2022年の就職率統計とグラフを活用した高等教育機関卒業生の分析 (feat. Python)

データから卒業生の就職率統計をより理解しやすくするにはどうすればよいのでしょうか？就職率統計は、雇用市場の健全性を測ることができる重要な指標です。 特に、2022年の高等教育機関卒業生の就職率は69.6%で、前年比1.9%p上昇し、注目されています。

この記事では、就職率統計と就職率グラフを中心に、新卒者の就職動向を視覚的に分析する方法を紹介します。 Pythonを活用したコードやグラフの可視化も一緒に解説し、誰でも簡単に理解できるように親切に説明します。

就職率統計とは？

就職率統計は、特定の集団（例えば、卒業生）の就職状況を示す数値です。例えば、2022年の高等教育機関卒業生の場合、卒業生558,039人のうち、就職対象者は479,573人で、実際に就職した卒業生は333,909人です。 これにより、69.6%の就職率が算出されます。

就職率は以下の式で計算されます。

就職率 = (就職者数/就職対象者数) × 100  

これらの統計は、卒業生の進路決定、雇用市場の変化、教育政策の策定などに重要な役割を果たします。

Pythonで就職率グラフを描く

Pythonを使うと、就職率統計を簡単に可視化することができます。以下は、就職率統計を活用して棒グラフと円形の強調線を含むグラフを描画するコードです。

matplotlib.pyplot as plt をインポートします。
matplotlib.patches from matplotlib.patches import Circle

# データ設定
graduates = 558039
job_seekers = 479573
employed = 333909
employment_rate = 69.6
increase_rate = 1.9

# キャンバス作成
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 8)
ax.axis('off') #軸を隠す

#棒グラフスタイルのデータ
bar_data = [...
    {"label"：f"Graduates {graduates:,}", "value"：10, "color"："#88CCEE"}、
    {"label"：f"求職者 {job_seekers:,}", "value"：8.5, "color"："#44AA99"}, "color": "#44AA99"}、
    {"label"：f"就業者{就業者:,}", "value"：6, "color"："#FF6F61"}、
]

#バーの描画
for i, bar in enumerate(bar_data)：
    ax.barh(y=7 - i * 1.5, width=bar["value"], height=0.8, color=bar["color"], edgecolor="black")
    ax.text(bar["value"] + 0.2, 7 - i * 1.5, bar["label"], va="center", fontsize=12)

# テキストの強調表示
ax.text(2, 2.2, "2022 Higher Education Graduates Employment Rate", fontsize=16, weight="bold")
ax.text(2, 1.5, f"{employment_rate:.1f}%", fontsize=30, color="#FF6F61", weight="bold")
ax.text(2, 1.0, f"前年比増加率: {increase_rate:.1f}p", fontsize=12, color="gray")

# 円形の強調線を描く
circle_center = (8, 3.5)
circle_colors = ["#FF6F61", "#FFB5A1", "#FFD2C7"]].
for i、enumerate(circle_colors)で色を指定します：
    circle = Circle(circle_center, radius=0.8 + i * 0.3, edgecolor=color, facecolor="none", lw=2)
    ax.add_patch(circle)

# 調査基準日テキスト
ax.text(2, 0.5, "Based on Survey Date: 2022-12-31", fontsize=10, color="gray")

# プロット出力
plt.tight_layout()
plt.show()

コードの簡単な解説

1. データ設定
   • 卒業者数、就職対象者数、就職者数を設定します。就職率と前年比の増加率もテキストで追加します。
2. キャンバス作成
   • matplotlibの plt.subplotsを使用してグラフ領域を生成します。X,Y軸は非表示にして読みやすさを高めました。
3. 棒グラフを描く
   • 各ロッドを ax.barhと描きながら、 ラベルで詳細をテキストで表示しました。
4. テキスト強調表示
   • 就職率(69.6%)を中心に強調テキストを追加しました。 weight="bold"を使用して、主要な数字を際立たせました。
5. 円形の強調線を追加
   • matplotlib.patches.Circleを使用して、就職率を中心に円形の強調線を描きました。
6. 調査基準日追加
   • 下部に調査基準日(2022-12-31)テキストを追加しました。

就職率グラフのインサイト

このグラフから、卒業生、就職対象者、就職者の割合を直感的に確認することができます。 特に、就職率(69.6%)と前年比増加率(1.9%)は、ポジティブな雇用市場の流れを示しています。

仕上げ

この記事では、就職率統計と就職率グラフを活用したデータ分析方法を紹介しました。 Pythonで可視化を実装することで、データを効果的に伝えることができました。 皆さんもこのコードを応用して様々なデータを分析し、インサイトを導き出してみてください！

ちなみに、就職率とともに、大学のランキングにも関心が高いのは事実ですよね？ 2025年の世界の大学ランキングを可視化する (Pythonデータの可視化) ポストを読んでみてください！

# コード詳細解説

1.ライブラリのインポート

matplotlib.pyplot as plt をインポートします。
matplotlib.patches from matplotlib.patches import Circle

• matplotlib.pyplot: Pythonのデータビジュアライゼーションライブラリで、グラフやプロットを生成するために使用されます。
• matplotlib.patches.Circle: グラフに円形の強調線を追加するためのクラスを取得します。

2.データ設定

graduates = 558039
job_seekers = 479573
employed = 333909
employment_rate = 69.6
increase_rate = 1.9

• 卒業生高等教育機関の卒業生数(558,039人)を保存します。
• job_seekers就職対象者に分類された卒業生数(479,573人)を保存します。
• 採用実際に就職した卒業生数(333,909人)を保存します。
• 雇用率就職率(69.6%)です。
• increase_rate前年比就職率増加率(1.9%p)です。

3.キャンバス作成

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 8)
ax.axis('off') # 軸を非表示にします。

• fig, ax = plt.subplots(): グラフを描くためのキャンバスを生成します。
  • figsize=(8, 6): グラフサイズを幅8インチ、高さ6インチに設定します。
• set_xlimそして set_ylim: X軸(0,10)とY軸(,08)の範囲を設定します。
• ax.axis('off'): 軸を非表示にして、グラフがきれいに見えるように設定します。

4.棒グラフデータ設定

bar_data = [...
    {"label"：f"卒業生{卒業生:,}", "value"：10, "color"："#88CCEE"}, "color": "#88CCEE"、
    {"label"：f"求職者 {job_seekers:,}", "value"：8.5, "color"："#44AA99"}, "color": "#44AA99"}、
    {"label"：f"就業者{就業者:,}", "value"：6, "color"："#FF6F61"}、
]

• bar_data: バーグラフに表示するデータをリスト形式で保存します。
  • ラベル: 各バーに表示されるテキスト(数字と一緒にコンマでフォーマット)。
  • 価値:ロッドの長さを決定する値です。
  • 色: 棒の色を表します。

5.棒の描画

for i, bar in enumerate(bar_data)：
    ax.barh(y=7 - i * 1.5, width=bar["value"], height=0.8, color=bar["color"], edgecolor="black")
    ax.text(bar["value"] + 0.2, 7 - i * 1.5, bar["label"], va="center", fontsize=12)

• i の場合、enumerate(bar_data) で bar を指定します。: bar_data リストの各項目を繰り返し処理します。
  • y=7 - i * 1.5: Y軸の棒の位置を設定します(棒の間隔: 1.5)。
  • width=bar["value"]: データ値に応じてバーの長さを設定します。
  • 高さ=0.8棒の太さを設定します。
  • color=bar["color"]]:バーの色を設定します。
  • edgecolor="black"バー境界線の色を黒に設定します。
• ax.text: 各バーの右側にテキストを追加します。
  • bar["label"］テキストの内容。
  • va="center":テキストをバーの垂直中心に合わせます。

6.テキストの強調表示

ax.text(2, 2.2, "2022年 高卒者就職率", fontsize=16, weight="bold")
ax.text(2, 1.5, f"{employment_rate:.1f}%", fontsize=30, color="#FF6F61", weight="bold")
ax.text(2, 1.0, f"前年比増加率: {increase_rate:.1f}p", fontsize=12, color="gray")

• ax.text(x, y, text): グラフにテキストを追加します。
  • 最初のテキスト: グラフタイトル。位置は(2, 2.2)、太字(weight="bold").
  • 2番目のテキスト就職率(69.6%)を強調。フォントサイズ30、赤色強調。
  • 3番目のテキスト前年比増加率(1.9%p)をグレー文字で追加。

7.円形の強調線を追加

circle_center = (8, 3.5)
circle_colors = ["#FF6F61", "#FFB5A1", "#FFD2C7"].
i の場合、enumerate(circle_colors)で色を指定します：
    circle = Circle(circle_center, radius=0.8 + i * 0.3, edgecolor=color, facecolor="none", lw=2)
    ax.add_patch(circle)

• circle_center円形強調線の中心座標を設定します。
• circle_colors円形強調線のカラーリスト。
• i の場合、enumerate(circle_colors) で色を指定します。: 色リストを繰り返して円を描きます。
  • radius=0.8 + i * 0.3:円の半径が徐々に大きくなるように設定します。
  • edgecolor=color:円の縁取りの色。
  • facecolor="none":円の内側を空白にして透明に設定します。
  • ax.add_patch(circle)作成した円をグラフに追加します。

8.調査基準日追加

ax.text(2, 0.5, "Based on Survey Date: 2022-12-31", fontsize=10, color="gray")

• ax.text: グラフ下部に調査基準日をテキストで追加します。
• fontsize=10: 小さいサイズのフォントを使用して付加情報を提供します。

9.プロット出力

plt.tight_layout()
plt.show()

• plt.tight_layout(): グラフ内の要素が互いに重ならないように自動的に間隔を調整します。
• plt.show(): 生成されたグラフを画面に表示します。