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東京大学前期教養学部理科一類 一年

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(8) 都道府県を行政基盤でグループ分けする (クラスタリング )

前回の記事では、SAS Visual Analytics を用いて時系列データを扱う手法をご説明しました。第7回目となる本記事では、データをグループ分けするクラスタリングについてご紹介します。 クラスタリングとは、多様な特徴を持つデータ群の中から、似通った性質を持つサンプルを抽出しグループ化する機械学習手法です。例えば、顧客をクラスタリングし、各クラスターの特徴(年齢・嗜好等)に合わせた適切なDMを送る、などの活用例があります。本記事では、行政基盤の性質に基づき都道府県をクラスタリングします。本ブログのシリーズの第3回・第5回にて同じデータを異なる手法で分析しておりますので、併せてご参照ください。 本記事では、総務省の「社会・人口統計体系 都道府県データ 社会生活統計指標 :D 行政基盤」のデータを使用しました。   SAS Visual Analytics 8.3 におけるクラスタリング分析 from SAS Institute Japan   本例で作成したクラスターの数は5つですが、オプションから数の変更ができます。特徴量のビンの数も同様に変更可能です。 さて、今回使用した5つの変数は第3回・第5回の記事の分析で、人口増減率に影響を及ぼすとされた要素でした。スライド内クラスター2のラインをご覧ください。財政力指数は低いものの、土木費割合が高いという特徴を共有するクラスターであると読み取れます。これは、第5回の記事のディシジョンツリーを用いた分析によると、財政力が弱いにも関わらず人口増減率が高い自治体の持つ特徴でした。したがってクラスター2内の要素の人口増減率が高い傾向にあることが予想されます。また最も要素数の多いクラスター5についてですが、どのビンにおいても概ね中程度の値を取っており、平均的なクラスターであるとみなせます。このようにクラスタリングによってデータを分類し、各クラスターの特徴に着目することで、データをより分析しやすくすることが可能です。   ここで、SAS Visual Analytics におけるクラスタリングに使われている手法、k-means法の仕組みついてご紹介します。ここではn個のデータをk個のクラスターに分類するとします。 1) n個のデータのうち最初のk個をクラスターの核とし、各データを一番近い核のクラスターに属するように分割します。 2) 各クラスターの重心を求めます。 3) 各データを、それぞれが一番近い重心のクラスターに属するように再分割します。 4) 再分割されたクラスターの重心を求め、(3)の操作をクラスターに変化がなくなるまで行います。 このように、最終的に変動がなくなったクラスターに基づきクラスタリングが行われています。 以上、クラスタリングの手法についてご説明しました。引き続き本ブログのシリーズでは、SAS Visual Analytics を用いた図表・グラフの作成や統計解析の方法について紹介いたします。ぜひご参照ください。 高校生・大学生を対象とした第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、奮ってご参加ください。(追記:募集は締め切られました)  

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(5) 人口増減率に影響を与える行政基盤の解明 (ディシジョンツリー)

本ブログのシリーズでは、SAS Visual Analyticsを用いた図・グラフの作成や統計解析についてご紹介しています。第5回目となる今回は、ディシジョンツリーを用いた分析方法をご説明します。 第1回和歌山県データ利活用コンペティション:大学生の部の課題は「人口減少問題を解決するための施策」でした。前々回の記事では、各自治体の行政基盤が人口増減率に与える影響を線形回帰を用いて評価しました。この手法は説明変数の与える影響の大きさを定量的に評価できるものの、各説明変数間の関係の読み取ることは困難でした。そこで本記事では同じ題材を用いて「ディシジョンツリー」による分析方法をご説明します。ディシジョンツリーでは、各説明変数が目的変数に及ぼす影響を階層ごとに分析することができます。 前々回の記事と同じく、総務省の「社会・人口統計体系 都道府県データ 社会生活統計指標 :D 行政基盤」と「人口推計:都道府県別人口増減率-総人口」のデータを使用しました。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるディシジョンツリーの利用 from SAS Institute Japan   今回の分析において、人口増減に最も大きな影響を与える要素は「財政力指数」でした。都市部など財政力が強い地域の人口が増加しやすいことは感覚的に自然な結果でしょう。 注目すべきは、財政力指数が低い自治体において次に大きな影響を与える要素が「土木費割合」であったことです。無論インフラの整備は市民の暮らしやすさに欠かせない要素ですが、人口増加につながる理由としては、「公共事業による雇用の創出」と捉えることが適切でしょう。今回は行政基盤のみを説明変数に設定しましたが、有効求人倍率や最低賃金等、市民の生活や労働に関連する要素を説明変数に据えることで、より詳細な分析が可能であると予想されます。第一回和歌山県データ利活用コンペティションのサイトにこのテーマに関する優秀作品が掲載されておりますので、ご参照ください。 ディシジョンツリーによる分析は、説明変数が目的変数に及ぼす影響や各説明変数間の関係が理解しやすいというメリットがありますが、モデル作成時に用いたデータに過剰適合し汎化性能が低いというデメリットもあります。目的に応じてツリーの枝数や階層数を適切に調整するようにしましょう。 以上、ディシジョンツリーを用いた分析手法についてご説明しました。本ブログのシリーズの他の記事もぜひご参照ください。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしております。(追記:募集は締め切られました)      

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和歌山県データ利活用コンペティション参考資料(3) 人口増減率に影響を与える行政基盤の解明 (線形回帰の利用)

前回のブログではSAS Visual Analyticsを用いて地図上にデータを表示するジオマップの作成方法をご紹介しました。本記事では統計解析の一例として、線形回帰分析の方法をご説明します。 第1回和歌山県データ利活用コンペティション:大学生の部の課題は「人口減少問題を解決するための施策」でした。人口減少の原因を把握することは、施策を決定するうえで重要な過程の一つです。社会福祉や育児支援等、さまざまな要素がその原因の候補として考えられますが、どの要素が原因として最も妥当であるかを判別するために、各要素が人口増減に与える影響を線形回帰により分析します。本記事では、都道府県ごとの人口増減率と行政基盤との関係を例にとり、線形回帰の分析方法をご紹介します。 今回使用したデータは、総務省の「社会・人口統計体系 都道府県データ 社会生活統計指標 :D 行政基盤」と「人口推計:都道府県別人口増減率-総人口」です。   SAS Visual Analytics 8.3 における線形回帰の利用 from SAS Institute Japan   データのインポート方法の記事はこちらです。 今回は連続型データの説明変数のみを分析しましたが、離散型データの説明変数も「分類効果」に設定することで分析可能です。また、説明変数同士に関係性がある場合は、それらを「交互作用効果」に追加します。 線形回帰のモデル評価において、「財政力指数」と「社会福祉費割合」のp値が有意水準0.05を下回っていたため、これらは説明変数として有効であると判断できます。「財政力指数」が高い自治体は多方面にわたり数々のサービスを提供可能で、「社会福祉費割合」が高い自治体は市民の生活の安定により多く貢献しています。これらのことから、市民の生活支援を充実させることが、人口増加のために行政のなすべき課題の一つであることがわかります。 しかし、今回作成した回帰モデルの決定係数は0.6995であり、依然として改善の余地が見受けられました。第一回和歌山県データ利活用コンペティションのサイトにこのテーマに関する優秀作品が掲載されておりますので、ご参照ください。 以上、線形回帰の方法をご説明しました。引き続き本ブログのシリーズではSAS Visual Analyticsを用いた図・グラフの作成や統計解析について紹介いたします。 第2回和歌山県データ利活用コンペティションへの参加も募集中ですので、高校生・大学生のご参加をお待ちしております。(追記:募集は締め切られました)