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📚 用語解説
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SSDSE
Statistical Spreadsheets
基礎統計
別称: SSDSE-A / SSDSE-B / SSDSE-C / SSDSE-E / 教育用標準データセット

🔖 キーワード索引

30秒結論文脈直感数式読み解き実値計算Python実装落とし穴比較表産業活用演習FAQ参考文献用語辞典50連発SSDSE-B-2026e-Stat

「ssdse」は統計データ分析の文脈で扱う重要概念のひとつ。 本ページでは「ssdse」を取り巻く中核キーワードを以下にチップで一覧化する。 各キーワードは関連する概念・手法・道具立てを含み、 文献検索や学習計画の起点になる。

SSDSE教育用標準データSSDSE-BSSDSE-C都道府県データ統計データ活用e-Stat滋賀大学CSV

これらのキーワードは「ssdse の理解 → 適用 → 検証」のプロセスを構成する。 各章で詳しく解説する。

💡 30秒で分かる結論

🍰 まずはやさしく

分析に使うためのデータの詰め合わせです。

統計のやり方を学ぶために使います。

スマホで地域の人口を調べるような感覚です。

この章では、使うときの注意点を読みます。

統計センター提供の教育用標準データセット集（SSDSE-A/B/C/E等）。

ssdse を 30 秒で把握する重要ポイント:

📍 あなたが今見ているもの

🍰 まずはやさしく

今から使う具体的なデータのことです。

実際に計算して確かめるために使います。

都道府県のデータを使って練習します。

計算からPythonでの使い方までを読みます。

本ページでは SSDSE（Statistical Spreadsheets for Education）を SSDSE-B-2026 の 47 都道府県 2023 年データで具体的に検証する。 公式定義 → 直感 → 数式 → 実値計算 → Python → 落とし穴 → 産業活用 → 演習 → FAQ の順で学べる。

🎨 直感で掴む

🍰 まずはやさしく

すぐに使える便利な表のようなものです。

データの分析を簡単に始めるために使います。

部活の人数をまとめた表を作るイメージです。

データの種類や中身について読みます。

SSDSE は「47 都道府県 × 数十指標」というすぐ分析に使える表が CSV で配布されている、 統計教育専用のデータセット集。 A 表（家計・市区町村）/B 表（都道府県・人口経済）/C 表（市区町村・公共施設）/E 表（学校）の 4 シリーズがあり、 SSDSE-B-2026 は 564 行（47 都道府県 × 12 年）× 112 列で SSDSE-B-2026（年度）, Code, Prefecture, A1101（総人口）, A1303（65 歳以上人口）, ... の形をしている。

毎年 6 月頃に更新され、 本年版（SSDSE-B-2026）は 2026 年公開。 欠損ゼロ・型統一・列名コード化のため、 pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1]) 1 行で読み込め、 各年 47 都道府県という小ささから手計算と Python 結果を簡単に突合できる。 統計データ解析コンペの公式データでもある。

📐 定義

🍰 まずはやさしく

教育用の標準的なデータセット（集まり）です。

基礎的な統計の道具として使います。

学校のレポートで地域の数値を出すときです。

正しい定義と使うための条件を読みます。

統計センター提供の教育用標準データセット集（SSDSE-A/B/C/E等）。

英語名 Statistical Spreadsheets。 同義・関連語：SSDSE-A, SSDSE-B, SSDSE-C, SSDSE-E, 教育用標準データセット。

🎯 いつ・どこで使うか

📋 前提条件・適用範囲

この用語を理解・使用するときは、 次のような前提を意識してください：

📐 数式または定義（厳密版）

SSDSE（Statistical Spreadsheets for Education）は、 独立行政法人統計センターが「データサイエンス教育」のために、 e-Stat の公的統計を 整形・結合・公開している教育用データセット群。

$$\text{SSDSE} = \bigcup_{k \in \{A,B,C,D\}} \text{SSDSE-}k\,,\quad \text{SSDSE-B-2026} \in \mathbb{R}^{564 \times 112}$$

構造は「年度 × 都道府県 × 指標」の 3 次元 → 縦持ち 2 次元テーブル。 SSDSE-B-2026 は 47 都道府県 × 12 年（2012-2023）× 109 統計指標 = 564 行 × 112 列。

🔬 数式を言葉で読み解く

記号意味SSDSE-B-2026 での具体例
$\text{SSDSE-A}$基本セット（行：地域、 列：指標）都道府県 × 主要指標を 1 ファイルに
$\text{SSDSE-B}$時系列拡張（年度×地域×指標）SSDSE-B-2026 = 2012-2023 の 12 年分
$\text{SSDSE-C}$市区町村レベル1718 市区町村 × 指標
$\text{SSDSE-D}$所得・家計の家計調査ベース世帯属性 × 家計指標
$n=564$行数（47 県 × 12 年）実数
$p=112$列数（年度・地域コード・都道府県＋ 109 指標）実数
更新サイクル年次（前年データを反映）SSDSE-B-2026 は 2024 年公開
ライセンスCC-BY 4.0 相当出典明示で自由利用可

🧮 SSDSE-B-2026 47 都道府県での実値計算

このコードでやること: SSDSE-B-2026 を読み、 構造（年度数・都道府県数・指標数）を検証する。

📥 入力データ: data/raw/SSDSE-B-2026.csv（CP932, 564 行 × 112 列）

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv',
                 encoding='cp932', skiprows=[1])
year = df.columns[0]              # 先頭列 'SSDSE-B-2026' が年度
print('行 × 列:', df.shape)
print('年度範囲:', df[year].min(), '-', df[year].max())
print('都道府県数:', df['Prefecture'].nunique())
print('指標数（年度・地域コード・都道府県 を除く）:',
      df.shape[1] - 3)

📤 実行結果:

行 × 列: (564, 112) 年度範囲: 2012 - 2023 都道府県数: 47 指標数（年度・地域コード・都道府県 を除く）: 109

💬 564 = 47 × 12。 109 指標は人口・出生・気象・経済・教育などを網羅。

このコードでやること: 2023 年（最新）47 都道府県の総人口で見た上位 5 県と下位 5 県を抽出する。

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d23 = df[df[year] == 2023]                        # A1101=総人口
top5 = d23.nlargest(5, 'A1101')[['Prefecture', 'A1101']]
bot5 = d23.nsmallest(5, 'A1101')[['Prefecture', 'A1101']]
print('上位 5:')
print(top5.to_string(index=False))
print('下位 5:')
print(bot5.to_string(index=False))

📤 実行結果:

上位 5: Prefecture A1101 東京都 14086000 神奈川県 9229000 大阪府 8763000 愛知県 7477000 埼玉県 7331000 下位 5: Prefecture A1101 鳥取県 537000 島根県 650000 高知県 666000 徳島県 695000 福井県 744000

💬 東京 1409 万 vs 鳥取 53.7 万 = 26 倍差。 SSDSE は「都道府県格差」を即時に観察できる教育素材。

このコードでやること: 2012 → 2023 の総人口増減率を都道府県ごとに計算し、 上位・下位 3 県を取り出す。

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p12 = df[df[year] == 2012].set_index('Prefecture')['A1101']
p23 = df[df[year] == 2023].set_index('Prefecture')['A1101']
rate = (p23 - p12) / p12 * 100                    # 総人口の増減率(%)
print('増加 Top 3:')
print(rate.nlargest(3).round(2))
print('減少 Bottom 3:')
print(rate.nsmallest(3).round(2))

📤 実行結果:

増加 Top 3: Prefecture 東京都 6.44 沖縄県 4.04 神奈川県 1.75 Name: A1101, dtype: float64 減少 Bottom 3: Prefecture 秋田県 -14.02 青森県 -12.30 高知県 -11.32 Name: A1101, dtype: float64

💬 沖縄＋ 4.0%、 秋田 -14.0%。 12 年間で東北の人口減が顕著で、 政策的議論の出発点になる数値。

このコードでやること: SSDSE-B-2026 で「総人口」と「出生数」の相関係数を計算（2023 年、 n=47）。

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d23 = df[df[year] == 2023]
r = d23['A1101'].corr(d23['A4101'])               # 総人口 × 出生数
print(f'r(総人口, 出生数) = {r:.4f}')
print(f'r^2 = {r**2:.4f}')

📤 実行結果:

r(総人口, 出生数) = 0.9954 r^2 = 0.9909

💬 r = 0.995、 r^2 = 0.99 → 出生数の 99% は総人口で説明可能。 SSDSE は「相関係数の練習」に最適な教育素材。

🧮 数式に値を入れて手で計算する: SSDSE データ集計

2023 年 47 都道府県の総人口（A1101）を集計する。

Step 1: 上位 5 県（万人）

東京 1409, 神奈川 923, 大阪 876, 愛知 748, 埼玉 733 上位 5 合計 = 4,689 万人

Step 2: 47 県全体

全国 12,435 万人（2023 年 A1101 合計） 平均 = 12435/47 ≈ 265 万人 上位 5 シェア = 4689/12435 ≈ 0.377

🐍 Python で再現

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import numpy as np
pop = df[df[year] == 2023].set_index('Prefecture')['A1101']
top5 = (pop.nlargest(5) / 10000).round().astype(int).tolist()   # 万人
total = int(round(pop.sum() / 10000))                           # 全国(万人)
print(f'上位 5 合計: {sum(top5)}')
print(f'全国平均: {total/47:.1f}')
print(f'シェア: {sum(top5)/total:.3f}')

📤 実行結果

上位 5 合計: 4689 全国平均: 264.6 シェア: 0.377

💬 手計算 (Step 2) と Python 出力が完全一致。

🐍 Python での扱い

SSDSE-B-2026 のような公的統計データを Python で扱う際の基本パターン：

📥 入力例（SSDSE-B-2026 全体：564 行 × 112 列 = 47 都道府県 × 2012〜2023 年） 年度 地域コード 都道府県 A1101(総人口) A1303(65歳以上人口) A4101(出生数) … 2023 R01000 北海道 5,092,000 1,681,000 24,430 … 2023 R13000 東京都 14,086,000 3,205,000 86,348 … 2023 R47000 沖縄県 1,468,000 350,000 12,549 … …（残り 112 列は住宅・家計・教育・医療など）
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import pandas as pd
import numpy as np

# データ読み込み（CP932・2 行目の日本語見出しを除外）
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
print(df.shape)
print(df.dtypes)
print(df.describe())

# 列名は英字コード（A1101=総人口 など）。
# 日本語名で参照したい場合は skiprows=1 で読み込む。

具体的なコードは 代表値（平均・中央値・最頻値） を参照してください。

📝 レポートでの報告

分析結果を報告するときに含めるべき情報：

✅ チェックリスト

🐍 拡張 Python レシピ

上記の実値計算がそのまま Python の動作確認ブロックを兼ねる。 加えて、 産業界で使う応用パターンを下の 50 連発に整理した。

🐍 R288 補完: SSDSE 実データ活用パターン 4 連発

SSDSE は「教育用標準データセット」として総務省統計局・独立行政法人統計センターから提供される。 ここでは SSDSE-B-2026（47 都道府県 × 12 年 × 109 指標）を使い、 「読み込み」「最新年フィルタ」「相関分析」「クラスタ分析」の 4 連発を実装する。 既存図 散布図の基本、 相関ヒートマップ、 ヒストグラム を参照する。

📊 補助図 1：散布図の基本（SSDSE の 2 列を読み取って可視化したサンプル）

散布図の基本（SSDSE 抜粋）

① このコードでやること：SSDSE-B-2026.csv を読み、 列名と年度範囲を確認する。

📥 入力データ：data/raw/SSDSE-B-2026.csv（メタ行 1 行 + ヘッダ + 564 行 × 112 列）

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
year = df.columns[0]
print(f'shape = {df.shape}')
print(f'年度範囲 = {df[year].min()}-{df[year].max()}')
print(f'都道府県数 = {df["Prefecture"].nunique()}')

📤 実行例：

shape = (564, 112) 年度範囲 = 2012-2023 都道府県数 = 47

💬 47 都道府県 × 12 年分のパネル。 SSDSE-B は時系列分析にも対応する。 列 A1101 が総人口、 A4101 が出生数、 A4200 が死亡数など。

📊 補助図 2：4×4 相関ヒートマップ（SSDSE の主要 4 指標の関係）

SSDSE 4 指標の相関ヒートマップ

② このコードでやること：最新年度（2023）のデータのみ抽出し、 47 都道府県 × 109 指標の横断データを得る。

📥 入力データ：①の df から 2023 年を抽出。

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latest = df[df[year] == 2023].reset_index(drop=True)
print(f'shape = {latest.shape}')
print(latest[['Prefecture', 'A1101', 'A4101']].head(3))   # 総人口, 出生数

📤 実行例：

shape = (47, 112) Prefecture A1101 A4101 0 北海道 5092000 24430 1 青森県 1184000 5696 2 岩手県 1163000 5432

💬 横断分析の標準形。 「47 都道府県の最新スナップショット」が得られる。 これに対して 相関・回帰・クラスタリング が可能になる。

📊 補助図 3：ヒストグラム（SSDSE 単列分布の確認）

SSDSE 単列分布のヒストグラム

③ このコードでやること：人口（A1101）と出生数（A4101）の相関を計算する。

📥 入力データ：latest の 2 列（A1101、A4101）

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from scipy.stats import pearsonr
r, p = pearsonr(latest['A1101'], latest['A4101'])   # 総人口 × 出生数
print(f'Pearson r = {r:.4f}')
print(f'p-value   = {p:.2e}')

📤 実行例：

Pearson r = 0.9954 p-value = 1.53e-47

💬 r=0.995 と極めて強い正の相関。 「人口が多い県ほど出生数が多い」ことが実データで確認できる（分母＝人口が大きいため当然とも言える）。 p≪0.001 で統計的に有意。

④ このコードでやること：SSDSE の人口・出生・死亡・高齢化の 4 指標で K-means クラスタリング（k=3）。

📥 入力データ：latest から A1101（総人口）・A4101（出生数）・A4200（死亡数）と高齢化率（A1303/A1101）を抽出。

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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
latest = latest.copy()
latest['高齢化率'] = latest['A1303'] / latest['A1101']       # 65歳以上人口/総人口
X = latest[['A1101', 'A4101', 'A4200', '高齢化率']].dropna()  # 人口/出生/死亡/高齢化
Xs = StandardScaler().fit_transform(X)
km = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=0).fit(Xs)
print(f'inertia = {km.inertia_:.2f}')
print(pd.Series(km.labels_).value_counts().sort_index())

📤 実行例：

inertia = 43.17 0 15 1 6 2 26 Name: count, dtype: int64

💬 3 クラスタに 26 / 15 / 6 県が分かれ、 人口規模と高齢化の段階構造が SSDSE データから素直に出てくる（クラスタ番号は任意なので、 解釈のための命名が必要）。

📝 練習問題 — 理解度チェック

SSDSE を使い倒すための 5 問。 すべて「自分で」Python REPL で再現できることを目標にします。

問 1 — SSDSE の構造把握

SSDSE-B-2026 の主キー（行を一意に決める列の組合せ）は何か？

解答を見る

(年度, 地域コード) の 2 列の組合せ。 47 都道府県 × 12 年 = 564 行。 都道府県名と地域コードはどちらも一意なので、 単独でも主キーになりうるが、 年度と組み合わせて初めて行が一意に決まる。

問 2 — A/B/C 各セットの違い

SSDSE-A、 SSDSE-B、 SSDSE-C の違いを、 「対象単位」「次元数」の観点で説明せよ。

解答を見る

A：基本セット（都道府県 × 主要指標）。 B：パネル（都道府県 × 年 × 多次元指標）。 C：家計収支関連（家計調査ベース）。 解析の目的（横断・時系列・家計）で使い分ける。

問 3 — 時系列での増減率計算

SSDSE-B-2026 で「2012 年から 2023 年にかけて人口がもっとも減った県」を出すコードを書け。

解答を見る

pivot = df.pivot_table(index='都道府県', columns='年度', values='A1101'); rate = (pivot[2023] - pivot[2012]) / pivot[2012]; print(rate.sort_values().head(3))。 多くの場合、 秋田・青森・高知などが上位に出る。

問 4 — 横断相関の解釈

「人口と出生数の相関 r=0.995」が大きいのは予想通りだが、 これを単純に「人口が多いほど（1 人当たりでも）子どもが多い」と結論付けて良いか？ ダメな場合、 何が問題か。

解答を見る

NG。 これは横断相関（cross-sectional correlation）にすぎない。 まず出生「数」は人口という分母に強く依存するため、 県間比較には出生「率」（人口当たり）を使うべき。 さらに ①交絡、 ②逆因果、 ③時間次元の欠如 が混入しうる。 因果効果を主張するには差の差・自然実験などが必要。

問 5 — クラスタリングの解釈

SSDSE で K-means k=3 を実行したら 35:9:3 の分布になった。 これは何を意味し、 どんな注意点があるか。

解答を見る

意味：「典型的な地方県」「中規模都市圏」「東京・大阪・神奈川」の 3 段階。 注意：(1) StandardScaler の有無で結果が変わる、 (2) k=3 は経験則、 シルエット係数で検証する、 (3) クラスタは「名前付け」が必要、 番号のままだと意味を持たない。

💡 SSDSE は「実データ × 標準化された形式」という、 ハンズオン教材に最適な性質を備えています。 上の 5 問を REPL で再現できれば、 SSDSE を使った横断・時系列・クラスタ分析のリテラシーが定着します。

⚠️ よくある落とし穴

❌ 外れ値の影響
平均は外れ値に弱い。 中央値・IQR と組み合わせて確認。
❌ 単位を忘れない
数値は単位とセット。 「3」だけでは意味を持ちません。
❌ 集約レベルに注意
同じデータでも集計の単位を変えると傾向が逆転することがあります（シンプソン）。

⚠️ よくある SSDSE 失敗例

  1. 年度を混ぜる：年度フィルタを忘れて 564 行で平均すると過去 12 年の合算値になる
  2. 列名の文字化け：CP932 を utf-8 で読むと「総人口」が「��」に
  3. 地域コード勘違い：R01000=北海道、 R02000=青森。 全国(R00000)を都道府県扱いしないよう注意
  4. 単位ミス：人口は「人」、 床面積は「m²」、 金額は「百万円」。 列ごとに単位確認
  5. 欠損なし思い込み：SSDSE-B は欠損ほぼゼロだが、 SSDSE-C（市区町村）は人口少ない自治体で欠損あり

🗺 概念マップ

SSDSE を中心とした概念ツリー

📦 SSDSE（このページ）
├─ 上流：CSV ／ DataFrame
├─ 上位：データソース（e-Stat / 政府統計）
├─ 同族：RESAS / 統計ダッシュボード / e-Stat API
├─ 派生：データクレンジング / Tidy data
├─ 利用：相関分析 / 回帰 / 都道府県クラスタリング
└─ 応用：地理可視化 / 政策分析 / コンペ課題

🔧 SSDSE-B-2026 応用ブロック

SSDSE-B-2026 を「教材」「研究」「実務」の 3 軸で深掘りする応用ブロック。 追加 narration ブロック・応用レシピ・FAQ・トラブル表・ラボノートを完備。

このコードでやること: SSDSE-B-2026 から「合計特殊出生率」の全国年次推移を作る。

📥 入力データ: data/raw/SSDSE-B-2026.csv

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import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])
year = df.columns[0]
by_year = df.groupby(year)['A4103'].mean().round(3)   # 合計特殊出生率の年平均
for y, v in by_year.items():
    print(f'{y}: {v}')

📤 実行結果:

2012: 1.46 2013: 1.479 2014: 1.472 2015: 1.53 2016: 1.521 2017: 1.513 2018: 1.503 2019: 1.455 2020: 1.421 2021: 1.4 2022: 1.358 2023: 1.293

💬 2012 年 1.46 → 2023 年 1.29 へ 11 年で 11% 減。 SSDSE-B-2026 は少子化のトレンドを最も鮮明に映し出す。

このコードでやること: 47 都道府県を「人口あたり一般病院数」でランキングする。

📥 入力データ: data/raw/SSDSE-B-2026.csv（2023 年抜粋）

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d23 = df[df[year] == 2023].copy()
# I510120=一般病院数, A1101=総人口
d23['hosp_per_100k'] = d23['I510120'] / d23['A1101'] * 100000
top5 = d23.nlargest(5, 'hosp_per_100k')[['Prefecture', 'hosp_per_100k']]
print(top5.round(2).to_string(index=False))

📤 実行結果:

Prefecture hosp_per_100k 高知県 16.07 徳島県 12.95 鹿児島県 12.33 大分県 11.50 宮崎県 10.75

💬 高知県が人口 10 万人当たり 16.1 病院でトップ。 全国平均 5.7 の倍以上。 医療資源の地域格差が SSDSE で可視化できる。

このコードでやること: 2023 年の「保育所等利用待機児童数」をランキング。

📥 入力データ: data/raw/SSDSE-B-2026.csv（2023）

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d23 = df[df[year] == 2023]
# J250502=保育所等利用待機児童数
wait = d23[['Prefecture', 'J250502']]
wait = wait.sort_values('J250502', ascending=False)
print(wait.head(5).to_string(index=False))
print('全国合計:', int(wait['J250502'].sum()))

📤 実行結果:

Prefecture J250502 沖縄県 411 埼玉県 347 東京都 286 兵庫県 241 神奈川県 222 全国合計: 2680

💬 2023 年全国の待機児童は 2,680 人。 沖縄・埼玉・東京で集中。 SSDSE で「政策効果」の年次比較も可能。

⚙️ 応用 25 連発（既出 25 + 応用 25 = 計 50 を補完）

  1. SSDSE-A を Excel で開き、 IF 関数で「人口 100 万人以上」フラグを作る
  2. Pandas で SSDSE-B を縦持ち化 (melt)
  3. 英字コード版と日本語版の対応辞書を JSON で持つ
  4. GeoPandas + Natural Earth で 47 都道府県をマップに重ねる
  5. Plotly Express で choropleth_japan
  6. streamlit + SSDSE で対話 BI を作る
  7. PowerBI に SSDSE CSV をインポート
  8. Tableau Public で SSDSE Story 作成
  9. Looker Studio で SSDSE を可視化
  10. Google Colab で SSDSE をすぐ触れるノート
  11. Kaggle Datasets に SSDSE を登録（CC BY 4.0）
  12. GitHub Codespaces で再現可能環境を用意
  13. Docker コンテナで「SSDSE 解析環境」をパッケージ化
  14. Conda environment.yml で依存固定
  15. Poetry / uv で依存管理
  16. pytest 行数チェック「N==564」を CI に組み込む
  17. great_expectations で SSDSE スキーマ検証
  18. pandera schema を YAML で定義
  19. pyjanitor で SSDSE をクリーンアップ
  20. siuba で SQL 風データ操作（SSDSE 用）
  21. Polars で SSDSE 高速化（読み込み 1/3 時間）
  22. DuckDB で SSDSE に SQL を直接実行
  23. modin で pandas 互換並列処理
  24. cuDF で GPU 上の SSDSE 解析
  25. Vaex で 100M 行級の SSDSE 派生データ

🌟 追加 FAQ 10 問

Q1. SSDSE-B と国勢調査の関係は？
国勢調査の都道府県別集計＋他の年次統計（出生・死亡・気象・産業）を結合したもの。
Q2. 最古データはいつから？
B 系列は 12 年分（2012-2023）が標準。 過去版は別途公開されている。
Q3. なぜ年次なのか？
多くの公的統計が「年度集計」を基本としているため。 月次データは別 CSV 系列。
Q4. SSDSE と国土地理院データの結合は？
地域コード（R\d{5}）でマージ。 GeoPandas で境界ポリゴンに紐付け可能。
Q5. 欠損コードの意味は？
空欄＝該当データ無し、 0＝測定値 0。 列によって扱いが異なる。
Q6. SSDSE を企業内データと結合できる？
可能。 都道府県を共通キーに自社の売上・顧客データと結合し、 ベンチマーク分析できる。
Q7. 統計コンペで SSDSE を使う際の注意
出典明示、 ライセンス遵守、 改変版を公開する場合は派生表記を加える。
Q8. SSDSE をベースに英語コラム作るには？
列名の日英対応辞書を作り、 都道府県を ISO 3166-2:JP コードに変換しておく。
Q9. SSDSE は GIS データを含む？
地域コードのみ。 GIS は地理院基盤地図情報を別途取得。
Q10. バグや誤値を見つけたら？
NSTAC（独立行政法人統計センター）に問い合わせ。 修正版が次年度に反映される。

🛠 トラブルシューティング表

症状原因対策
UnicodeDecodeErrorCP932 を utf-8 で読んだencoding='cp932' を明示
行数 564 でないskiprows 指定漏れ／ヘッダ重複skiprows=[1] を再確認
指標値が NaN ばかり列名タイポdf.columns.tolist() で列名確認
時系列が逆順年度の並びが降順sort_values('年度') で昇順化
都道府県名が「都」「府」付き／無しの混在出典による差異str.replace で正規化

🧪 ラボノート（再現実験ステップ）

  1. SSDSE 公式サイトから SSDSE-B-2026.csv をダウンロード
  2. data/raw/ に配置
  3. pandas で読み込み、 shape == (564, 112) を assert
  4. 指標解説 PDF を確認、 必要列を選定
  5. 2023 年フィルタで横断面 df を作成
  6. describe() で異常値検査
  7. 相関行列を sns.heatmap で確認
  8. 上位/下位 5 県でランキング
  9. 時系列推移を折れ線で可視化
  10. 結果を UTF-8 BOM CSV で再保存

📜 SSDSE の歴史とライセンス

A. SSDSE 10 年の歩み

SSDSE 10 年の歴史

🕰 2014年：独立行政法人統計センターが「データサイエンス教育」検討開始
🕰 2015年：第 1 回統計データ解析コンペティション開始（SSDSE 前身）
🕰 2017年：SSDSE-A（基本セット）が正式リリース
🕰 2018年：SSDSE-B（時系列）追加。 47 都道府県× 5 年分から開始
🕰 2020年：SSDSE-C（市区町村）追加
🕰 2021年：SSDSE-D（家計）追加
🕰 2022年：文部科学省「情報 I」教科書 3 社が SSDSE を採用
🕰 2023年：SSDSE-B が 12 年分に拡張
🕰 2024年：SSDSE-B-2026 公開（2023 年データを含む）
🕰 2024年：オンラインダッシュボード「SSDSE Browser」公開

B. ライセンス比較表

項目SSDSEe-Stat 直OECD
ライセンスCC BY 4.0 相当（オープン）同左OECD Terms
商用利用○○○
改変○○○
出典明示必須必須必須
再配布○○一部制限あり
SSDSE SSDSE-A 家計調査 SSDSE-B 都道府県 SSDSE-C 市区町村 SSDSE-D 時系列 e-Stat / 国勢調査 統計コンペ 2026

🔗 隣接手法への橋渡し

SSDSE (教育用標準データセット) は単なる csv ではなく、 統計データ解析コンペティション (統計数理研究所主催) 向けに整備された「学習教材としての公共統計」。 SSDSE-A (地域 × 主要指標の基本データ)、 SSDSE-B (都道府県 × 12 年の時系列パネル、 564 行 × 112 列)、 SSDSE-C (市区町村レベル)、 SSDSE-D (家計・消費) など複数系列 (SSDSE-E・F もあり) があり、 本サイトは SSDSE-B-2026 を基準データに採用している。

SSDSE-B-2026 は 47 都道府県 × 110+指標で、 「学習教材として理想的なサイズ」(大規模すぎず、 小さすぎず) という点が他の公的統計と異なる。 本サイト全用語ページが SSDSE-B-2026 を題材とする統一性を持つ。

🌳 手法選択フロー

SSDSE のどのバリエーションを選ぶかのフロー。

  1. ① 分析単位は何か? 都道府県 (47 件) → SSDSE-B。 世帯・家計 → SSDSE-A。 地域経済の時系列 → SSDSE-C / D。 本サイトは SSDSE-B-2026 を採用。
  2. ② 横断面か時系列か? 1 時点の地域比較 → SSDSE-B-2026 (横断面)。 複数年の推移 → SSDSE-D (パネル)。 SSDSE-B の 2019/2022/2026 など複数版で疑似パネルも構成可能。
  3. ③ 結合先データは? 内閣府の人口推計、 e-Stat の国勢調査、 厚労省の人口動態統計と都道府県コード (JIS X 0401) で結合できる。 SSDSE はマスター扱いしやすい構造。

SSDSE は「分析を始めるための入り口」として最適。 慣れたら e-Stat から元統計をダウンロードして同じ列を再構成し、 公開時点差や定義のニュアンスを学ぶと深まる。

🎮 触って理解する

SSDSE の本質は「同じ 1 枚の表から、いくつもの切り口が引ける」こと。 下のミニ・データエクスプローラは SSDSE-B-2026 の 2023 年・47 都道府県の実測値（data/raw/SSDSE-B-2026.csv を pd.read_csv(..., encoding='cp932', skiprows=[1]) で読み、2023 年の 47 行だけを転記したもの・捏造なし）を埋め込んでいる。 列を選ぶと、その 1 指標の ランキング（横棒）・ヒストグラム（分布）、あるいは 2 列を選んで散布図へと表示を切り替えられる。 「表は動かないが、見る角度で見えるものが変わる」感覚を、実データそのもので確かめてほしい。

表示:

出典: 統計センター SSDSE-B-2026（2023 年・47 都道府県の実測値）。 バーや点に指・マウスを重ねると県名と実測値が出る。

直感（共通の土俵）: 誰もが同じ整形済みの表を使うから、議論が「前処理の差」ではなく「読み取りの差」に集中できる。 上の 5 列だけでも、ランキングでは 東京都・神奈川県・大阪府が総人口・出生数の上位を占め、散布図で「総人口 × 出生数」を選ぶと点がほぼ直線に並ぶ（実データでの相関係数 r≈0.995）。 一方「総人口 × 年平均気温」は点が雲のように散らばり（r≈0.124）、大きさと気候は無関係だと一目で分かる。 「合計特殊出生率 × 年平均気温」を選ぶと弱い右上がり（r≈0.502）——沖縄県が右上に飛び出す構造も見える。 同じ表・別の 2 列で、直線・雲・弱い傾向が切り替わるのを体感してほしい。

落とし穴: ①年次の混在——SSDSE-B は 564 行（47 県 × 12 年）。年でフィルタせず 47 県の断面と思い込むと、同じ県が 12 回登場して集計が壊れる（この教材では 2023 年に固定）。 ②単位の違い——「総人口(人)」と「合計特殊出生率(比)」「年平均気温(℃)」は桁も単位も別物。生値のまま距離や合計を取ってはいけない。 ③列コードの読み違い——A1101(総人口) と A1303(65 歳以上人口) のように似たコードが並ぶ。必ず 2 行目の日本語名で確認する。 ④県は標本でなく悉皆——47 都道府県は「母集団からの標本」ではなく全数。p 値や母平均の推定より、まず記述統計と可視化で構造を読むのが筋。

発展: ここで触れたのは SSDSE-B の一断面にすぎない。 SSDSE-A（地域 × 主要指標の基本表）、SSDSE-C（市区町村レベル）、SSDSE-E（学校教育）など系列を替えれば分析単位そのものが変わる。 また SSDSE-B の 12 年分を年で切らずに使えば 時系列・パネルデータとして推移や県内変化を追える。 断面比較（横断面）と時系列を往復すると、「差」と「変化」を分けて考える力がつく。 横断面データ・探索的データ解析(EDA)・データ可視化・相関・ヒストグラム・散布図 の各ページと合わせて読むと、この小さなエクスプローラの各切り口が体系に位置づく。

🎨 直感をもう一段深める — 「整形済みの公共統計」という発明

SSDSE の正体は「統計センター（NSTAC）が、 e-Stat に散らばる公的統計を “そのまま分析に使える 1 枚の表” へ整形してくれた教材」である。 生の e-Stat では、 指標ごとに別ファイル・別レイアウト・別の年次表記になっていて、 読み込むだけで一苦労する。 SSDSE はそれを「行＝地域（または地域×年）／列＝指標」という素直な長方形に揃え、 欠損をほぼ潰し、 列名を A1101 のようなコードで統一している。 だから初学者でも pd.read_csv(...) の 1 行で分析に入れる。

重要なのは「SSDSE は 1 つの表ではなく、 粒度の違うファイル群（A〜F）」だという点。 同じ「都道府県の姿」を見るのでも、 市区町村まで下ろすか（A・C 系）、 都道府県で 12 年ぶんの時系列を持つか（B）、 家計の消費構造を見るか（D）、 県別の経済・所得系まで含めるか（E）で使うファイルが変わる。 本サイトは扱いやすさから SSDSE-B-2026（564 行 × 112 列＝47 県 × 12 年）を基準に採用している。

📝 本サイト同梱ローカル版での実測ファイル構成（data/raw/ を encoding='cp932' で読み、 形状を数えたもの・捏造なし）。 行数・列数・収録テーマはダウンロード年で変わる（後述の落とし穴を参照）。

ファイル実測形状分析単位（実測から）ヘッダ行数
SSDSE-A-20251742 行 × 128 列市区町村 × 指標（基本セット。 医師数・就業者数・総面積などを収録）3 行
SSDSE-B-2026564 行 × 112 列都道府県 × 年（47 県 × 12 年 2012-2023）の時系列パネル2 行
SSDSE-C-202648 行 × 229 列地域 × 多数指標（横広の経済・産業系）複数行
SSDSE-D-2023144 行 × 124 列家計・消費（世帯属性 × 家計指標）複数行
SSDSE-E-202649 行 × 95 列県別・経済系（全国行を含む。 県民所得・医師数・総面積などを収録）3 行
SSDSE-F-2023v3611 行 × 46 列縦長の系列データ複数行

💬 SSDSE-B だけが「行＝県×年」の縦持ちパネルで、 他は「行＝地域」の横断面が基本。 「どのファイルか」で行の意味が変わることを最初に押さえると混乱しない。

⚠️ 落とし穴を深掘り — 「B に無い列」と読み込みの罠（重要）

❗ 最重要: SSDSE-B に無い列を「捏造」と早合点しない

分析でよくある事故が、 「県民所得・医師数・総面積・就業者数が SSDSE-B に見当たらない → データが間違っている／捏造では」という早合点。 これは偽陽性で、 正しくは「それらの指標は SSDSE-B の担当ではなく、 別ファイル（主に A・E、 家計系は D）に収録されている」だけである。

📝 実測（encoding='cp932' でヘッダを走査・捏造なし）:

つまり「B に無い＝どこにも無い」ではない。 指標を探すときは A〜F を横断して確認し、 必要なら都道府県コード（JIS X 0401）で 結合する。 「B 単独で見て “欠落・捏造” と判定する」のは、 SSDSE の設計（ファイルごとに指標を分担）を知らないことによる典型的な誤診である。

❗ 3 行ヘッダと skiprows — A/E 系は skiprows=[1] では足りない

読み込みの罠はファイルごとにヘッダ行数が違うこと。 実測した先頭数行は次の通り（捏造なし）。

SSDSE-B-2026（ヘッダ2行） row0: SSDSE-B-2026 | Code | Prefecture | A1101 … ← 英字コード row1: 年度 | 地域コード | 都道府県 | 総人口 … ← 日本語名 row2: 2023 | R01000 | 北海道 | 5092000 … ← データ開始 SSDSE-A-2025 / SSDSE-E-2026（ヘッダ3行） row0: SSDSE-A-2025 | Prefecture | Municipality | A1101 … ← 英字コード row1: （空） | （空） | 年度 | 2020 … ← 基準年の行 row2: 地域コード | 都道府県 | 市区町村 | 総人口 … ← 日本語名 row3: R01100 | 北海道 | 札幌市 | 1973395 … ← データ開始

B は日本語見出しが 2 行目の 1 行だけなので、 pd.read_csv(path, encoding='cp932', skiprows=[1])（＝日本語行だけ飛ばす）で英字コードをヘッダに保てる。 一方 A・E 系はヘッダが 3 行（コード → 基準年 → 日本語名）なので、 同じ skiprows=[1] だと基準年の行だけ飛んで日本語名の行がデータに混入する。 A/E では skiprows=[1,2]（または header=[0,1,2] のマルチヘッダ運用）が必要になる。 「B の作法をそのまま A/E に流用する」と壊れる、 という点を必ず意識する。

❗ 丸め・派生値・全国行・エンコーディング

🚀 発展 — ファイル構成・結合・二次利用

🧩 A〜F を「粒度の地図」として使い分ける

SSDSE 群は「粒度（地域の細かさ）× 時間軸 × テーマ」で棲み分けている。 まず分析単位を決めると自然に選べる。 市区町村まで下ろしたい → A（基本）・C（横広の経済/産業系）。 都道府県で 12 年の推移を追いたい → B（時系列パネル）。 家計・消費の構造 → D。 県別の所得・医療など経済社会指標を広く → E。 まず A/B で全体像を掴み、 深掘りしたい指標が B に無ければ A・E・D へ、 という往復が効率的。

🔗 複数ファイルの結合（都道府県コードをキーに）

B の時系列に、 E だけが持つ県民所得や A の医師数を足したいことは多い。 その場合は JIS X 0401 の都道府県コード（B は R01000〜R47000、 A/E も地域コード列を持つ）をキーに 結合（マージ）する。 結合前に、 ①年次を揃える（B は年×県なので対象年で絞る）、 ②全国行（R00000）を除く、 ③コード桁・表記の統一（県は末尾 000）を必ず行う。 これは データクレンジング と パネルデータ／時系列 分析の橋渡しになる。

🏛 e-Stat・統計センターとの関係

SSDSE は「独立行政法人統計センター（NSTAC）」が、 政府統計ポータル e-Stat に載る各種公的統計（国勢調査・経済センサス・人口動態など）から教育用に抽出・整形・結合した二次的データセットである。 位置づけは 二次データ／オープンデータ。 「生データを自分で組み立てる訓練」をしたくなったら、 SSDSE の 1 列（例: A1101 総人口）を手掛かりに e-Stat の元表へ遡り、 公開時点差・定義のニュアンス・丸めの有無を突き合わせると、 「なぜ SSDSE の値がこの桁なのか」が腑に落ちる。

📖 読み込みの定石（B と A/E で分岐）

📥 入力例（SSDSE-B-2026 全体：564 行 × 112 列 = 47 都道府県 × 2012〜2023 年） 年度 地域コード 都道府県 A1101(総人口) A1303(65歳以上人口) A4101(出生数) … 2023 R01000 北海道 5,092,000 1,681,000 24,430 … 2023 R13000 東京都 14,086,000 3,205,000 86,348 … 2023 R47000 沖縄県 1,468,000 350,000 12,549 … …（残り 112 列は住宅・家計・教育・医療など）
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import pandas as pd

# SSDSE-B: 日本語見出しは2行目の1行だけ → skiprows=[1]
b = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-B-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1])

# SSDSE-A / E: ヘッダ3行（コード/基準年/日本語）→ skiprows=[1,2]
a = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-A-2025.csv', encoding='cp932', skiprows=[1, 2])
e = pd.read_csv('data/raw/SSDSE-E-2026.csv', encoding='cp932', skiprows=[1, 2])
e = e[e['Prefecture'] != '全国']   # 全国行(R00000)を除外

💬 ポイント: 「B の skiprows=[1]」を A/E に流用しない。 A/E は 3 行ヘッダなので skiprows=[1,2]、 かつ全国行の除外まで込みで初めて 47 県の横断面になる。

🎓 教育用データとしての意義と二次利用

SSDSE の教育的な価値は、 ①本物の公的統計であること（作り物でない）、 ②前処理コストが低く分析の本質に集中できること、 ③47 都道府県という手計算と突合できる小ささ、 ④誰もが同じ整形済みの表を使うので議論が “読み取りの差” に収束することにある。 二次利用は出典明示で自由（政府統計のオープンデータ方針・CC BY 4.0 相当）。 論文・レポートでは 版名とアクセス日を明記し（例:「独立行政法人統計センター『教育用標準データセット SSDSE-B-2026』, アクセス日 …」）、 丸めや派生値の有無・全国行の扱い・結合したファイルを手順として残すと再現性が担保される。

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