（161006)

• 面積を計算していて、属性に混ぜる？
• メッシュデータの土地利用で、その店の土地の用途区分を見つける
• メッシュデータで、その店の周辺の人口を出して属性にする？　→　昼間人口はあるか？
• 駅からの距離を求めるだけでなく、駅の乗降客数の情報も属性データとしてはどうか。
• 属性から主成分分析を行い軸を出したり、店のグループ分けの分析を行ってみる？
• 参考：「コンビニの出店戦略を地図にしてみたら」
• http://d.hatena.ne.jp/EulerDijkstra/20131114/1384397824
• • 支配地域という考え方を使っている
  • 空間自己相関係数を求めている（ｚスコア）

• コーヒー店の属性情報（候補）
• • 情報を取得するもの
  • • Gスタンド、ショッピングセンター、ドライブスルー、駐車場、分煙、セルフ／喫茶店
  • 位置情報からGISで導出するもの
  • • 用途地域、最寄りの駅からの直線距離、幹線道路からの距離（難）
• Split
• • チェーン種別、駅近／ショッピングセンター、
  • 可視化　チェーン別
  • 定量分析　駅から距離（平均、ヒストグラム）
• メモ
• • スタバ、ドトール、タリーズ、（ルノアール、コメダ）など
  • 鉄道駅データはLINEデータだけどGISで距離を求められる？
  • 用途地域には「空白地帯」あり。指定していないということ。
• コーヒー店の地価のあてはめ（地価データを使う？）★★★
• • 店データ、地価データを、距離マトリックスで処理することにより店の地価のあてはめができる
  • ※駐車場の有無と地価の関係を分析できる

• バッファに含まれるポイントのみの抽出
• • ベクター　→　調査ツール　→　場所による選択
  • • A　ポイントファイル
    • B　ポリゴンファイル
  • 駅から500ｍ以内にあるコーヒー店の抽出などができる
    （事前に駅バッファを作成しておく必要あり）