社会情報科学概論の図表作成用
図表
- 回帰: アイスクリーム・シャーベット(購入金額) vs 日最高気温の月平均
- クラスタリング: 都市別の肉類購入量 (5年平均)
データ
家計調査データ（お菓子）
e-Stat https://www.e-stat.go.jp/statistics-by-theme/
- e-Stat > 分野から探す > 家計調査 > データベース > 家計収支編-二人以上の世帯-「月次」 > 品目分類 (最新の年のもの)「総数：金額」 – DB
- 表示項目選択で「品目分類」の数字をクリック > 全解除して必要なものだけ選択 > 表示を更新
- いったん複数選んでおき「複数項目の選択／解除」をクリック
- お菓子関係すべて
- 時間軸（月次） > 全解除して必要な月を選択 > 表示を更新
- 10,11年程度 (2009.1 - 2020.1など)
- CSVをダウンロード
- 世帯区分「二人以上の世帯(2000年～)」地域区分「全国」が選択されていることを確認して「ダウンロード」をクリック
- ダウンロード範囲: ページ上部の選択項目
- ファイル形式: CSV形式 (クロス集計表形式)
- ヘッダの出力: 出力しない
- コードの出力: 出力しない
- 「注釈を表示する」のチェックを外し「桁区切りを使用しない」を選択
家計調査データ（牛・豚・鶏肉）
- e-Stat > 分野から探す > 家計調査 > データベース > 家計収支編-二人以上の世帯-「年次」 > 品目分類 (最新の年のもの) 「総数：数量」- DB
- 「品目分類」で牛肉・豚肉・鶏肉を、「時間軸（月次）」で期間を選択
- 2014-2019 としておく
- 「世帯区分」で「二人以上の世帯(2000年～)」」
- CSVをダウンロード
- ダウンロード範囲: 全データ
- ファイル形式: CSV形式 (クロス集計表形式)
- ヘッダの出力: 出力しない
- コードの出力: 出力しない
- 「注釈を表示する」のチェックを外し「桁区切りを使用しない」を選択
気象庁データ
過去の気象データ・ダウンロード https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php
- 「地点を選ぶ」で興味のある地点を選択（「東京」など）
- 「項目を選ぶ」月別値 > 興味のある項目にチェックを入れる
- 日最高気温の月平均
- 日平均気温25°C以上の日数
- 降水量の月合計
- 月平均相対湿度
- 「期間を選ぶ」で期間を選択
- CSVファイルをダウンロード
実行結果
回帰 (regression.py)
- 毎月のアイスクリームの購入金額と気温の関係
- 参考: アイスクリームの売れ方 (回帰): 奥村先生のページ
- 毎月の日数を考慮（うるう年も考慮）
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重回帰 (mult_regression.py)
- チョコレート菓子と気温や年の関係（1回生後期「確率・統計」用）
クラスタリング (clustering.py)
- 牛肉，豚肉，鶏肉の政令指定都市や県庁所在市ごとの購入量(g)をクラスタリングし，日本地図にプロットすることで，地域による生鮮肉の購入の特徴を可視化する
- ★クラスタリング結果を地図へ
- アマノ技研公開の全国の地方公共団体の県庁所在地・位置座標データを使用（2018-10-18版）
- 地図へのプロットは folium 使用 (東京都特別区13100の座標は東京都千代田区13101としている)
- 西日本は牛肉・鶏肉（生鮮肉自体の購入量が多い）
- 東日本は豚肉の購入量が多い
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相関
生鮮肉の購入量の相関 (correlation_meat.py)
- 相関係数の計算
- 牛肉と豚肉の購入量には負の相関
- 牛肉と鶏肉の購入量には正の相関
- 散布図のプロット (seaborn の pairplot)
気温と購入金額の相関 (correlation_temp.py)
- アイスと気温には正の相関
- チョコと気温には負の相関 (2月は外れ値)
- ★お菓子については全てプロット（さらに月ごとに点を色分け）した結果
相関係数の計算の説明用の図作成 (correlation_artificial.py)
- 人工的な数学，物理の点のデータの散布図
- 偏差積の説明用
疑似相関の説明用のネットワーク図 (relation_network.py)
- networkx と graphviz で，第三の変数の介在を説明するためのネットワーク図を出力
非単調なデータでのスピアマンの順位相関係数 (nonlinear_uncorrelated.py)
- y=x^2 の関係