構成とタイムラインは以下のとおりです。

• 導入
  • 自己紹介
  • 会社紹介
  • オーディエンスに求める前提知識
  • 発表コンテンツ
  • この題材を選んだ理由やきっかけ
  • オーディエンスが持って帰れる具体的な知識やノウハウ
• Pythonの前に：公的統計とe-StatAPIについて
  • 公的統計とオープンデータの定義
  • 世界と米国の公的データ
  • pandas-datareaderでデータ取得
  • 日本の公的データ
  • 公的統計APIと政府統計ポータルサイトe-Stat
• Pythonでのe-Statデータの扱い方(APIでのデータ取得から前処理まで)
  • e-Stat API機能について
  • 事例で扱う統計：家計調査について
  • APIでデータ取得(requests)
  • e-Stat API取得データの扱いにくい点
  • 戻り値のJSON(dict)は深い入れ子構造になっていて扱いにくい
  • テーブルの項目名(メタデータ)を別で取得して結合する必要がある
  • 値の列を見ると、数値でない欠損と思われる特殊文字がいろいろある
  • 統計表IDの調べ方がわかりにくく、目的に沿ったデータが見つけにくい
  • データ取得レコード数の上限
  • 上記、扱いにくい点の解消方法を説明(requests, pandas)
  • データ取得から面倒な前処理までのすべてを数行で解決できるよう(発表日までに)ライブラリ化して紹介
  • 事例:家計調査のデータ活用(plotly)
• 公的統計のこれから
• おわりに