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コース

Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析

中級スキルレベル

更新日 2023/07

Census API を使い、人口統計・社会経済データの取得と活用を学びます。

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PythonExploratory Data Analysis

5時間

16 ビデオ

57 演習

4,850 XP

7,422

修了証明書

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コース説明

マーケティングから公衆衛生、シビックハッキングまで、幅広い分野のデータサイエンティストは、人口統計や社会経済データを扱います。政府のセンサス機関は詳細で高品質なデータセットを提供していますが、変数の多さや行政地理（Census tract とは何か？）の複雑さにより、この宝の山に取り組むのは躊躇しがちです。本コースでは、Decennial Census（10年ごとの国勢調査）と年次の American Community Survey を紹介し、世帯収入、通勤、人種、家族構成など、関心の高いテーマのデータの見つけ方を学びます。Python を使って Census API から大域・小域の地理単位でデータを取得し、pandas でデータを操作し、隔離度のような派生指標も作成します。さらに、geopandas を使った地図化の入門も体験します。

前提条件

Data Manipulation with pandas

1

Decennial Census of Population and Housing

Start exploring Census data products with the Decennial Census. Use the Census API and the requests package to retrieve data, load into pandas data frames, and conduct exploratory visualization in seaborn. Learn about important Census geographies, including states, counties, and tracts.

Census Subject Tables

Aggregate and Calculate Proportions

Calculate Proportions

Identify Extreme Values

Using the Census API

The Basic API Request

The API Response and Pandas

API to Visualization: Group Quarters

Census Geographies

Specific Places

Congressional Districts by State

Zip Code Tabulation Areas

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2

American Community Survey

Explore topics such as health insurance coverage and gentrification using the American Community Survey. Calculate Margins of Error and explore change over time. Create choropleth maps using geopandas.

Annual Change

Home Values in California

Health Insurance Coverage

Finding ACS Tables by Subject

Margins of Error

Plotting Margins of Error over Time

Significance of Difference of Estimates

Significance of Difference of Proportions

Basic Mapping with Geopandas

Choropleth Map of Internet Access

Proportional Symbol Map of Households w/ Internet

Bivariate Map of Broadband Access

Neighborhood Change

Identifying Gentrifiable Tracts

Identifying Gentrifying Tracts

Mapping Gentrification

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3

Measuring Segregation

Explore racial segregation in America. Calculate the Index of Dissimilarity, and important measure of segregation. Learn about and use Metropolitan Statistical Areas, and important geography for urban research. Study segregation changes over time in Chicago.

Measuring Segregation: The Index of Dissimilarity

Calculating D for One State

Calculating D in a Loop

Calculating D Using Grouping in Pandas

Metropolitan Segregation

Joining Tracts and Metropolitan Areas

Create Function to Calculate D

Characteristics of Segregated Metros

Segregation Impacts: Unemployment

Calculating Unemployment

Impacts of Black-White Segregation by Sex

White and Black Unemployment

Neighborhood Segregation Over Time

Tract Demographics in a Segregated City

Segregation Begets More Segregation

Population Decline in Segregated Neighborhoods

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4

Exploring Census Topics

In this chapter, you will apply what you have learned to four topical studies. Explore unemployment by race and ethnicity; commuting patterns and worker density; immigration and state-to-state population flows; and rent burden in San Francisco.

Employment and the Labor Force

Unemployment

Labor Force Participation

Heatmap of Travel Times By Commute Mode

Worker Population

Immigration

State-to-State Flows

Is the Rent Too Damn High?

Rent Burden in San Francisco

High Rent and Rent Burden

Congratulations!

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Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析

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