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「ネット購入」の最終分析です。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」に公表されている全てのデータベースを組み合わせて分析をしていきます。データベースを作る公表されているデータベース（ネット購入①参照）を全てダウンロードしてそれぞれを各タブに貼り付けます。毎年公表されるデータベースを各タブに貼り付ければファイル更新ができます。ファイルをテーブルに替えて、各データベースをマージすればこのような作業は不要になりますが、ファイルが重たくなる、ファイル更新に時間がかかる、ダウンロードファイル名を固定する必要があるなどの理由から、私はテーブル機能を使わずに作成する方を好んでいます。各データベースは縦軸に同じ項目が記載されていてN列以降の横軸にデータベースごとの項目が記載されています。後々引用が面倒な事になるのでこれらのデータベースを１つにまとめます（タブ名：DB）。A1セルの関数は単純に下記です。地区別DB!I13これを右にコピーして値が「0」となったら次のタブのデータを反映させ（年齢別DB!N13）全ての項目が入ったら下方向に「0」になるまでコピペしました。色々と方法はありますが、これが一番楽と判断しました。このDBタブがデータベースとなっているのかをCOUNTIF関数を用いて確認します。データベースは各セルが1対1で対応する必要があります。例えばDBタブのF3セルにある 2122 は2024年（A列）の集計世帯数【世帯】（D列）の全国【2行目】を検索すると抽出することができます。このDBではA列とD列に同じ文字が入っていますが、「A列（2024年）か

「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