# 公開データ分析の再計算資料 / Recalculation package

記事: https://aria-stella-studio.tabisurushosai.chatgpt.site/analysis/japan-extracurricular-spending-2023

公式原表は sources.json のURL・SHA-256で照合できます。元データの著作・提供主体は各政府機関です。
この集計・分析と文章の制作・確認責任は旅する書斎です。AIを活用しています。

## 再計算

ZIPを別フォルダへ展開し、Python 3.10以上で次を実行します。計算スクリプトは標準ライブラリだけを使います。

    python3 recalculate.py

同じフォルダの分析JSON・CSVを再生成します。原本XLSXは読み取り専用です。
検証には保管した原表セル抽出も利用します。図の描画とPDFの組版は、この簡易パッケージの対象外です。
本文に示した欠測・丸め・分母・対象期間・対象地域の条件を保って再利用してください。
相関や算術分解は因果効果、個人・家計・物件の予測、査定、投資推奨ではありません。

## English

Extract into a separate directory, then run the Python command above (3.10 or newer).
The standard-library script regenerates analysis JSON/CSV in that directory without changing source XLSX files.
Government source URLs and hashes are in sources.json. Cached source-cell extracts support the audits.
This package recalculates the data; chart rendering and PDF typesetting are not included.
Retain the article's scope, dates, denominator and rounding cautions. This is secondary aggregate analysis, not causal or property-level prediction.
