山手線の平均乗降者数の成長率ランキング　2002年と2017年との比較

こんにちは！ソフ蔵です。

今回は、JR東日本さんが公開されている「駅別の1日の平均乗車数データ」に基づいて、

山手線の29駅についての成長率を可視化してみましたので共有です。

1つ目のレポートでは、2022年の乗降者数と2002年の乗降者数を比較しています。

2つ目のレポートでは、2022年の乗降者数と2017年の乗降者数を比較しています。

この20年の長期間でじわじわと成長した駅、またはこの5年間でじわりと成長している駅を見て、

ポテンシャルのあるエリアを発見してみましょう！

レポートは下記となります。

●2002年比

20年前の2002との比較では、大崎駅が＋192%と大きく成長していることが分かります。

次いで、秋葉原、新大久保、日暮里についても、20年比ではプラスに成長していることが分かります。

一方、意外なことに大きく成長率を落としたのが渋谷駅。

2002年には、1日の平均乗車数が424,460人でしたが、2020年には292,631と約1/3程度乗降者が減ったことが分かります。

驚くべきことに2017年比では、全ての駅について乗降者が100%割れ。

この大きな要因となったと想定されるのが、新型コロナウイルスによる「ステイホーム」活動。

未知のウイルスにより、外出を制限された結果、乗降者も大きく沈みました。

一方、それでも新大久保駅、大塚駅、駒込駅については、比較的乗降者が減らなかったということが分かります。

他方、大きく乗降者数が減少したのが、品川、有楽町、新橋。

これはオフィス街エリアの駅というのは明白なので、在宅ワークによる影響を受けていることが分かります。

以上、ちょっとした分析レポートでした！

Power BIを中心にデータのビジネスへの活用方法やノウハウを伝えております。
データに基づいてビジネスを可視化したり、データ分析基盤作りの支援をしています。

Power BIを活用したデータ分析ダッシュボードの構築・運用支援を行ってます。
経営分析やコスト分析など、業務に合わせた最適なダッシュボード設計から、導入後の活用サポートまで幅広く対応してますので、ご興味をお持ちの方はご相談ください。

ココナラでもご依頼を承っております。
>>>ココナラはこちら

業務や分析目的に合わせたデータセットの整備、提供を行っております。
データの前処理やクレンジング、外部のデータ（人口データ・天気データ・日付データ・緯度経度）等、データ分析で活用できる形式にてご提供いたします。
「効率的に分析できる環境を整えたい」といった課題をお持ちであれば、ご相談ください。