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「ネット購入①」の続きです。総務省が公表している「インターネットを利用した1世帯当たり1か月間の支出」から製品別の状況を分析していきます。分析表を作成する分析表は「ネット購入①」の手順（ほぼコピペ）で作成しました（製品別分析表）。INDEX('DB1-1'!$A$1:$W$373,MATCH($A2&B$1,'DB1-1'!$L:$L&'DB1-1'!$I:$I,0),MATCH($A$1,'DB1-1'!$13:$13,0))この年度別分析表をざっとみると、いわゆるコロナ禍がネット購入動向に変化を与えている気がします。見やすいようにグラフ化しました。コロナ禍を境に69（旅行関連）が大きく減少しコロナ禍明けにV字回復を見せているように見えます。また52（食料品）はコロナ禍をきっかけにネット購入が根付いていったように見えます。同じく55（家電）はコロナ禍で増えた需要がそのまま伸び続けることはなかったように見えます。72（その他商品・サービス）は2022年に急増しています。何かネット購入が増加する品目・サービスがあったのかも知れません。各品目の前年比データ出してみました。最も前年比が高い年度を「黄色‐赤字」低い年度を「青‐白字」プラス成長がベージュ、マイナス成長を水色にしました。これを見ると2017年からコロナ禍までにネット購入市場の急増が始まった品目が多いように見えます。一方、「ネット購入①」で注目した「中国・四国」のデータでみると下記のように全く異なった傾向になっています。組み合わせると色々と見えてきそうな気がします。分析項目を決めるネット購入の傾向は地区によっ

データを探す経済産業省資源エネルギー庁が都道府県別の発電所数、出力数の統計表を公表しているので分析してみました。時系列データがありますので、日照時間や梅雨・積雪の影響を受けるであろう太陽光発電の県別・月別の最大出力を分析しようと思います。担当省庁が面積や日照時間などのデータを公開していれば、それと組み合わせて分析することで、各都道府県の太陽光発電に最適な季節や太陽光発電の向き不向きがわかるかも知れません。データベースを作るまずはこの統計表がデータベースになっているのかを確認します。統計表をみると「都道府県」「○○発電所」のセルが結合されていました。データベースとはデータが1対1で対応している必要があります。例えば、A5セルには「北海道」、B5セルには「99」というデータが入っているため、1対1の対応になっています。一方「都道府県」はA列ではありますが2行目というセルは存在せず、2〜4行目というセルになっています。このような状態ではデータベースとして使用することができませんので、「セル結合」を解除する必要があります。これでセル結合問題は解決しましたが、次の課題が生じました例えば、C4セルの「最大出力計」は「水力発電所」のデータですが、C2セルが空欄になっているため、「水力発電所の最大出力計」として認識できるようにする工夫が必要になります。ただ、これから作成するエクセル関数ではその課題があることを前提に作りますので、ここでは対応を行いません。この統計表は「2024年4月」～「2025年1月」までの統計表が各タブにわかれています。10か月分つまり10タブで「水力発電所の最大出力計」と