データの可視化 日本人の誕生日ランキングをあらわす一枚の画像

データの可視化 日本人の誕生日ランキングをあらわす一枚の画像

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日本人の誕生日ランキングを、一枚の画像にしてみました。
値の大小を、色であらわす”ヒートマップ”と呼ばれる手法を使って、QlikViewで作成しています。

はじめにお断りしておくと、このアイディアはわたしが思いついたものではなく、Web上で話題になっていたものを見つけ、おなじことをQlikViewで試してみたというものです。
ただし、データは現時点の最新のデータを使用しています。

データとしても興味深いですし、可視化の例としても面白いと思います。
また、操作も比較的簡単ですので、QlikView初心者の方もぜひご覧ください。

手っ取り早く、日本人の誕生日ランキングが見たいという方は、こちらをご覧ください。
日本人の誕生日ランキング(ヒートマップの画像)
日本人の誕生日ランキング(一覧表)
※1996年~2013年のデータを使用しているため、ほかで公開されているものとは結果が異なります。(ほかで公開されているものは1981年~2010年のデータが多いようです。)

また、元ネタに興味のある方は外部リンクにまとめましたのでご覧ください。
日本人の誕生日ランキングを、おなじ手法で可視化したものもあります。


データの確認とデータロード


出典

出典:厚生労働省「人口動態統計」
今回使用するデータは、厚生労働省の「人口動態統計」をもとに作成したものです。
「人口動態統計」は、政府統計の総合窓口(e-Stat)で公開されています。
他の年月の統計表一覧 政府統計の総合窓口 GL08020102
※このページには、1995年以降のデータが公開されていますが、1995年分はPDFのみのため、1996年以降のデータを使用しています。
※Web上にある多くのデータは、「シルシルミシル」というテレビ番組で放送されたデータをもとにしているようです。
こちらも厚生労働省の調査をもとにしているようですが、シルシルミシル版は1981年~2010年のデータ、今回使用するのは1996年~2013年のデータですので、結果が異なります。

ファイルのダウンロード

ここでは以下のファイルを使用しますので、ダウンロードしてください。
birthday.zip
Zip形式ですので、ダウンロード後解凍してください。
以下のファイルが含まれています。
birthday-ranking-101
明細.csv
明細のデータです。
誕生日以外にも、産まれた年や時間、場所などのデータが含まれています。
birthday-ranking-102
ランキング.csv
明細のデータを集計したものです。誕生日ごとに出生数の合計と順位のデータが含まれています。
birthday-ranking-103

データの取り込み

それでは、QlikViewにデータを取り込んでみましょう。
まずはファイルを新規に作成し、[ロードスクリプトの編集]画面を起動します。
birthday-ranking-104
ロードスクリプトの最下行にカーソルをあわせて、[テーブルファイル]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-105
まずは明細のデータを選択します。「明細.csv」を選択してください。
birthday-ranking-106
ファイルウィザードが起動します。
今回は単純にデータを取り込むだけですので、とくになにも変更せず、そのまま[終了]ボタンをクリックしてください。
birthday-ranking-107
つづいて、ランキングのデータも取り込みます。
ロードスクリプトの最下行にカーソルをあわせて、[テーブルファイル]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-108
「ランキング.csv」を選択してください。
birthday-ranking-109
今回も単純にデータを取り込むだけです。そのまま[終了]ボタンをクリックしてください。
birthday-ranking-110
ロードスクリプトが作成されました。
[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-111
データを取り込んでみましょう。
[リロード]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-112
ファイルを保存してください。
birthday-ranking-113birthday-ranking-114
データが取り込まれました。
[閉じる]ボタンをクリックしてください。
birthday-ranking-115


チャートの作成

それではチャートを作成してみましょう。

ストレートテーブルの作成

ヒートマップを作成する前に、まずは単純なストレートテーブルを作成します。
シートの余白で右クリックし[シートオブジェクトの追加]→[チャート]を選択します。
birthday-ranking-201
[ストレートテーブル]を選択し、[次へ]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-202
軸項目には「誕生日」を設定し、[次へ]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-203
数式に「合計出生数」と入力し、[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-204
もう一つ数式を追加します。
画面左側の[追加]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-205
数式に「順位」と入力し、[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-206
以上で完成です。[完了]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-207
ストレートテーブルが作成できました。
birthday-ranking-208
「順位」のラベル部分をダブルクリックして、順位で並べ替えてください。
これを見ると、日本人の誕生日でもっとも多いのは、12月25日のようです。
birthday-ranking-209
では最下位はなんでしょうか。
スクロールバーをドラッグし、最下部までスクロールしてください。
日本人の誕生日でもっとも少ないのは、2月29日のようです。
birthday-ranking-2102月29日は四年に一回しかないので、数が少ないのは当然ですね。
2月29日を除いて見てみると、1月1日、1月2日、12月31日など、年末年始の日付が下位に固まっていますね。

それでは、自分や知人の誕生日が探しやすいように、リストボックスを追加してみましょう。
シートの余白で右クリックし[リストボックスの追加]を選択します。
birthday-ranking-211
「誕生日」を選択して、[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-212
リストボックスが作成されました。
birthday-ranking-213
リストボックスの右上にある、虫眼鏡ボタンから検索ができます。
ここでは、この記事を公開した日付である「2月19日」を検索しています。
birthday-ranking-214
2月19日は303位でした。かなり下の方の順位ですね。
birthday-ranking-215ご自分の誕生日や知人の誕生日などで、いろいろ検索してみると面白いと思います。

では、いったん選択をクリアしておきましょう。
ツールバーの[クリア]ボタンをクリックしてください。
birthday-ranking-216birthday-ranking-217

ピボットテーブルの作成

それでは、ここからヒートマップを作成してきます。
まずは、単純な(色のついていない)ピボットテーブルを作成してみましょう。

新しいシートを追加します。
ツールバーの[シートの追加]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-301
新しいシートを開き、シートの余白で右クリックし[シートオブジェクトの追加]→[チャート]を選択します。
birthday-ranking-302
ピボットテーブルを選択して、[次へ]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-303
軸項目に「日」と「月」を設定し、[次へ]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-304
数式に「順位」と入力し、[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-305
以上で完成です。
[完了]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-306
ピボットテーブルが完成しました。
データがなにも表示されていませんが、これは軸項目の値がすべて折りたたまれているためです。
birthday-ranking-307
ピボットテーブルの中で、「日」のラベル部分を右クリックし、[すべてを展開する]を選択します。
birthday-ranking-308
データが表示されたら、「月」を横方向に展開します。
「月」のラベル部分をクリックし、そのまま右方向にドラッグします。
下図のように、青い矢印が表示されたら、マウスのボタンを離します。
birthday-ranking-309
「月」が横方向に展開されました。
birthday-ranking-310
位置やサイズを調整しましょう。
ピボットテーブルを右クリックし、[データに列幅を合わせる]を選択します。
birthday-ranking-311
ピボットテーブルを下方向に広げ、31日分すべてのデータが表示されるようにします。
birthday-ranking-312
すべてのデータが表示できました。
birthday-ranking-313このままでもいいのですが、もう少しだけ列幅を広げておくと見やすくなります。
1月と2月の境界をドラッグして、列幅を広げます。
birthday-ranking-314
きれいに表示されました。
birthday-ranking-315

ヒートマップの作成

それでは、ピボットテーブルに色をつけて、ヒートマップにしてみましょう。
まず、ピボットテーブルを右クリックして、[プロパティ]を選択します。
birthday-ranking-401
[数式]タブを開き、「順位」の左側の[+]ボタンをクリックします。
数式の詳細な設定項目が表示されます。
この中の[背景色]で背景色を設定できます。
birthday-ranking-402
ただし、最初からヒートマップにするのは難しいため、まずは黒一色で塗りつぶしてみましょう。
[背景色]を選択し、画面右側の[定義]に以下のように入力します。
Black()
※末尾に()を付けるのを忘れないでください。
入力後、[OK]ボタンをクリックします。
birthday-ranking-403色を指定するには、カラー関数と呼ばれる専用の関数を使用します。
Blackというのもカラー関数の一種で、黒をあらわします。ほかにもWhite、Redなど、よく使用する色はあらかじめ関数として用意されています。(ヘルプの「カラー関数」の項目に一覧があります。)
これらは定数や変数ではなく、あくまで”関数”であるという点に注意してください。これは言い換えると、末尾の()が必須であるということです。

ピボットテーブルを黒で塗りつぶすことができました。
birthday-ranking-404
では、さきほどと同じように、ピボットテーブルのプロパティを開き、[背景色]を選択してください。
[定義]を以下のように書き換えます。
ColorMix1(順位 / 366, Black(), White())
birthday-ranking-405また新しい関数がでてきました。
ColorMix1もカラー関数の一種で、これは値の大小に応じてグラデーションを作成する関数です。
ColorMix1(値, 色1, 色2)

  • 0~1の値を指定します。
    0が色1をあらわし、1が色2をあらわします。0.5と指定すると色1と色2を半分ずつ混ぜあわせた色になります。
  • 色1
    1つ目の色を指定します。値が0のときの色になります。
  • 色2
    2つ目の色を指定します。値が1のときの色になります。
ここでは順位を366で割ることで、1位を(ほぼ)0に、366位を1に置き換えています。

結果を見てみましょう。
1位から366位を、黒から白へのグラデーションで表示できました。
birthday-ranking-406以上がヒートマップの基本的な考え方です。
つまり、ColorMix1関数などのカラー関数を使い、値から色を作成するという点がポイントになります。
ここまで理解できれば、あとはこの応用になります。

では、ヒートマップを少しずつ見やすくしていってみましょう。
まず、白黒では味気ないので、色をつけてみましょう。ヒートマップでよくあるのは、緑から赤へのグラデーションです。
数式を以下のように書き換えてみましょう。
ColorMix1(順位 / 366, LightGreen(), LightRed())
birthday-ranking-407birthday-ranking-408これは色を変えているだけなので簡単ですね。

では、すこし応用していきましょう。
Black、Redなどのあらかじめ用意された色ではなく、自分で色を作成してみます。
指定方法はいくつかあるのですが、RGB関数を使う方法がもっとも一般的です。
数式を以下のように書き換えてみましょう。
ColorMix1(順位 / 366, RGB(0, 128, 255), RGB(255, 96, 96))
birthday-ranking-409birthday-ranking-410RGBもカラー関数の一種で、これはRGB(Red、Green、Blue)で色を作成する関数です。
RGB(赤, 緑, 青)
赤、緑、青の値は0~255の範囲で指定します。
つまり、RGB(0, 0, 0)は黒をあらわし、Black()と指定するのとおなじです。

ほかの例も見てみましょう。
赤系と青系などを混ぜると、どうしても中間の色が汚くなるため、片方を白にするのもお勧めです。
数式を以下のように書き換えてみましょう。
ColorMix1(順位 / 366, RGB(0, 128, 255), White())
birthday-ranking-411birthday-ranking-412こうすることで、白黒印刷しても差異が分かりやすいという利点もあります。

さらに応用編です。
ColorMix1という関数名を見たときに想像できたかもしれませんが、ColorMix2という関数もあります。
ColorMix2関数は、3色のグラデーションを作成する関数です。
ちなみに、ColorMix3関数はありません。

数式を以下のように書き換えてみましょう。
ColorMix2((順位 - 183) / 183, RGB(0, 128, 255), RGB(255, 96, 96), White())
birthday-ranking-413birthday-ranking-414
ColorMix2(値, 色1, 色2, 色3)

  • -1~1の値を指定します。
    -1が色1、1が色2をあらわします。
    色3を指定している場合は、0が色3をあらわします。
  • 色1
    1つ目の色を指定します。値が-1のときの色になります。
  • 色2
    2つ目の色を指定します。値が1のときの色になります。
  • 色3
    3つ目の色を指定します。値が0のときの色になります。

最後にグラデーションを使わずに、n段階(ここでは9段階)で個別に色を指定する方法をご紹介します。
数式を以下のように書き換えてみましょう。
※[定義]の入力欄が狭い場合は、右側の[…]ボタンをクリックすると、別ウィンドウで式を入力できます。
Pick(Ceil(順位 / 366 * 9),
  RGB(26, 152, 80), RGB(102, 189, 99), RGB(166, 217, 106),
  RGB(217, 239, 139), RGB(255, 255, 191), RGB(254, 224, 139),
  RGB(253, 174, 97), RGB(244, 109, 67), RGB(215, 48, 39))
birthday-ranking-415birthday-ranking-416最終的には、このように個別に指定するのが一番きれいだと思います。ただその分、式は複雑になりますので、状況に応じてうまく使い分けてください。

では、式の内容を解説していきます。
まず、Pick関数は前回の記事でも使用しましたが、数値の連番を別の値に置き換えるものです。
Pick(数値, 値1, 値2, ..., 値n)
このように指定すると、数値が1だったときは値1が、数値が2だったときは値2が返されます。
今回の例では、「Ceil(順位 / 366 * 9)」の部分で1~9の連番を作り、その後ろに9個の色を列挙することで、連番を色に置き換えています。

つづいて、Ceil関数は数値を切り上げる関数です。
今回の例では、以下の指定により、1位~366位の順位を1~9の連番に置き換えています。
Ceil(順位 / 366 * 9)
順位を366で割れば0~1の値が作成できるので、それに9を掛ければ0~9の値が作成できます。
ただし、そのままだと小数が含まれるため、Ceil関数で小数点以下を切り上げている、ということになります。

以上でヒートマップの作成は終了です。
最後に、色を付ける前の状態と見比べてみましょう。
birthday-ranking-417当然ですが、色を付けた方が分かりやすいですね。やはりこれぐらいのデータ量になると、色をつけるなどの工夫がないと、全体像を把握するのが難しくなります。
今回は誕生日のデータでしたが、ヒートマップ自体はデータの種類に関係なく使える手法ですので、ぜひいろいろと応用してみてください。


最後に…

今回はヒートマップの作成をとおして、QlikViewのカラー関数についてご覧いただきました。
最後の例は難しかったかもしれませんが、簡単なものであればごく簡単な指定で作成できるということが、お分かりいただけたのではないでしょうか。
また、最後の例に関しても、必要になったときにコピーして、ご自分の環境にあわせて(たとえば項目名だけ変えて)使用できれば充分だと思います。

今回はヒートマップの作成が本題だったため、データの中身についてはほとんど触れませんでした。しかし作成したヒートマップを見てみると、いくつか面白いことに気づきます。
(たとえば、9月で1日だけ極端に順位が低い日があります。これはなぜでしょうか?)

また、今回使用したデータには、誕生日以外にも、産まれた年や時間、場所などのデータが含まれています。

このデータを使って、いろいろと分析してみると面白そうですので、機会があれば、またこのブログで取り上げてみたいと思います。

お疲れ様でした。


参考資料


ヒートマップで使用したカラースキーマ

最後のヒートマップの配色は以下を参考にしました。
Calendar Heatmap QlikView Extension (D3CalendarView)
http://www.qlikblog.at/3070/calendar-heatmap-qlikview-extension-d3calendarview/
もともとは、d3.jsのCalendar Viewというライブラリで使用している配色のようです。
Calendar View
http://bl.ocks.org/mbostock/4063318
このライブラリでは以下の11色が定義されていますが、今回はこのうち一番上と一番下の色を省いた9色を使用しました。
RGB(0, 104, 55)
RGB(26, 152, 80)
RGB(102, 189, 99)
RGB(166, 217, 106)
RGB(217, 239, 139)
RGB(255, 255, 191)
RGB(254, 224, 139)
RGB(253, 174, 97)
RGB(244, 109, 67)
RGB(215, 48, 39)
RGB(165, 0, 38)

日本人の誕生日ランキング(ヒートマップの画像)

出典:厚生労働省「人口動態統計」 1996年~2013年
作成ツール:QlikView Personal Edition

birthday-ranking-heatmap-s


日本人の誕生日ランキング(一覧表)

出典:厚生労働省「人口動態統計」 1996年~2013年
誕生日順位合計出生数
1月1日1136536515
1月2日1236436814
1月3日1336239253
1月4日1430550166
1月5日15557845
1月6日163055444
1月7日175254401
1月8日1819351871
1月9日1932949524
1月10日11028950431
1月11日1116853956
1月12日11213252729
1月13日11324751098
1月14日11430250188
1月15日11520751625
1月16日11610953148
1月17日1176454169
1月18日1185954245
1月19日11910653228
1月20日12010453305
1月21日1214254887
1月22日1225454363
1月23日1235654326
1月24日1246354183
1月25日1254654652
1月26日1265554341
1月27日12713052748
1月28日12810253326
1月29日12914052612
1月30日13012952758
1月31日13116152330
2月1日217653771
2月2日228153687
2月3日2321151595
2月4日2426650867
2月5日2518352045
2月6日2617952067
2月7日2713452669
2月8日2810153340
2月9日2918851981
2月10日21016352317
2月11日21135640672
2月12日21234248650
2月13日21321751542
2月14日2148653615
2月15日21514752559
2月16日21624851062
2月17日21732849529
2月18日21828750442
2月19日21930350174
2月20日22024351118
2月21日22124651111
2月22日2228953576
2月23日22325451010
2月24日22432049810
2月25日22531050106
2月26日22627950596
2月27日22728850433
2月28日22825051053
2月29日22936612813
3月1日319053562
3月2日3225750977
3月3日3318751992
3月4日3431749967
3月5日3518252052
3月6日3621451577
3月7日3723451257
3月8日3819751720
3月9日3931849914
3月10日31030850113
3月11日31130150195
3月12日31219651813
3月13日31331949827
3月14日31425151035
3月15日31518951979
3月16日31628450520
3月17日31732149799
3月18日31820051698
3月19日31918052062
3月20日32035144017
3月21日32134845615
3月22日32229850261
3月23日32327650701
3月24日32430450173
3月25日32528150570
3月26日32626750836
3月27日32732649567
3月28日32833549128
3月29日32934148671
3月30日33034547734
3月31日33134945090
4月1日4135441660
4月2日421656587
4月3日438053706
4月4日4427550713
4月5日4513852632
4月6日4627750635
4月7日4730850113
4月8日4826250938
4月9日4931250047
4月10日41022351446
4月11日41120451655
4月12日41216052348
4月13日41333849010
4月14日41433249351
4月15日41528550510
4月16日41622951353
4月17日41727250759
4月18日41823351275
4月19日41920951610
4月20日42029550317
4月21日42130650159
4月22日42224551112
4月23日42312552830
4月24日42419851715
4月25日42511653056
4月26日4266054204
4月27日4277353817
4月28日4289153551
4月29日42935740648
4月30日43020551648
5月1日51857493
5月2日52657790
5月3日5335242033
5月4日5435840593
5月5日5535541259
5月6日5634348261
5月7日572255795
5月8日581556637
5月9日593655057
5月10日5102355751
5月11日51117852081
5月12日51228050581
5月13日51327450716
5月14日51414952525
5月15日51511453089
5月16日51614152604
5月17日51711053139
5月18日51823251276
5月19日51933948991
5月20日52025950972
5月21日52115752362
5月22日52221351586
5月23日52320251679
5月24日52417252114
5月25日52529750298
5月26日52633349260
5月27日52729450324
5月28日52822151453
5月29日52929250351
5月30日53021651553
5月31日53123051333
6月1日6127150763
6月2日6231150062
6月3日6327050782
6月4日6420651628
6月5日6522051480
6月6日6616852209
6月7日6716452278
6月8日6823751230
6月9日6931549974
6月10日61022251450
6月11日61114452579
6月12日61217452106
6月13日61324151172
6月14日61413952631
6月15日61523151298
6月16日61627850626
6月17日61719951711
6月18日61813352672
6月19日61922651366
6月20日62011853033
6月21日62111153125
6月22日62226450906
6月23日62329050392
6月24日62422851356
6月25日62515452420
6月26日62618452040
6月27日62718152060
6月28日62815552381
6月29日62928650494
6月30日63032249797
7月1日7111553069
7月2日729753449
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最初にこのアイディアが公開されたのは、おそらく”The Daily Viz”という海外のメディアです。
How Common Is Your Birthday? | The Daily Viz
http://thedailyviz.com/2012/05/12/how-common-is-your-birthday/
下の方にある「Data source」からリンクをたどると、もとのデータはNew Yourk Timesが2006年に公開したもののようです。かなり昔ですね。

以下は、日本語の分かりやすい解説記事です。
最も生まれた人が多い日はいつ?生まれた人の多い誕生日ランキングをヒートマップにしてみた | BI for everybody.
http://bi4everybody.com/2012/05/how-common-birthday/

あなたの「生まれた日(ルーツ)」を知ることができるリスト~誕生日ランキング~|Time files ~風に吹かれて~
http://ameblo.jp/timefilesinwinds-0623ast/entry-11034556821.html

どこ探してもなかったので日本人の誕生日多い順ランキング作ってみました
https://twitter.com/nark202/status/495040733280075776/photo/1