Viikko 1. Itsenäistä QGIS:n käytön harjoittelua

Suomen kuntien työttömyysprosentteja

Ensimmäiseen kurssikertaan liittyvänä tehtävänä oli omavalintaisen koropleettikartan luominen, joko valmiina annetusta aineistosta tai vaihtoehtoisesti itse etsitystä aineistosta. Halusin kokeilla, onnistuisinko etsimään itse tietoa, jota voisi esittää koropleettikartan avulla ja miten tiedon tuominen QGIS:iin oikein onnistuisi.

Lyhyesti sanottuna tie oli pitkä ja kivinen, mutta silti erittäin opettavainen. En tajunnut kuinka vaikeaa oikeanlaisen tiedon löytäminen olisi. Sen lisäksi tiedon tuominen QGIS:iin ja sen näkyminen atrribuuttitaulukossa ymmärrettävällä tavalla tuottivat päänvaivaa. Matkassa oli siis monta mutkaa ja en tiedä onko lopputulos siltikään onnistunut.

Ensimmäinen kokonaan uusi tuttavuus oli csv. tiedostomuoto, johon mieluiten kaikki taulukkomuotoinen aineisto muutetaan.

Karttani aiheeksi valitsin pitkällisen etsimisen, kokeilemisen ja erehdyksien kautta Suomen kuntien työttömyysprosentin. Latasin aineiston Paituli-paikkatietopalvelusta Kuntien avainluvut -nimellä. Tämä aineisto sisälsi paljon samaa tietoa kuin valmiiksi annettu aineisto, mutta ajattelin verrata uudempaa tietoa valmiiksi annettuun vuoden 2015 aineistoon.

Tein siis kaksi karttaa. Toisen lataamastani aineistosta (Kuva 1.) ja toisen kurssikerran Kunnat2015-aineistosta (Kuva 2.) vertailun vuoksi.

Kuva 1. Suomen kuntien työttömyysprosentti vuonna 2016 (2015 kuntarajat) (Lähde: Työssäkäyntitilasto, Tilastokeskus)
Kuva 2. Suomen kuntien työttömyysprosentti vuonna 2015 (Lähde: Tilastokeskus)

 

Kartan tekemisessä ongelmalliseksi koin Suomen kunnissa tapahtuneet muutokset vuosien mittaan. Kuvan 1. kartassa kuudesta kunnasta tieto työttömyysprosentista jäi puuttumaan ( Hämeenkoski, Jalasjärvi, Juankoski, Köyliö, Luvia ja Nastola). Kaikki nämä kunnat ovat entisiä kuntia vuonna 2016, jotka on liitetty toisiin kuntiin (Wikipedia).

Vuoden 2016 ja 2015 karttoja verratessa (Kuva 1. ja Kuva 2.) huomaan korkean työttömyysprosentin kuntien sijainnissa samankaltaisuuksia. Eniten työttömyyttä Suomessa esiintyy idässä. Korkeimman työttömyysprosentin alueet ovat sijoittuneet molemmissa kartoissa samoille alueille, joskin vuoden 2017 kartassa Saarijärven, Kuhmoisten ja Rantasalmen alueilla työttömyys on kasvanut ja levinnyt ympäröiviin kuntiin. Suomen länsi- ja itärannikolla löytyvät suurimmat matalan työttömyyden alueet. Nämä mukailevat myös suurimpien kaupunkien sijainteja. 

Molemmissa kartoissa luokittelurajoina on luonnolliset luokkarajat. En tiedä ovatko nämä kaksi karttaa vertailukelpoisia, koska niissä on eri suuruiset luokkarajat. Käytin vuoden 2015 (Kuva 2.) karttaa apuna arvioidessani vuoden 2017 kartan (Kuva 1.) paikkaansa pitävyyttä. Kartan tekemisessä oli niin monia ongelmia, että olen epävarma lopputuloksesta. En tiedä olisiko kartasta hyötyä missään asiassa, sillä sitä ei voi verrata mihinkään. Hyödyllisempää voisi olla vertailla työttömyysprosentin kehitystä kunnittain jollain aikajaksolla. 

Kaiken kaikkiaan koin aineiston hakemisen, muokkaamisen ja liittämisen työvaiheet erittäin haastavina, ainakin minun tasoiselle tietokoneen ja paikkatieto-ohjelmien käyttäjälle. Moni vaihe vaati useamman tunnin pähkäilyä ja kokeilemista. Jos painit samanlaisten ongelmien kanssa Pasi Okkonen on kirjoittanut blogissaan selkeästi näistä työvaiheista.

Lähteet:
  • Paituli https://avaa.tdata.fi/web/paituli/latauspalvelu
  • Pasi Okkonen. Viikko 1. Ensimmäisen viikon saavutukset ja oivallukset. Luettu:29.1.2019. https://blogs.helsinki.fi/pasiokko/2019/01/24/ensimmaisen-viikon-saavutukset-ja-oivallukset/
  • Wikipedia, Hämeenkoski. https://fi.wikipedia.org/wiki/Hämeenkoski
  • Wikipedia, Jalasjärvi. https://fi.wikipedia.org/wiki/Jalasjärvi
  • Wikipedia, Juankoski. https://fi.wikipedia.org/wiki/Juankoski
  • Wikipedia, Köyliö. https://fi.wikipedia.org/wiki/Köyliö
  • Wikipedia, Luvia. https://fi.wikipedia.org/wiki/Luvia
  • Wikipedia, Nastola. https://fi.wikipedia.org/wiki/Nastola

 

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *