目的　

貿易統計のデータを使って、日本の輸出が増えてもいい品目と輸出国を探します。
(まだ途中です。。。。)

データ

2014の国連の貿易統計をまずはアップです。

データの形式は、sqlite3 なので、sqlite のクライアントがあればすぐに使えます。CSVからのインポートの手間はないです。

sqliteのクライアントは前々処理：サクサク使うSQL(準備) の記事を参考にしてください。CSVのインポートの作業は、国連の貿易統計では必要ありません。

データには、いくつかSQLテーブルが含まれています。使うものから説明していきます。

hs07_2014 国連のデータ
https://atlas.media.mit.edu/en/resources/data/ のデータを加工しています。
多国間データです。

column	type	説明
year	TEXT	2014だけです。
origin	TEXT	輸出元
dest	TEXT	輸出先
hs07	TEXT	HSコードです。６桁 2007年版のHSコードなんで、07になっています。桁とは関係ないです。
export_val	REAL	輸出額　ドル
import_val	REAL	輸入額　ドル

とりあえず日本からの輸出を集計してみます。

select sum(export_val) as Value from 
hs07_2014 
where origin = 'jpn'

まず、検証してみましょう。貿易のデータは食い違うことがしばしばあります。
貿易統計　世界年度別　からのデータと付け合わせます。円ドルが、106円なのでまあよしです。

結果(ドル)	貿易統計（1000円）	レート
700494955079.218	74667047830	約106円/ドル

練習（いちご）

まずは、ピンポイントでいきましょう。
２０１８年冬期オリンピックのカーリングで、女子チームがいちごを食べているのが話題になったので、いちごを調べてみます。
いちごのHSコード（貿易コード）は、081010 です。HSコード　いちごでググるとすぐにみつかります。

select sum(export_val) as Value from 
hs07_2014 
where origin = 'jpn' and
hs07='081010'

結果は、5123537.29　ドル　５億円くらいでしょうか？　あまり多くありませんね。
貿易統計のデータでは,435585(千円）なので、少し食い違いますが、極端にずれていないのでいいでしょう。

2017年のデータが、ym_2017 のテーブルにはいっているのでみてみましょう。
hs6 は、６桁のHSコードの意味です。exp_imp は、輸出入です。1が輸出、2が輸入です。
文字列なので、検索の指定のときは、'1'のようにします。

select sum(Value) as Value 
from ym_2017
where hs6='081010' 
and exp_imp='1'

結果は、1798530（千円）なので、約１８億円です。結構のびています。

では、世界のいちごの輸出ランキングをみてみましょう。country_names　から、
国名を取得して表示するSQL文です。

select c.name,sum(export_val) as Value from 
hs07_2014 v,country_names c
where hs07='081010'
and v.origin = c.id_3char
group by origin 
order by Value desc
limit 30

日本はかなり低いですね。

順位	国	金額（ドル）
1	Spain	644852162.21
2	United States	462490434.25
3	Mexico	379354183.87
4	Netherlands	270990257.36
5	Belgium-Luxembourg	163326755.21
6	Egypt	101160115.16
7	Greece	60120021.42
8	Morocco	58601790.56
9	Germany	51896828.64
10	Portugal	43769106.58
11	Italy	43334781.98
12	Poland	31327981.21
13	France	30320605.09
14	South Korea	28845839.78
15	Lithuania	26613271.65
16	Turkey	19383274.8
17	Jordan	12166262.72
18	Serbia	11546347.16
19	Australia	11455728.07
20	Ireland	11184090.3
21	Belarus	6347812.74
22	New Zealand	6022905.45
23	United Kingdom	5725176.56
24	Bulgaria	5346816.73
25	Japan	5123537.29
26	Moldova	5104081.35
27	China	3486814.08
28	Austria	2975724.93
29	Ethiopia	1775101.27
30	Sweden	1580940.34