町丁目コードにつき1レコードになるようポリゴンデータの結合や数値データの集計処理を施しており、2015年国勢調査の充実した統計データとのマッチングを簡単に行うことができます。人口や世帯数などの基礎的な統計量を最初から保持しており、直ちに町丁目レベルでの商圏分析やその可視化を手間なく行うことができます。
また、GEOGRAPHY型での共有により、BIツールやGISツールでのマッピングを簡単に行うことができます。
オープンデータとしての人口統計では最小粒度となる小地域のデータセットは大規模かつやや複雑で取り扱いが難しいものですが、加工済みの分析用データセットが共有されることにより、より精緻な商圏分析を効果的かつ迅速に行うことが可能になります。

We combined the polygon data and aggregated numerical data to make it one record per town record. This makes easier to match with the statistic data of the national census 2015. This dataset already includes the basic data such as population or the number of households. You can analyze the trading area by street and visualize it easily.
In addition, you can also share the data by geography type and do the mapping easily by using the BI or GIS tools. In general, when you use the population statistics provided in the open data, the subregional dataset is too large and often difficult to deal with.
However, by sharing the edited dataset, we can make the trading area analysis more effectively and speedy.

※小地域データの加工処理について

元データが保持する統計量を軸に、レコードを『大字・町』レベルで持つか『字・丁目』レベルで持つかを判定し、その上でポリゴンを『採用』となる粒度で1レコードになるよう必要なものは加工を施しています。

■基本的なロジックは以下の３パターン

①元データに『字・丁目』レベルのレコードがないケース
字・丁目レベルのレコードがないので採用

②元データに『字・丁目』レベルのレコードがあり、統計量を持っているケース
採用：字・丁目レベルのレコード
不採用：字・丁目レベルのレコードがあるため

③元データに『字・丁目』レベルのレコードがあるが、統計量を持っていないケース
採用：字・丁目レベルのレコードはあるが、統計量がないため　⇒　ポリゴンの統合が発生
不採用：統計量がないため、大字・町レベルのレコードを採用