はじめに

データ分析をするにあたり、データを地図に配置することで理解が深まることがあります。
地図上のデータの発生箇所にポイントするか、データの発生エリアを塗りつぶすか、どちらかの手法を取ることが多いと思われます。
今回は、Oracle Analytics Cloud（OAC）と容易に入手できるデータを使用して、データの発生箇所にポイントする方法を試してみます。

使用するデータ

JR東日本が公開している、駅別の乗車人員数データを使用します。

2022年度のトップ10駅のデータを加工して、Excelデータ化しました。
駅の住所は、Wikipediaを参照しました。

出典：JR東日本各駅の乗車人員 2022年度から上位10駅

住所から緯度・経度を求める

データを地図上にポイントするので、各駅の緯度と経度の情報が必要です。
ところが、JR東日本の公開データにはそれがありません。
住所を調べるのに Wikipedia を利用させていただきましたが、緯度・経度の情報もそこに記載されているので、それを使わせてもらっても良いのですが、無料で使用できるジオコーディング・サービスを利用しても良いかも知れません。

住所から緯度・経度へ変換することをジオコーディングといいますが、これを無料で実施してくれるサービスが世の中にはあります。
興味があれば調べてみてください。

緯度・経度付きのデータができました。

ワークブックの作成

では、早速作成したデータ（Excelファイル）を使ってワークブックを作っていきます。

データセットの作成

OACにログインし、ExcelファイルをOACのホームを表示しているブラウザに直接ドラッグ＆ドロップします。

ファイルを読み込んで内容が表示されるので、「ビジュアル化」をクリックします。

マップビューの作成

新規にワークブックが作成されます。
緯度と経度にあたる列をコントロールキーを押しながら同時に選択して、右クリックします。

「ビジュアライゼーションの選択」をクリックして、「マップ」をクリックします。

「カテゴリ (場所)」に緯度と経度を配置します。

「合計」（乗車人員数）を「サイズ」にドラッグ＆ドロップして、円のサイズに反映させてみます。

マップ・ビューのプロパティを表示します。
背景マップを「OpenStreetMap」にして、デフォルト・マップ・タイプを「陽電子」にしました。

円の最小サイズと最大サイズを調整して、違いが際立つようにします。

新宿駅付近にズームしてみました。
ツールチップに「駅名」が表示されるようにしています。

おわりに

自治体が公開しているオープンデータの中にも座標付きのものがありますので、色々と試してみてください。