【データ分析×Python】Jリーグスタジアムの商圏（30km）内の人口を可視化してみる-九州・沖縄編-
最終回は九州と沖縄編です。ここまで見てきた感じだと「人口が少ないと集客も厳しくなる、ただし多いからといって必ずしも集客が増える訳ではない」といった傾向でしたが、九州・沖縄ではどうでしょうか。早速見ていきたいと思います。記事の最後にこれまでに可視化してきた地域の結果も掲載しています。
使用するデータ
恒例ですが使用するのは、総務省と国土交通省がそれぞれ公開している人口データと地理（GIS）データ。これらをPythonのFoliumというライブラリを使って可視化していきます。
地理データとfoliumの使い方はこちら。
九州・沖縄のJクラブ別平均入場者数
まずは九州・沖縄地域の平均入場者数がどの程度なのか確認しておきます。元となるのは「J.League Data Site」で、2018年度のデータを利用します。九州・沖縄のクラブのみを抜き出して可視化したものが下記です。
平均入場者数が最も高いのは、トーレス効果もあってなのか鳥栖という結果でした。所属カテゴリーが上のクラブほど入場者数も多くなるのは他の地域と変わらずですが、J2の水準が他のエリアより多いのはこの地域の特徴として現れています。
▲全Jクラブの平均入場者数（赤色が九州・沖縄のクラブ）
商圏と圏内の人口を可視化
鳥栖が最も平均入場客数が多い、J2クラブの入場者数が比較的多いという特徴を踏まえた上で見ていきましょう。下記が可視化したものになります。
可視化してみて人口の面で有利そうなのは福岡、熊本、鳥栖あたりでしょうか。商圏の大半が海となっている沖縄も市区町村が多く含まれており圏内人口は多そうですが、実際の入場者数には結びついていないのがそう簡単じゃないことを物語っています。実際には比較的多くの観客を集めている大分と長崎が商圏の面では有利に見えないのも、商圏と人口の相関の薄さをよく表しています。
人口と商圏の関係性まとめ
最後にこれまで見てきた地域の人口と商圏の関係についても掲載しておきます。
・北海道/東北
・関東
・中部
・関西
・中四国
戦術や分析に関して、こういう見方もあるよ、こうして見た方がいいよ、などご意見等ありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。ぜひよろしくお願いいたします！
