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e-Stat
e-Stat
リテラシー
別称: 政府統計の総合窓口 / e-stat

🔖 キーワード索引

e-Stat政府統計公的データAPISSDSE日本政府

💡 30秒で分かる結論

e-Stat ── 日本政府統計の総合窓口。 各種公的統計を一元的に取得できる。

📍 文脈 ── どこで出会うか

日本の社会経済を語る研究の8割は、 ここから何らかのデータを取っています。 競技でも実務でも、 まずe-Statを見るのが定番アプローチ。

🎨 直感で掴む

e-Stat の構造：

📐 定義／数式

【e-Stat API のURL構造】
https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsData
?appId=<あなたのID>&statsDataId=<統計表ID>

主なエンドポイント：getStatsList（統計表一覧）、 getMetaInfo（メタデータ）、 getStatsData（実データ）。

🔬 記号を読み解く

appId
開発者登録で発行されるトークン
statsDataId
取得したい統計表のID
SSDSE
Statistical Spreadsheet by Data Science Education。 教育用にクレンジング済みのCSV集
政府統計コード
各統計に振られた共通ID（e.g., 00200502=社会・人口統計体系）

🧮 実値で計算してみる

SSDSE-B-2026 を直接取得：

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URL = "https://www.nstac.go.jp/SSDSE/SSDSE-B-2026.csv"
df = pd.read_csv(URL, encoding='utf-8', skiprows=1)
# 47行（都道府県）× 100列以上の指標

🐍 Python 実装

最小限のスニペットで動作確認できる例。 公的データ（SSDSE 等）を想定しています。

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import pandas as pd

# 公式SSDSEを直接読む
url = "https://www.nstac.go.jp/SSDSE/SSDSE-B-2026.csv"
df = pd.read_csv(url, encoding='utf-8', skiprows=1)
print(df.shape)
print(df.head(3))

# あるいは e-Stat API
import requests
params = {
    "appId": "YOUR_APP_ID",
    "statsDataId": "0003448237",
    "limit": 100
}
res = requests.get("https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsData",
                   params=params).json()

⚠️ よくある落とし穴

❌ 1. encoding を間違える
昔のCSVはShift_JIS、 新しいのはUTF-8。 read_csv に encoding を明示
❌ 2. skiprows / header の見落とし
ヘッダ複数行のExcelが多い。 .info() で確認
❌ 3. 統計表の集計範囲
「全国」「都道府県」「市区町村」が混在することあり
❌ 4. 時系列のリビジョン
同じ統計でも年次で項目が増減・統合される
❌ 5. APIレートリミット
短時間大量問合せで一時ブロック

📚 関連グループ教材

この用語の全体像を学ぶには、 横断的な教材で文脈を掴むのが効率的です。

🔎 深掘り解説

主要な e-Stat データセット

分類主な統計頻度
人口国勢調査、 人口推計、 人口動態5年／年／月
労働労働力調査、 賃金構造基本統計月／年
家計家計調査、 消費者物価指数月
経済GDP、 経済センサス、 法人企業統計四半期／5年
教育学校基本調査年
医療患者調査、 医療施設調査3年

SSDSE データセット族

✅ 使う前のチェックリスト

📖 さらに学ぶには

本サイト内

外部リソース

困ったときは

  1. データの可視化（散布図、 ヒストグラム、 箱ひげ図）で異常を確認
  2. サンプルサイズ・欠損・外れ値を確認
  3. 仮定が満たされているか診断（正規性検定、 等分散性検定など）
  4. 類似研究での標準的な手法を確認
  5. 結果を複数手法でクロスチェック（頑健性確認）

🔎 深掘り解説

主要な e-Stat データセット

分類主な統計頻度
人口国勢調査、 人口推計、 人口動態5年／年／月
労働労働力調査、 賃金構造基本統計月／年
家計家計調査、 消費者物価指数月
経済GDP、 経済センサス、 法人企業統計四半期／5年
教育学校基本調査年
医療患者調査、 医療施設調査3年

SSDSE データセット族

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困ったときは

  1. データの可視化（散布図、 ヒストグラム、 箱ひげ図）で異常を確認
  2. サンプルサイズ・欠損・外れ値を確認
  3. 仮定が満たされているか診断（正規性検定、 等分散性検定など）
  4. 類似研究での標準的な手法を確認
  5. 結果を複数手法でクロスチェック（頑健性確認）