上の図は、Rで作成した地図データです。
待機児童の市区町村別データを点データで表現し、その大きさとグラデーションで規模や割合を表現しています。点データだけですと、地域的な特徴がわかりずらいため（ゼロデータの市区町村はそもそも表示されないようになっているため）、キャンバスとなる都道府県地図データを重ね合わせることで、視認性を向上させることにしました。以下、ソースコードです。
必要なシェープファイル等はダウンロードして編集済みであることが前提です。
shpファイルの編集等は、別途、私のyoutubeチャンネルなどを参考にしてください

#編集や読み込みを行うためのパッケージです
library(sf)
library(tidyverse)

#dbmapはデータベースを統合するための市区町村別、
#c_mapは都道府県用のキャンパスとなるマップデータです。
#dbはcsv形式でとった市区町村別のデータです。
db_map <- read_sf("municipalities.shp")
c_map <- read_sf("prefectures.shp")
db <- read_csv("db.csv")
db_2 <- left_join(db_map, db, by=c('adm_code'='admin'))
g01 <- ggplot()+
 geom_sf(data = c_map,fill = "white",alpha=.4)+
 geom_point(data = db_2,aes(x=lon,y=lat,size = SpecificNeed_Num + Waiting_Num + NoJobS_Num, colour = B_Rate),alpha=.7)+
 ylim(32.5,37.5)+
 xlim(137.5,142.5)+
 scale_colour_gradient(low="green",high="red")+
 scale_size_area(max_size=6)+
 labs(size="広義の待機児童数", colour="保育所申込件数分の\n広義の待機児童数")+
 annotate("text",x = 140,y=33,label="注：「広義の待機児童」；特定の保育園等のみ希望している者、求職活動を休止している者	、待機児童の合計\n
出所：厚生労働省（2020）『保育所等関連状況取りまとめ(平成31年４月１日)』よりYoshihiro Kensuke作成。" ,family = "HiraKakuPro-W3",size=2)+
 theme_void(base_family = "HiraKakuPro-W3")
plot(g01)

色々いじってみてください。