米失業保険申請者数のデータがあったので
可視化してみました。


解説動画はこちら



データはここにあります。

データソース:2020年03/28までの統計データ

米国労働省:

https://www.dol.gov/ui/data.pdf

アメリカ合衆国 労働省雇用管理局

https://oui.doleta.gov/unemploy/wkclaims/report.asp

これをcsvファイルにしておきます。
列は「N.S.A(日付)」「S.F.(申請数)」の2列分を用意します。




pandas を使ってデータを読み込みします。
import pandas as pd

df = pd.read_table("米失業申請者数データ20200328.csv")
df['day'] = pd.to_datetime(df['N.S.A'], format='%m/%d/%Y')
「N.S.A」列が日付の部分の文字列「m/d/y」形式になっているので
日付のデータに直します。

次に可視化ツールのplotlyの方ですが
普通はインストールされていないと思うので
インストールしていない方はpip install plotly
などでインストールしてください。

以下のコードがこのデータを可視化するコードです。
import plotly
plotly.offline.init_notebook_mode(connected=False)
data = [
    plotly.graph_objs.Scatter(x=df["day"], y=df["S.F."], name="Claims")
]
layout = plotly.graph_objs.Layout(
    width=1000, height=600,
    title="title",
    xaxis={"title":"Years"},
    yaxis={"title":"Claims"},
)
fig = plotly.graph_objs.Figure(data=data, layout=layout)
plotly.offline.iplot(fig, show_link=False) 

日付を横軸(x) , 申請者数を縦軸(y)にあてて
線グラフを作ります。

可視化の結果は・・・
スクリーンショット 2020-04-05 15.56.29

右上にplotlyのツール類が表示され、ズームインアウトや
選択など色々選んで操作できます。

一般的なpandas、matplotlibの可視化では
動かすことができないので
可視化された図表を動かして見ることのできる
plotlyはかなりの優れものです。

データの方を見てみると
1982年とリーマンショックのあった2009年に
かなり多くの申請があったことが見えました。

しかし2020年3月になると
ドーンと跳ね上がって・・・

スクリーンショット 2020-04-05 16.01.20

爆増しているのが見えます。
レポートの数値から見ると
失業申請者数は600万人を超えているみたいですね。

リーマンの時でさえ100万人に満たなかった訳で
今回の影響がどれだけヤバイのかがすぐにわかります。

このデータは3/28のデータ
今日は4/5なのでそこから1週間経ってるいるため
さらに倍増している可能性もあります。

一説によると
アメリカの労働人口の2割ほどが影響を受けているそうで
もし、日本でも同様の事態となると
数十万人 - 100万人単位で
影響を受ける方が増えると予想されます。

特にレストランやバー、映画館、ホテル、スポーツジム
などは営業停止しており
特定の製造業も工場の稼働停止をしています。

リーマンの時は稼働停止までは至っていなかったと思うので
10年前の大不況に比べると
はるかに大きな不況が目の前に来ています。

前回の余波は、自分も食らったので2年くらい
まともな仕事が無かったです。

今回、それを超えるようなことに
ならないことを願うばかりです。

エンジニアの対策としては
現状新規案件が白紙、撤回されたり
内定も取り消されるケースが増えているようです。

フリーランスになったり、転職活動は
かなり厳しくなると予想されるので
今雇用があるなら、そこでじっと騒動が収まるまで
耐えるしかないかなと思います。

頑張って乗り切れば
明るい未来が待っていると思いたい。

それでは。