【要約】国勢調査データをSQLite×plotly×Streamlitでインタラクティブな地図アプリにする [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が統計データを可視化する際、単純な実数表示では人口規模の大きな都市部のデータに埋もれ、地域特性が見えにくくなる課題がある。また、集計ロジックがUIコードと混在すると、保守性が低下する問題も存在する。
- ・人口規模の差により、東京や大阪などの大都市が常に上位を占め、地域差が不明瞭になる。
- ・集計ロジックとUIコードが混在すると、変更時の影響範囲が特定しにくくなる。
- ・不詳回答を含む推計値を使用すると、実態との乖離が生じるリスクがある。
// Approach
開発者は、データの特性を最大限に引き出すために、構成比を用いた可視化と、役割を分離したクリーンな設計を採用した。
- ・SQLiteを活用し、CSVから変換したデータをSQLで集計することで、ロジックを明確化。
- ・ファイル構成をsrc/db.pyやsrc/query.pyに分割し、変更の影響範囲を局所化。
- ・UI設計において、選択肢の数に応じてラジオボタンとドロップダウンを使い分ける。
- ・可視化では、直感的な理解を促すため1色グラデーションと年内正規化を採用。
// Result
開発者は、人口移動や景気変動といった社会構造の変化を、地図上の色の濃淡として直感的に把握できるアプリを実現した。
- ・構成比を用いることで、地方の労働力特性と都市部の動態を比較可能にした。
- ・リーマンショックやコロナ禍の影響、女性活躍推進法による変化などの傾向を可視化した。
- ・Streamlitとplotlyの組み合わせにより、少ないコード量で高度なインタラクティブ機能を実現した。
Senior Engineer Insight
> 本構成は、社内向けのデータ探索ツールやプロトタイプ開発において、極めて高い生産性を発揮する。役割分離された設計は、小規模なチームでのメンテナンス性を担保している。ただし、SQLiteの単一プロセス前提の設計や、Streamlitの再実行モデルは、大規模な同時接続や超低レイテンシが求められる環境には適さない。スケーラビリティが必要な場合は、DBをPostgreSQL等へ移行し、キャッシュ戦略を強化すべきである。