<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>cross_hyou</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/</author_url>
  <blog_title>Rで何かをしたり、読書をするブログ</blog_title>
  <blog_url>https://www.crosshyou.info/</blog_url>
  <categories>
    <anon>データ分析</anon>
  </categories>
  <description>今日は都道府県別の商店主の数を分析しようと思います。 政府統計の総合窓口、e-Statからデータを取得しました。 地域は47都道府県です。 項目は総人口(人)、総面積(ha)、商店主(人)です。 これをCSVファイルにします。 こんな感じです。 このCSVファイルをR言語のread.csv関数で読込み、分析してみます。 read.csv関数でCSVファイルを読込み、na.omit関数でNAの行を削除しました。str関数でデータ構造を確認しています。376の観測、5の変数です。Year(年度)とPref(都道府県)はファクターで、Pop(総人口)、Area(面積)、Tenshu(商店主)は整数型…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2019%2F07%2F13%2F135921&quot; title=&quot;都道府県別の商店主の数の分析 - 商店主がこ1980年度から2015年度で136万6540人の商店主が減少した。 - Rで何かをしたり、読書をするブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/cross_hyou/20190713/20190713121726.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-07-13 13:59:21</published>
  <title>都道府県別の商店主の数の分析 - 商店主がこ1980年度から2015年度で136万6540人の商店主が減少した。</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://www.crosshyou.info/entry/2019/07/13/135921</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
