これまでのSAS Visual Analytics 活用例では、一時点のデータを表やグラフに示し、分析していましたが、統計データには毎年、毎月や四半期ごとに集計されているものが多くあります。そこで今回はデータのなかに時間情報が存在する時系列データの操作について説明します。 時系列データには国や地方自治体が公表しているデータに加え、気象情報、商品の売上、株価、為替レートなど様々なデータがあります。時系列データを利用することで、過去の傾向やパターンを把握したり、将来はどうなるのか予測することができます。SAS Visual Analytics のオブジェクトには、時系列データではないと作成できないものがあり、その中でも今回は、二軸の時系列プロットと予測の利用例を説明します。 このスライドでは、日本政府観光局（JNTO）が公開している「年別 訪日外客数・出国日本人数・国際旅行収支（IMF方式）の推移」を利用しました。このファイルには、1959年から2016年までの年ごとの訪日外客数、出国日本人数とその伸び率、国際旅行収支のデータがあります。データのインポートについてスライド内でも説明していますが、インポートの際の注意点など詳細に関してはこちらのブログを参考にしてください。   SAS Visual Analytics 8.3 における時系列データの利用 from SAS Institute Japan   予測オブジェクトでは、自動的に最適な予測モデルが選択されます。オブジェクトを最大化し、詳細を表示すると使用された予測モデルを確認することができます。 スライド内の予測では、ARIMAが使用されていました。 また、データ役割からWhat-If 分析を選択すると、シナリオ分析とゴール探索を実行することができます。シナリオ分析では、要因の値を設定することで、予測値がどれくらい変化するかを確認できます。ゴール探索では、予測の目標値を設定することで、その目標を達成するために必要な要因の値を決定することができます。 今回スライド内で紹介したほかに時系列データを利用するオブジェクトとしては、時系列プロットと比較時系列プロットがあります。作成したオブジェクトを右クリックするとメニューが表示されるのでそこから変更することができます。 引き続き本ブログのシリーズでは、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。 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います。（追記：募集は締め切られました）

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）      

前回のブログでは、統計解析の一例として、線形回帰分析の方法をご紹介しました。今回はデータを用いてクロス集計表（分割表）を作成し、円グラフ・棒グラフに可視化する方法をご紹介いたします。 第１回和歌山県データ利活用コンペティションでテーマに挙げられていた「人口減少問題を解決するための施策」をテーマに分析をします。人口減少の原因に女性の社会進出に対する意識が影響しているのではないかと考えました。もし、まだ子育てをしていない女性が育児と仕事を両立したくてもそれが難しいと感じるようでしたら、このことは人口減少の障害になりかねません。そこで、就業希望者と求職者について男女・育児活動の有無を項目にし、関連性を探りました。   以前、データのインポート方法を紹介したブログで利用した総務省統計局の平成29年 就業構造基本調査 都道府県編  「男女，育児の有無・頻度・育児休業等制度利用の有無，年齢，就業希望の有無・求職活動の有無別人口（無業者）－全国，全国市部，都道府県，都道府県市部，政令指定都市」のデータを利用します。 データのインポート方法に関する記事は過去のブログ記事をご参照ください。 SAS Visual Analytics 8.3 におけるクロス集計表の作成と可視化 from SAS Institute Japan 作成したグラフから、女性の中でも育児活動の有無により求職者数にはあまり差がない一方で、就業希望者数は育児活動をしている女性の方が多いことがわかります。このことから、子育てをしている女性は仕事をしたいとは思っても実際には求職活動を行っていないということがわかります。 今回のように男女・育児活動の有無など質的変数同士の関係を考察する場合、データをクロス集計表にまとめると分析がしやすくなります。また、インポートしたデータの中から必要なものを取り出すためにフィルタを活用することが効果的です。グラフを作成する際は、軸にどのようなカテゴリを選択するか、メジャーには何を用いるかなどについて自分の分析したい目的に合わせて考えてみてください。 引き続き本ブログのシリーズ 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）