言語：
日本語
プロダクト種別：
データ
親プロダクト：
日本の市区町村データ
このデータセットは、全統計調査の統計量テーブル【CITY_ESTATDB_RESEARCH_STATS】
から「工業統計調査 確報」データを抜き出し、市区町村統計量マスタ【CITY_ESTATDB_STATS_MASTER】及び市区町村調査マスタ【CITY_ESTATDB_RESEARCH_MASTER】と市区町村マスタテーブル【CITY_MASTER】を組み合わせたビューです。
産業分類別の事業所数、従業員数、現金給与総額などのデータです。
調査年は、2020年です。
市区町村調査マスタ【CI_TB_MST】のESTATDB_RESEARCH_ID（調査ID）は、0712020 です。
snowflake マーケットプレイスのデータディクショナリから、ご覧になりたいテーブルを選択してご確認ください。
Japanese City Data のサンプルデータはこちら
E_NAME | J_NAME | テーブル参照先 |
|---|---|---|
ESTATDB_STATS_FULL_ID (TAB01なし) | ESTATDB_統計量コード | CI_ST |
CITY_CODE | 市区町村コード | CI_ST |
STATS_YEAR | 調査年度 | CI_ST |
STATS_VALUE | 統計値 | CI_ST |
STATS_UNIT | 統計単位 | CI_ST |
ESTATDB_STATS_FULL_NAME | ESTATDB_統計量名 | CI_ST_MST |
ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID | ESTATDB_調査テーブルID | CI_ST_MST |
STATS_CAT01_CODE | 統計量_属性_カテゴリ01コード | CI_ST_MST |
STATS_CAT01_NAME | 統計量_属性_カテゴリ01名 | CI_ST_MST |
STATS_CAT02_CODE | 統計量_属性_カテゴリ02コード | CI_ST_MST |
STATS_CAT02_NAME | 統計量_属性_カテゴリ02名 | CI_ST_MST |
ESTATDB_TABLE_NAME | ESTATDB_テーブル名 | CI_TB_MST |
PREF_CODE | 都道府県コード | CI_MST |
PREF_NAME | 都道府県名 | CI_MST |
CITY_NAME | 市区町村名 | CI_MST |
※【STATS_TAB01_CODE】と【STATS_TAB01_NAME】：なし
ESTATDB_統計量名【ESTATDB_STATS_FULL_NAME】は同一であるが、統計量【STATS_VALUE】などが異なるレコードがあります。
ESTATDB_テーブル名【ESTATDB_TABLE_NAME】が異なるからです。
表番号3-3と表番号4-3-1の例です。
ESTATDB_STATS_FULL_ID | ESTATDB_STATS_FULL_NAME | STATS_VALUE | CITY_NAME | ESTATDB_TABLE_NAME |
0112020009|202001|0|0|00|0 | 人口|国籍総数|総数|総数|総数 | 1,973,395 | 札幌市 | 3-3男女，年齢（5歳階級），出生の月，国籍総数か日本人別人口－全国，都道府県，市区町村 |
0112020010|202001|0|0|0|00 | 人口|国籍総数|総数|総数|総数 | 1,726,966 | 札幌市 | 4-3-1男女，年齢（5歳階級），配偶関係，国籍総数か日本人別人口（15歳以上）－全国，都道府県，市区町村 |
※こちらは、他のビューの事例ではありますが、本ビューでも事象は同じです。
事象例：
ESTATDB_統計量名【ESTATDB_STATS_FULL_NAME】は同一であるにもかかわらず、統計量【STATS_VALUE】等が異なっています。
統計量が異なっている理由は、表番号3-3は１５歳未満も含めた人口総数であり、表番号4-3-1は15歳以上の人口総数であるためです。
注意：
この場合、ESTATDB_統計量名【ESTATDB_STATS_FULL_NAME】のみを指定して統計値を出すと２テーブルの統計値の合計となってしまいます。
対処方法：
ESTATDB_統計量名【ESTATDB_STATS_FULL_NAME】を指定して統計値を出す際には、
ESTATDB_統計コード【ESTATDB_STATS_FULL_ID】やESTATDB_テーブル名【ESTATDB_TABLE_NAME】を併せて指定してください。