日本学生支援機構の奨学金
日本学生支援機構で初となる給付型奨学金に約2500人を採用されたそうである。
日本学生支援機構の奨学金の貸与者数について調べてみると、 平成26年の実績が公表されている。 月ごとに貸与者数に変動があるが、多い時で第一種で約45万人、第二種で85万人が貸与を受けている。 合計で130万人近くが日本学生支援機構の奨学金の貸与を受けている。
これに比べて今回の給付型に採用された人は貸与者数の0.2%である。 利子なしの第一種奨学金を借りたくても借りれない人が多くいると考えられる中、給付型の奨学金を借りることはかなり困難であると考えられる。
そもそも、第一種奨学金の貸与者数に比べて第二種奨学金の貸与者数は2倍近くある。 均等な教育機会の均等を確保されるために実施される国(公共)の事業なのに 利子をとる第二種奨学金の貸与者数が多すぎると思う。 そして、財務状況にて損益状況を勘定していることに違和感がある。 個別の法人にして収益を上げる必要があるのか。 民間の事業ではないのだから収益を上げるぐらいなら第一種奨学金の給付者を増やすべきではないかと思う。
詳しいことはわからないが、奨学金貸与事業の損益状況をみると、 事業収益として、学資金利息が378億円に対して、延滞金収入が41億円と10%近くもある。 民間事業ならそれで収益が出て万々歳なのだろうけど、公共事業でこういう状況ってどうなんでしょうかね。
学会名鑑による建築・土木系学会の会員数
日本の学会を調べるのに便利?な学会名鑑というものがある。
分野ごとに学会を調べられるので、土木工学・建築学に絞ってスクレイピングし、 学会の会員種別ごとの人数を調べてみた。 土木学会、日本建築学会がメジャーな学会であることがわかる。 7位には土木学会の学生会員がランクインしており、そのほかの学会は土木学会の学生会員数より少ない会員数ということになる。
まあ、会員種別も77種類あるので、目安程度であるが。。。 というか会員種別ぐらいと統一してほしい。
順位 | 会員種別 | 人数 | 学会名 |
---|---|---|---|
1 | 正会員 | 34384 | 土木学会 |
2 | 正会員(名誉会員・終身正会員含む) | 32790 | 日本建築学会 |
3 | 正会員 | 14640 | 空気調和・衛生工学会 |
4 | 正会員 | 10038 | 日本測量協会 |
5 | 正会員(個人) | 7415 | 地盤工学会 |
6 | 正会員 | 6400 | 日本コンクリート工学会 |
7 | 学生会員 | 4870 | 土木学会 |
8 | 正会員 | 4005 | 日本都市計画学会 |
9 | 個人会員 | 4000 | 日本科学者会議 |
10 | 個人会員 | 3177 | 電力土木技術協会 |
11 | 個人正会員 | 2398 | プレストレストコンクリート工学会 |
12 | 正会員(個人) | 2304 | 日本非破壊検査協会 |
13 | 特別会員 | 2170 | 日本測量協会 |
14 | 正会員 | 1883 | 交通工学研究会 |
15 | 正会員 | 1868 | 砂防学会 |
16 | 正会員 | 1506 | 日本下水道協会 |
17 | 正会員 | 1355 | 日本水道協会 |
18 | 正会員 | 1300 | 日本地すべり学会 |
19 | 正会員 | 1295 | 都市住宅学会 |
20 | 正会員 | 1283 | 日本木材学会 |
21 | 正会員 | 1273 | 日本放射光学会 |
22 | 正会員 | 1151 | 日本地震工学会 |
23 | 継続教育連携会員 | 1146 | 日本都市計画学会 |
24 | 正会員 | 1050 | 日本写真測量学会 |
25 | 準会員 | 1019 | 日本建築学会 |
26 | 賛助会員 | 977 | 日本下水道協会 |
27 | 正会員(一般会員) | 938 | 日本地域学会 |
28 | 支部団体会員 | 927 | 日本建設機械施工協会 |
29 | 正会員 | 889 | 日本騒音制御工学会 |
30 | 正会員 | 888 | 応用生態工学会 |
31 | 正会員 | 862 | 日本計画行政学会 |
32 | 特別会員 | 843 | 地盤工学会 |
33 | 正会員 | 836 | こども環境学会 |
34 | 個人会員 | 800 | 日本太陽エネルギー学会 |
35 | 正会員 | 798 | 日本不動産学会 |
36 | 正会員 | 778 | ダム工学会 |
37 | 正会員(終身会員含む) | 717 | 日本航海学会 |
38 | 正会員 | 714 | 日本地下水学会 |
39 | 正会員(法人) | 707 | 日本建築学会 |
40 | 正会員A | 703 | 日本火災学会 |
41 | 正会員(含む終身会員) | 700 | 日本自然災害学会 |
42 | 正会員 | 666 | 日本福祉のまちづくり学会 |
43 | 普通会員 | 635 | 日本地図学会 |
44 | 正会員 | 620 | 日本緑化工学会 |
45 | 法人会員 | 599 | 土木学会 |
46 | 第2種正会員(個人会員) | 569 | 日本鋼構造協会 |
47 | 正会員B | 565 | 日本火災学会 |
48 | 賛助会員 | 563 | 日本水道協会 |
49 | 賛助会員 | 478 | 空気調和・衛生工学会 |
50 | 正会員 | 461 | 日本交通学会 |
51 | 特別会員 | 456 | 土木学会 |
52 | 特別会員 | 413 | 日本下水道協会 |
53 | 特別会員 | 395 | 日本水道協会 |
54 | 正会員 | 394 | 日本風工学会 |
55 | 個人会員 | 392 | 日本地方自治学会 |
56 | 個人会員 | 378 | 日本エアロゾル学会 |
57 | 学生会員 | 376 | 空気調和・衛生工学会 |
58 | 学生会員 | 376 | 日本都市計画学会 |
59 | 通常会員 | 374 | 日本サンゴ礁学会 |
60 | 正会員 | 368 | 日本災害復興学会 |
61 | 正会員 | 355 | 実践教育訓練研究協会 |
62 | 第2種団体会員 | 337 | 日本コンクリート工学会 |
63 | 正会員 | 335 | 日本熱物性学会 |
64 | 学生会員 | 328 | 日本コンクリート工学会 |
65 | 正会員 | 321 | 日本インテリア学会 |
66 | 正会員 | 320 | 日本沿岸域学会 |
67 | 正会員 | 320 | 人間・環境学会 |
68 | 会員 | 316 | 歴史地震研究会 |
69 | 団体会員 | 311 | 環境技術学会 |
70 | 正会員 | 310 | 日本女性科学者の会 |
71 | 個人会員 | 308 | 産業考古学会 |
72 | D種会員 | 308 | 日本非破壊検査協会 |
73 | 個人会員 | 303 | 交通史学会 |
74 | 個人会員 | 301 | コミュニティ政策学会 |
75 | 正会員 | 300 | 都市環境デザイン会議 |
76 | 正会員 | 288 | 日本図学会 |
77 | 正会員 | 279 | 日本生活学会 |
78 | 一般会員 | 273 | 日本産業教育学会 |
79 | 正会員 | 270 | 日本活断層学会 |
80 | 一般会員 | 265 | 日本記号学会 |
81 | 正会員(国内) | 253 | 土壌物理学会 |
82 | 正会員 | 250 | 社叢学会 |
83 | 個人会員 | 244 | 森林利用学会 |
84 | 普通会員 | 243 | 比較文明学会 |
85 | 賛助会員 | 240 | 日本建築学会 |
86 | 会員 | 238 | 環境システム計測制御学会 |
87 | 一般会員 | 232 | 総合人間学会 |
88 | 正会員 | 225 | 日本雪工学会 |
89 | 普通会員 | 221 | 日本生活文化史学会 |
90 | 個人正会員 | 220 | 環境経営学会 |
91 | 団体会員 | 217 | 日本建設機械施工協会 |
92 | 正会員 | 214 | 環境技術学会 |
93 | 購読会員 | 208 | 砂防学会 |
94 | 一般会員 | 204 | 日本国際地域開発学会 |
95 | 賛助会員 | 203 | 砂防学会 |
96 | 法人会員 | 200 | 電力土木技術協会 |
97 | 正会員 | 195 | 日本付着生物学会 |
98 | 正会員 | 195 | 日本民俗建築学会 |
99 | 賛助会員 | 194 | 日本都市計画学会 |
100 | 特別会員 | 192 | 交通工学研究会 |
101 | 個人会員 | 180 | 国際ジオシンセティックス学会日本支部 |
102 | 正会員 | 170 | 交通権学会 |
103 | 正会員 | 170 | 資産評価政策学会 |
104 | 団体会員C | 165 | 日本騒音制御工学会 |
105 | 学生会員 | 153 | こども環境学会 |
106 | 名誉会員 | 150 | 地盤工学会 |
107 | 正会員、学生会員、名誉会員、顧問、名誉顧問 | 150 | 日本景観学会 |
108 | 法人会員 | 142 | 日本鋼構造協会 |
109 | 学生会員 | 137 | 交通工学研究会 |
110 | 学生会員 | 137 | 日本サンゴ礁学会 |
111 | 学生会員 | 132 | 日本航海学会 |
112 | 正会員 | 132 | 日本庭園学会 |
113 | 一般会員 | 130 | 農村建築研究会 |
114 | 個人会員 | 126 | 日本オフィス学会 |
115 | 賛助会員 | 125 | 都市住宅学会 |
116 | 学生会員 | 121 | 日本計画行政学会 |
117 | 正会員 | 114 | アジア文化造形学会 |
118 | 学生会員 | 114 | 砂防学会 |
119 | 学生会員 | 112 | 日本非破壊検査協会 |
120 | 正会員 | 111 | 観光まちづくり学会 |
121 | 個人会員 | 110 | 日本建設機械施工協会 |
122 | 法人会員 | 108 | 日本地震工学会 |
123 | 学生会員 | 108 | 日本生活学会 |
124 | 学生会員 | 107 | 応用生態工学会 |
125 | 学生会員 | 107 | 日本地震工学会 |
126 | 準会員 | 106 | 日本鋼構造協会 |
127 | 一般会員 | 100 | 自然環境復元学会 |
128 | 市民会員 | 100 | 社叢学会 |
129 | 賛助会員 | 99 | 日本火災学会 |
130 | 賛助会員 | 98 | 日本騒音制御工学会 |
131 | 賛助会員 | 94 | 日本地すべり学会 |
132 | 正会員(個人) | 94 | 北海道都市地域学会 |
133 | 賛助会員 | 88 | 日本木材学会 |
134 | C種会員 | 85 | 日本非破壊検査協会 |
135 | 学生会員 | 84 | 日本緑化工学会 |
136 | シニア会員 | 82 | ダム工学会 |
137 | 賛助会員 | 80 | 日本不動産学会 |
138 | 正会員 | 77 | 日本大ダム会議 |
139 | 正会員(学生会員(大学院生)) | 70 | 日本地域学会 |
140 | 学生会員 | 69 | 日本エアロゾル学会 |
141 | 賛助会員 | 68 | プレストレストコンクリート工学会 |
142 | 学生会員 | 63 | 日本福祉のまちづくり学会 |
143 | 会友 | 61 | 日本サンゴ礁学会 |
144 | 協力会員 | 60 | 社叢学会 |
145 | 特別会員 | 59 | 日本地下水学会 |
146 | 正会員 | 58 | 日本地すべり学会 |
147 | A種会員 | 56 | 日本非破壊検査協会 |
148 | 特別会員 | 55 | 日本鋼構造協会 |
149 | 学生会員 | 55 | 日本自然災害学会 |
150 | 個人正会員 | 55 | 日本マクロエンジニアリング学会 |
151 | 賛助会員 | 55 | 日本緑化工学会 |
152 | 大学 | 53 | 海洋深層水利用学会 |
153 | 準会員 | 53 | 日本インテリア学会 |
154 | 団体会員 | 53 | 日本木材学会 |
155 | 賛助会員 | 52 | ダム工学会 |
156 | 購読会員 | 52 | 日本活断層学会 |
会員数50人以下は省略
ついでに会員種別一覧も載せておこう。
正会員 |
学生会員 |
名誉会員 |
賛助会員 |
大学 |
公的機関 |
民間 |
その他 |
団体会員 |
個人正会員 |
法人正会員 |
会員 |
学生会員(大学院生) |
法人会員 |
終身会員 |
特別会員 |
学生会員(大学院修士課程) |
学生会員(大学院修士課程以外) |
海外特別会員 |
個人会員 |
準会員 |
NPO会員 |
購読会員 |
一般会員 |
市民会員 |
協力会員 |
維持会員 |
正会員(個人) |
正会員(法人) |
セメント製造会社 |
学生会員(修士以上) |
顧問 |
名誉会長 |
シニア会員 |
協力法人 |
正会員(国内) |
正会員(海外) |
学生会員(国内) |
学生会員(海外) |
普通会員 |
学生会員(大学院生のみ) |
正会員A |
正会員B |
正会員、学生会員、名誉会員、顧問、名誉顧問 |
団体会員、賛助会員 |
支部団体会員 |
正会員(名誉会員・終身正会員含む) |
正会員(終身会員含む) |
第2種正会員(個人会員) |
学生会員(大学院生・修士課程) |
寄贈 |
第1種団体会員 |
第2種団体会員 |
通常会員 |
外国会員 |
会友 |
正会員(含む終身会員) |
団体正会員 |
賛助団体会員 |
団体会員B |
団体会員C |
団体会員D |
準会員(うち大学院生) |
正会員(一般会員) |
正会員(学生会員(大学院生)) |
継続教育連携会員 |
国外会員 |
名誉員 |
A種会員 |
B種会員 |
C種会員 |
D種会員 |
正会員(院生) |
特別賛助会員 |
学生会員(大学院生) |
学生会員(学部学生を除く) |
正会員(団体) |
建設総合統計の可視化
国土交通省では、国内の建設活動を出来高ベースで把握することを目的に建設総合統計を毎月発表している。 気が向いたので、ちょっと可視化してみた。 使用するデータは2017/9/19に発表された2010年4月から2017年7月分までのデータを利用する。
都道府県別の毎年4月のデータの推移から下記のことがわかる
東北三県に着目し出来高および東北3県に占める各県の出来高割合の推移をみると、 東日本大震災の復興のため3県とも建設需要が増加している。
特に宮城県で増加しており以下のようなことが考えられる。
宮城県の震災前 約500億円 –> 2000億円以上 と約4倍の建設特需はすごいと思う。
建設動向としては、 復興関連の需要は減少し、東京オリンピックに向けた需要が増加中といえる。
毎年12月の出来高の増加率の推移をみると、2013年はほとんどの都道府県で出来高が増加しており、 安倍政権になって建設需要が急増したといえる。
都道府県別の月別の出来高増加率の推移をみると、年間を通して発注・完成時期がある程度平準化している地域とそうでない地域があるのがわかる。 国交省では施工時期の平準化を進めているようであるが、これを見ればその進捗状況が一目でわかるといえる。
青森県は、雪の影響で一時期に発注が集中すること等があるのか極端に増減がある。
sf::read_sf()とrgdal::readOGR()とtmaptools::read_shp()の速度比較
Rでシェープファイルデータを読込むための関数でどれが一番速度が速いか比較する。
library(sf) library(tmaptools) library(rgdal) library(microbenchmark)
rfile <- system.file("shape/nc.shp", package="sf") microbenchmark(sf::read_sf(rfile), sf::st_read(rfile, quiet=T), rgdal::readOGR(rfile, verbose=F), tmaptools::read_shape(rfile), times=10)
Unit: milliseconds expr min lq mean sf::read_sf(rfile) 8.671537 8.976245 14.69445 sf::st_read(rfile, quiet = T) 6.392833 6.685836 15.94281 rgdal::readOGR(rfile, verbose = F) 567.662413 597.656352 691.19212 tmaptools::read_shape(rfile) 583.133058 596.592328 654.66730 median uq max neval cld 10.928342 14.948451 36.55517 10 a 6.852349 7.603736 54.89468 10 a 623.355303 678.476535 1090.38659 10 b 626.761277 651.405453 836.15833 10 b
ということでsf
パッケージ一択でした。
microbenchmark(read_sf(rfile), st_read(rfile, quiet=T, stringsAsFactors = F), times=20)
Unit: milliseconds expr min lq read_sf(rfile) 8.032669 8.185589 st_read(rfile, quiet = T, stringsAsFactors = F) 5.793233 5.904619 mean median uq max neval cld 8.703159 8.319064 9.221673 11.538136 20 b 6.202890 6.021859 6.422662 8.131218 20 a
毎回引数指定めんどくさいかもしれないが、大規模なデータを読み込む場合はst_read()
がよいみたい。
もっと早く読み込める関数があったら教えてください。
ついでにggplot()とtmap()の速度について比較してみる。
library(ggplot2) library(tmap)
nc <- st_read(rfile, quiet=T, stringsAsFactors = F) microbenchmark(ggplot(nc)+geom_sf(aes(fill=CNTY_)), tm_shape(nc)+tm_polygons(col="CNTY_"))
Unit: microseconds expr min lq mean ggplot(nc) + geom_sf(aes(fill = CNTY_)) 2419.920 2465.9850 2947.4016 tm_shape(nc) + tm_polygons(col = "CNTY_") 114.408 128.1895 214.9879 median uq max neval cld 2528.097 2605.502 24483.139 100 b 157.263 175.387 6131.546 100 a
ggplot2は使い慣れているから便利だけど、やはり描画速度に難があるみたい。 特に空間情報データの作図の際にはその傾向が強いと思う。
mapview::mapview()の引数オプション
mapview::mapview()で利用する引数に関するメモ。
library(mapview) library(sf) nc <- read_sf(system.file("shape/nc.shp", package="sf")) mapview(nc, zcol="AREA", # 色分けするデータ(列) #color="blue", # ラインの色 #col.regions="red", # ポリゴンの色 cex=12, # ポイントデータの大きさ(default:6) na.color="white", # NAの色 lwd = 2, # ラインの太さ map.types="OpenStreetMap.DE", # ベースマップ layer.name="test", # レイヤーの名前(右下に表示されるレイヤ名) #alpha=0.5, # ラインの透過率(0:透過、1:透過なし) #alpha.regions=0.5, # ポリゴンの透過率 #na.alpha=0.4 # NA値の透過率 popup=popupTable(nc[,"AREA"]), # 対象魏小目鳥をクリックした際に表示する項目 label=nc$AREA %>% as.character(), # マウスオーバした際に表示されるラベル legend=T # 凡例を表示するかどうか )
sfオブジェクトをggplot()する場合はgeometryカラムの名前に注意
geom_sf()
関数を利用するにあたり
geometryカラムがgeometryではなくgeomの場合にはエラーが出た。
解決方法のメモ。
library(sf) library(ggplot2) library(spData)
data(world)
head(world)
Simple feature collection with 6 features and 10 fields geometry type: MULTIPOLYGON dimension: XY bbox: xmin: -73.41544 ymin: -55.25 xmax: 75.15803 ymax: 42.68825 epsg (SRID): 4326 proj4string: +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs iso_a2 name_long continent region_un subregion 1 AF Afghanistan Asia Asia Southern Asia 2 AO Angola Africa Africa Middle Africa 3 AL Albania Europe Europe Southern Europe 4 AE United Arab Emirates Asia Asia Western Asia 5 AR Argentina South America Americas South America 6 AM Armenia Asia Asia Western Asia type area_km2 pop lifeExp gdpPercap 1 Sovereign country 652270.07 31627506 60.37446 1844.022 2 Sovereign country 1245463.75 24227524 52.26688 6955.960 3 Sovereign country 29694.80 2893654 77.83046 10698.525 4 Sovereign country 79880.74 9086139 77.36817 63830.700 5 Sovereign country 2784468.59 42980026 76.15861 18872.967 6 Sovereign country 28656.60 3006154 74.67571 7706.133 geom 1 MULTIPOLYGON(((61.210817091... 2 MULTIPOLYGON(((16.326528354... 3 MULTIPOLYGON(((20.590247430... 4 MULTIPOLYGON(((51.579518670... 5 MULTIPOLYGON(((-65.5 -55.2,... 6 MULTIPOLYGON(((43.582745802...
ggplot(world)+geom_sf() Error in FUN(X[[i]], ...) : object 'geometry' not found
オブジェクトのクラスはdata.frame, sf
となっているにもかかわらず、
先ほどのコードはエラーとなる。
原因はgeometryカラムの名前がgeom
となっていることである。
githubのggplot2にissueとして挙げられており、
geom_sf()
にデータを明示的に与える必要があるようである。
もしくは下記のようにaes()
にgeometry=geom
とすることで解決できる。
class(world)
[1] "sf" "data.frame"
names(world)
[1] "iso_a2" "name_long" "continent" "region_un" "subregion" [6] "type" "area_km2" "pop" "lifeExp" "gdpPercap" [11] "geom"
ggplot(world)+geom_sf(aes(geometry=geom))
なお、geometryカラムの名前がgeometry
の場合は問題なくggplot()により作図できる。
nc <- read_sf(system.file("shape/nc.shp", package="sf")) names(nc)
[1] "AREA" "PERIMETER" "CNTY_" "CNTY_ID" "NAME" [6] "FIPS" "FIPSNO" "CRESS_ID" "BIR74" "SID74" [11] "NWBIR74" "BIR79" "SID79" "NWBIR79" "geometry"
ggplot(nc)+geom_sf()
facet_wrap()利用時にすべてのデータを表示させておく
ggplot2
においてfacet_wrap()
関数は便利であり利用頻度が高いが、
当該分類データ以外のデータを背景として表示させ、
分布状況をより明快にしたい場合がある。
library(ggplot2) library(dplyr)
mtcars %>% ggplot(aes(disp, mpg)) + geom_point()+ facet_wrap(~cyl)
このようなときには引数data=
にfacet_wrap()
で分類する項目を NULL としたデータを与えることで
グラフを作成することが可能となる。
mtcars %>% ggplot(aes(disp, mpg)) + geom_point(data = . %>% mutate(cyl=NULL), color="darkgrey")+ geom_point()+ facet_wrap(~cyl)