pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第5部

- [「pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第1部」 ](https://qiita.com/maskot1977/items/a88cf243a49932cb122d)
- [「pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第2部」 ](https://qiita.com/maskot1977/items/7fef12f5e635963ea52f)
- [「pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第3部」](https://qiita.com/maskot1977/items/740563ce8b646fa63f5e)
- [「pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第4部」](https://qiita.com/maskot1977/items/ed661101e392782753dc)

の続編です。PyDatasetには、756種類のデータがあり、全てを把握するのはとても大変です。ひとつひとつ ChatOpenAI に意見をもらいましたので、その結果の一部です。この結果を得るためのコードなどは[「pydatasetについて ChatOpenAI に意見をもらう 第1部」 ](https://qiita.com/maskot1977/items/a88cf243a49932cb122d)をご参照ください。


# Accident
Ship Accidents
Data shape:  (40, 5) 


データの内容：
- dataset_id: "Accident"
- title: "Ship Accidents"
- data:
- type: 船のタイプを示す文字列
- constr: 建造年を示す文字列
- operate: 運航年数を示す文字列
- months: 運航期間を示す数値
- acc: 事故回数を示す数値

解析手法の提案：
このデータセットでは、船のタイプ、建造年、運航年数、運航期間、事故回数といった情報が含まれています。これらの要素の関係を分析することで、船の特性と事故の関連性を把握することができます。

具体的な解析手法としては、以下のようなものが考えられます：
- 相関分析: 船の特性と事故回数の関連性を調査するために、各要素間の相関係数を計算することができます。
- 回帰分析: 船のタイプや建造年、運航年数などを独立変数として、事故回数を従属変数とした回帰分析を行うことで、事故回数の予測モデルを作成することができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法には、以下のPythonライブラリが使えます：
- pandas: データの読み込み・前処理やデータフレームの操作に使用します。
- numpy: 数値計算や配列操作に使用します。
- seaborn: データの可視化や相関分析に使用します。
- scikit-learn: 回帰分析や機械学習モデルの構築に使用します。

例えば、pandasを使用してデータを読み込み、seabornを使用して相関行列を可視化し、scikit-learnを使用して回帰モデルを構築することができます。また、numpyを使用して数値計算や配列操作を行うことも可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>type</th>
<th>constr</th>
<th>operate</th>
<th>months</th>
<th>acc</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>A</td>
<td>C6064</td>
<td>O6074</td>
<td>127.0</td>
<td>0.0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>A</td>
<td>C6064</td>
<td>O7579</td>
<td>63.0</td>
<td>0.0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>A</td>
<td>C6569</td>
<td>O6074</td>
<td>1095.0</td>
<td>3.0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>A</td>
<td>C6569</td>
<td>O7579</td>
<td>1095.0</td>
<td>4.0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>A</td>
<td>C7074</td>
<td>O6074</td>
<td>1512.0</td>
<td>6.0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>A</td>
<td>C7074</td>
<td>O7579</td>
<td>3353.0</td>
<td>18.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>A</td>
<td>C7579</td>
<td>O6074</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>A</td>
<td>C7579</td>
<td>O7579</td>
<td>2244.0</td>
<td>11.0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>B</td>
<td>C6064</td>
<td>O6074</td>
<td>44882.0</td>
<td>39.0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>B</td>
<td>C6064</td>
<td>O7579</td>
<td>17176.0</td>
<td>29.0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Airline
Cost for U.S. Airlines
Data shape:  (90, 6) 


データの内容：
このデータは、航空会社のコストとその他の指標（output、pf、lf）が年ごとに集計されたものです。

解析手法の提案：
このデータを分析するためには、コストと他の指標の関係性を調査するための回帰分析が有効です。特に、年を独立変数、コストを従属変数として、回帰モデルを構築することで、年ごとのコストの傾向や予測値を算出することができます。

Pythonライブラリの提案：
この解析には、pandas、numpy、matplotlib、scikit-learnなどのライブラリが役立ちます。
- pandas: データの読み込みやデータフレーム処理を行うために使用します。
- numpy: 数値計算やデータの変換を行うために使用します。
- matplotlib: データの可視化やグラフの作成に使用します。
- scikit-learn: 回帰モデルの構築や評価を行うために使用します。

以下は、Pythonでのコード例です。

```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# データの読み込み
data = pd.read_csv('dataset_id.csv')

# データの確認
print(data.head())

# 回帰モデルの構築
X = data['year'].values.reshape(-1, 1)
y = data['cost'].values.reshape(-1, 1)

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 傾きと切片の表示
print('傾き:', model.coef_[0])
print('切片:', model.intercept_)

# 年ごとのコストの予測値の算出
predicted_costs = model.predict(X)

# 可視化
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, predicted_costs, color='red')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Cost')
plt.title('Trend of Cost for U.S. Airlines')
plt.show()
```

このコードでは、データを読み込んで回帰モデルを構築し、年ごとのコストの予測値を算出しています。さらに、可視化を行うことで、年ごとのコストの傾向をグラフで表示しています。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>airline</th>
<th>year</th>
<th>cost</th>
<th>output</th>
<th>pf</th>
<th>lf</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1140640</td>
<td>0.952757</td>
<td>106650</td>
<td>0.534487</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1215690</td>
<td>0.986757</td>
<td>110307</td>
<td>0.532328</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>1309570</td>
<td>1.091980</td>
<td>110574</td>
<td>0.547736</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>1511530</td>
<td>1.175780</td>
<td>121974</td>
<td>0.540846</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>1676730</td>
<td>1.160170</td>
<td>196606</td>
<td>0.591167</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>1823740</td>
<td>1.173760</td>
<td>265609</td>
<td>0.575417</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>7</td>
<td>2022890</td>
<td>1.290510</td>
<td>263451</td>
<td>0.594495</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>8</td>
<td>2314760</td>
<td>1.390670</td>
<td>316411</td>
<td>0.597409</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>2639160</td>
<td>1.612730</td>
<td>384110</td>
<td>0.638522</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>10</td>
<td>3247620</td>
<td>1.825440</td>
<td>569251</td>
<td>0.676287</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Airq
Air Quality for Californian Metropolitan Areas
Data shape:  (30, 6) 


データの内容：
- airq: 大気汚染指数
- vala: バラ販売数
- rain: 雨の有無
- coas: 沿岸の有無
- dens: 人口密度
- medi: 平均収入

解析手法の提案：
- 大気汚染指数(airq)と他の変数との関係を分析するために、相関分析や回帰分析が使えそうです。
- バラ販売数(vala)や平均収入(medi)と大気汚染指数(airq)の関係を調べるために、散布図やヒートマップを作成すると良いでしょう。

使えるPythonライブラリの提案：
- データの読み込みや前処理にはpandasライブラリを使用します。
- 相関分析や回帰分析にはstatsmodelsライブラリやscikit-learnライブラリが使えます。
- 散布図やヒートマップを作成するためにはmatplotlibライブラリやseabornライブラリが便利です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>airq</th>
<th>vala</th>
<th>rain</th>
<th>coas</th>
<th>dens</th>
<th>medi</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>104</td>
<td>2734.4</td>
<td>12.63</td>
<td>yes</td>
<td>1815.86</td>
<td>4397</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>85</td>
<td>2479.2</td>
<td>47.14</td>
<td>yes</td>
<td>804.86</td>
<td>5667</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>127</td>
<td>4845.0</td>
<td>42.77</td>
<td>yes</td>
<td>1907.86</td>
<td>15817</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>145</td>
<td>19733.8</td>
<td>33.18</td>
<td>no</td>
<td>1876.08</td>
<td>32698</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>84</td>
<td>4093.6</td>
<td>34.55</td>
<td>yes</td>
<td>340.93</td>
<td>6250</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>135</td>
<td>1849.8</td>
<td>14.81</td>
<td>no</td>
<td>335.52</td>
<td>4705</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>88</td>
<td>4179.4</td>
<td>45.94</td>
<td>yes</td>
<td>315.78</td>
<td>7165</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>118</td>
<td>2525.3</td>
<td>39.25</td>
<td>no</td>
<td>360.39</td>
<td>4472</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>74</td>
<td>1899.2</td>
<td>42.36</td>
<td>yes</td>
<td>12957.50</td>
<td>2658</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>104</td>
<td>15257.1</td>
<td>12.63</td>
<td>yes</td>
<td>1728.19</td>
<td>33885</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Benefits
Unemployement of Blue Collar Workers
Data shape:  (4877, 18) 


このデータは、失業率のデータであり、州ごとの青色労働者の失業率が含まれています。データにはさまざまな変数が含まれており、解析手法やPythonライブラリの選択は、具体的な問いに依存しますが、一般的な提案を以下に示します。

【データの内容】
- stateur: 州ごとの失業率の値
- statemb: 州のメンバーシップ番号
- state: 州の番号
- age: 年齢
- tenure: 雇用期間
- joblost: 失業原因
- nwhite: 白人かどうか
- school12: 12年間の教育を受けたかどうか
- sex: 性別
- bluecol: 青色労働者かどうか
- smsa: 都市圏に居住しているかどうか
- married: 結婚しているかどうか
- dkids: 大人の子供がいるかどうか
- dykids: 子供がいるかどうか
- yrdispl: 失業期間
- rr: 失業率
- head: 世帯主かどうか
- ui: 失業保険を受けているかどうか

【解析手法の提案】
- 状態間の失業率の比較や時系列の変化の分析には、統計的な時系列分析を使用することができます。
- データ内のカテゴリ変数と目的変数（失業率）の関係を調べるためには、カイ二乗検定やロジスティック回帰を使用することができます。
- 多変量解析により、他の変数が失業率に与える影響を調べることができます。

【Pythonライブラリの提案】
- 時系列分析には、pandasやstatsmodelsのライブラリを使用することができます。
- カイ二乗検定やロジスティック回帰には、scipyやstatsmodelsのライブラリを使用することができます。
- 多変量解析には、scikit-learnやstatsmodelsのライブラリを使用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>stateur</th>
<th>statemb</th>
<th>state</th>
<th>age</th>
<th>tenure</th>
<th>joblost</th>
<th>nwhite</th>
<th>school12</th>
<th>sex</th>
<th>bluecol</th>
<th>smsa</th>
<th>married</th>
<th>dkids</th>
<th>dykids</th>
<th>yrdispl</th>
<th>rr</th>
<th>head</th>
<th>ui</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>4.5</td>
<td>167</td>
<td>42</td>
<td>49</td>
<td>21</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>7</td>
<td>0.290631</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>10.5</td>
<td>251</td>
<td>55</td>
<td>26</td>
<td>2</td>
<td>slack_work</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>10</td>
<td>0.520202</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>7.2</td>
<td>260</td>
<td>21</td>
<td>40</td>
<td>19</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>10</td>
<td>0.432490</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>5.8</td>
<td>245</td>
<td>56</td>
<td>51</td>
<td>17</td>
<td>slack_work</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>10</td>
<td>0.500000</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>6.5</td>
<td>125</td>
<td>58</td>
<td>33</td>
<td>1</td>
<td>slack_work</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>4</td>
<td>0.390625</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>7.5</td>
<td>188</td>
<td>11</td>
<td>51</td>
<td>3</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>10</td>
<td>0.482201</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>5.8</td>
<td>166</td>
<td>93</td>
<td>30</td>
<td>5</td>
<td>position_abolished</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>0.334043</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>5.8</td>
<td>214</td>
<td>84</td>
<td>26</td>
<td>3</td>
<td>slack_work</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
<td>0.510989</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>7.7</td>
<td>213</td>
<td>84</td>
<td>54</td>
<td>20</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6</td>
<td>0.355634</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>6.0</td>
<td>187</td>
<td>33</td>
<td>31</td>
<td>1</td>
<td>slack_work</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>8</td>
<td>0.373272</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Bids
Bids Received By U.S. Firms
Data shape:  (126, 12) 


データの内容：
- データセットのIDは"Bids"で、タイトルは"Bids Received By U.S. Firms"です。
- データには、入札の回数、買収の有無、入札プレミアム、インスティテューションの保有率、企業の規模、法的制約の有無などが含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、入札に関する情報が含まれており、それぞれの要素が入札プロセスにどのように関連しているかを理解することが重要です。以下のような解析手法が使えそうです。

1. 相関分析：各要素の相関関係を調査し、例えば入札回数と入札プレミアムの関係、企業の規模と法的制約の関係などを把握することができます。

2. 回帰分析：入札プレミアムを目的変数、他の要素（入札回数、企業の規模など）を説明変数として、入札プレミアムに対する影響度を分析することができます。

3. クラスタリング：類似した特徴を持つ入札をグループ化し、異なる入札グループを特定することができます。

4. 分類：入札が買収があるかないかを予測するためのモデルを構築することができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するために、以下のPythonライブラリが役立ちます。

- pandas：データセットのロード、データの整理や加工を行うために使用します。
- numpy：数値計算や配列操作を行うために使用します。
- matplotlibやseaborn：データの可視化やグラフ作成に使用します。
- scikit-learn：回帰分析、クラスタリング、分類などの機械学習モデルを構築するために使用します。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>docno</th>
<th>weeks</th>
<th>numbids</th>
<th>takeover</th>
<th>bidprem</th>
<th>insthold</th>
<th>size</th>
<th>leglrest</th>
<th>rearest</th>
<th>finrest</th>
<th>regulatn</th>
<th>whtknght</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>78001</td>
<td>23.570999</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1.190497</td>
<td>0.136</td>
<td>0.766760</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>78005</td>
<td>13.571000</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1.036000</td>
<td>0.134</td>
<td>0.162503</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>78015</td>
<td>5.000000</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.403412</td>
<td>0.002</td>
<td>0.120489</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>78016</td>
<td>7.429000</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.504455</td>
<td>0.181</td>
<td>0.072300</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>78028</td>
<td>8.857000</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.380736</td>
<td>0.329</td>
<td>0.189118</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>78031</td>
<td>6.429000</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1.400069</td>
<td>0.188</td>
<td>0.154217</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>78033</td>
<td>13.571000</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1.181691</td>
<td>0.319</td>
<td>0.460355</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>78037</td>
<td>14.857000</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.322560</td>
<td>0.123</td>
<td>0.276814</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>78039</td>
<td>20.714001</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.650588</td>
<td>0.379</td>
<td>0.228950</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>78041</td>
<td>41.429001</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1.356060</td>
<td>0.343</td>
<td>0.914039</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# BudgetFood
Budget Share of Food for Spanish Households
Data shape:  (23972, 6) 


データの内容:
このデータセットは、スペインの世帯における食品の予算割合に関するデータです。データには以下の変数が含まれています:
- wfood: 食品の予算割合
- totexp: 世帯の総支出
- age: 主要な世帯員の年齢
- size: 世帯のサイズ
- town: 世帯の所在地
- sex: 主要な世帯員の性別

解析手法の提案:
このデータセットでは、スペインの世帯における食品の予算割合を分析することが求められています。以下の解析手法が使用できると考えられます:
1. 線形回帰: 食品の予算割合を他の変数（例: 世帯の総支出、世帯のサイズ）と関連付けることができます。
2. 散布図行列の可視化: 変数間の相関を確認するために、散布図行列を作成することができます。
3. クラスタリング: 世帯の特徴に基づいてクラスタを作成し、類似した世帯をグループ化することができます。

Pythonのライブラリの提案:
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立つでしょう:
1. pandas: データの読み込み、前処理、データフレームの操作に使用します。
2. matplotlib / seaborn: 散布図やヒストグラムなどの可視化に使用します。
3. scikit-learn: 線形回帰やクラスタリングなどの機械学習モデルを使用するために使用します。

例えば、pandasを使用してデータを読み込み、matplotlibを使用して散布図行列を作成し、scikit-learnを使用して線形回帰やクラスタリングを実行することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>wfood</th>
<th>totexp</th>
<th>age</th>
<th>size</th>
<th>town</th>
<th>sex</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.467699</td>
<td>1290941</td>
<td>43</td>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.313023</td>
<td>1277978</td>
<td>40</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.376482</td>
<td>845852</td>
<td>28</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.439691</td>
<td>527698</td>
<td>60</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>woman</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.403615</td>
<td>1103220</td>
<td>37</td>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.199250</td>
<td>1768128</td>
<td>35</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.158790</td>
<td>1107529</td>
<td>40</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.519465</td>
<td>737959</td>
<td>68</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>woman</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.339172</td>
<td>1019848</td>
<td>43</td>
<td>9</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.272229</td>
<td>2149883</td>
<td>51</td>
<td>7</td>
<td>2</td>
<td>man</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# BudgetItaly
Budget Shares for Italian Households
Data shape:  (1729, 11) 


データの内容：
- 年度ごとのイタリアの世帯予算における支出割合のデータ
- 支出のカテゴリごとの重み (食品、住宅、その他の雑費)
- 年度、所得、世帯人数、割合のデータ

解析手法の提案：
- 支出割合の変化の解析：年度ごとのイタリアの世帯予算における支出割合の変化を分析し、トレンドや変動要因を特定することができます。
- 支出カテゴリごとの比較：食品、住宅、その他の雑費の各カテゴリの支出割合を比較し、傾向や差異を把握することができます。
- 所得と支出割合の関係の解析：所得と支出割合の関係を調査し、世帯の所得レベルによって支出パターンが異なるかどうかを分析することができます。

Pythonライブラリの提案：
- データ分析にはpandas、NumPy、Matplotlibが使用できます。pandasはデータの読み込み、加工、分析を行うために使用されます。NumPyは数値計算をサポートし、特に数式や統計的な処理に使用されます。Matplotlibはグラフの作成や可視化に使用されます。
- 解析手法によっては、statsmodelsやscikit-learnなどのライブラリも使用できます。statsmodelsは統計モデリングや仮説検定に使用されます。scikit-learnは機械学習や予測モデリングに使用されます。

以上の手法とPythonライブラリを活用することで、イタリアの世帯予算における支出割合の傾向や要因の解明、所得と支出割合の関係の分析などが可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>wfood</th>
<th>whouse</th>
<th>wmisc</th>
<th>pfood</th>
<th>phouse</th>
<th>pmisc</th>
<th>totexp</th>
<th>year</th>
<th>income</th>
<th>size</th>
<th>pct</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1.334811</td>
<td>0.737739</td>
<td>0.192004</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.158281</td>
<td>0.176277</td>
<td>0.037848</td>
<td>73</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>19.5</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1.111856</td>
<td>0.664423</td>
<td>0.290967</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.156717</td>
<td>0.176101</td>
<td>0.062401</td>
<td>73</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>23.4</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1.180340</td>
<td>0.734448</td>
<td>0.462126</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.154560</td>
<td>0.176453</td>
<td>0.086384</td>
<td>73</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>17.7</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1.349708</td>
<td>0.881997</td>
<td>0.704397</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.155571</td>
<td>0.174498</td>
<td>0.111509</td>
<td>73</td>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>11.6</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1.547675</td>
<td>1.202431</td>
<td>0.976673</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.157675</td>
<td>0.173439</td>
<td>0.136239</td>
<td>73</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>7.2</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1.826517</td>
<td>1.137766</td>
<td>1.421007</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.156008</td>
<td>0.173551</td>
<td>0.162582</td>
<td>73</td>
<td>6</td>
<td>1</td>
<td>5.2</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1.948991</td>
<td>1.386424</td>
<td>1.728281</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.157356</td>
<td>0.173511</td>
<td>0.187924</td>
<td>73</td>
<td>7</td>
<td>1</td>
<td>3.9</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2.001933</td>
<td>1.582819</td>
<td>2.005418</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.158724</td>
<td>0.169822</td>
<td>0.210088</td>
<td>73</td>
<td>8</td>
<td>1</td>
<td>3.2</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2.073975</td>
<td>1.778330</td>
<td>2.889694</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.159078</td>
<td>0.170125</td>
<td>0.238944</td>
<td>73</td>
<td>9</td>
<td>1</td>
<td>2.2</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2.664759</td>
<td>2.370923</td>
<td>3.734898</td>
<td>0.1946</td>
<td>0.156437</td>
<td>0.166184</td>
<td>0.261354</td>
<td>73</td>
<td>10</td>
<td>1</td>
<td>1.3</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# BudgetUK
Budget Shares of British Households
Data shape:  (1519, 10) 


データの内容:
このデータセットはイギリスの家庭の予算割合を示しています。データセットには、食品(wfood)、燃料(wfuel)、衣服(wcloth)、アルコール(walc)、交通(wtrans)、その他の費用(wother)などのカテゴリ別の予算割合が含まれています。また、総支出(totexp)、収入(income)、年齢(age)、子供の数(children)などの追加の情報も含まれています。

解析手法:
このデータセットは、イギリスの家庭の予算割合に関する分析に利用できます。たとえば、以下のような解析手法が使えます。
- 予算割合の傾向やパターンの特定: 各カテゴリ別の予算割合の平均や分散などの統計量を計算し、傾向やパターンを可視化します。
- カテゴリ間の関係の分析: 予算割合と収入、年齢、子供の数などの関係を調査し、相関関係や影響を分析します。
- クラスタリング: 予算割合に基づいて家庭をクラスタリングし、似た予算パターンを持つグループを特定します。

Pythonライブラリの提案:
このデータセットを分析するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。
- pandas: データセットの読み込みやデータフレームの操作、統計量の計算などに使用します。
- matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。予算割合の傾向や関係をグラフで表示することができます。
- scikit-learn: クラスタリングや相関分析などの機械学習アルゴリズムを使用する場合に便利です。

以上の手法とライブラリを使用することで、イギリスの家庭の予算割合に関する洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>wfood</th>
<th>wfuel</th>
<th>wcloth</th>
<th>walc</th>
<th>wtrans</th>
<th>wother</th>
<th>totexp</th>
<th>income</th>
<th>age</th>
<th>children</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.4272</td>
<td>0.1342</td>
<td>0.0000</td>
<td>0.0106</td>
<td>0.1458</td>
<td>0.2822</td>
<td>50</td>
<td>130</td>
<td>25</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.3739</td>
<td>0.1686</td>
<td>0.0091</td>
<td>0.0825</td>
<td>0.1215</td>
<td>0.2444</td>
<td>90</td>
<td>150</td>
<td>39</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.1941</td>
<td>0.4056</td>
<td>0.0012</td>
<td>0.0513</td>
<td>0.2063</td>
<td>0.1415</td>
<td>180</td>
<td>230</td>
<td>47</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.4438</td>
<td>0.1258</td>
<td>0.0539</td>
<td>0.0397</td>
<td>0.0652</td>
<td>0.2716</td>
<td>80</td>
<td>100</td>
<td>33</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.3331</td>
<td>0.0824</td>
<td>0.0399</td>
<td>0.1571</td>
<td>0.2403</td>
<td>0.1473</td>
<td>90</td>
<td>100</td>
<td>31</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.3752</td>
<td>0.0481</td>
<td>0.1170</td>
<td>0.0210</td>
<td>0.0955</td>
<td>0.3431</td>
<td>70</td>
<td>70</td>
<td>24</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.2568</td>
<td>0.0909</td>
<td>0.0453</td>
<td>0.0153</td>
<td>0.0227</td>
<td>0.5689</td>
<td>140</td>
<td>190</td>
<td>46</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.4533</td>
<td>0.2105</td>
<td>0.1131</td>
<td>0.0161</td>
<td>0.0000</td>
<td>0.2070</td>
<td>50</td>
<td>100</td>
<td>25</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.3279</td>
<td>0.1053</td>
<td>0.1671</td>
<td>0.0293</td>
<td>0.0433</td>
<td>0.3272</td>
<td>100</td>
<td>260</td>
<td>30</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.4608</td>
<td>0.0612</td>
<td>0.0230</td>
<td>0.0338</td>
<td>0.1901</td>
<td>0.2310</td>
<td>90</td>
<td>110</td>
<td>41</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Bwages
Wages in Belgium
Data shape:  (1472, 4) 


データの内容：
このデータセットは、ベルギーの賃金に関するデータであり、以下の変数が含まれています：
- wage: 賃金
- educ: 教育年数
- exper: 経験年数
- sex: 性別

解析手法の提案：
このデータセットでは、賃金と教育年数、経験年数、性別の関係を分析することができます。具体的には、以下の解析手法が使えそうです：

1. 散布図や相関係数の計算：賃金と教育年数、経験年数の関係性を調べるために、これらの変数の散布図を作成し、相関係数を計算することができます。

2. 回帰分析：賃金を予測するために、教育年数や経験年数などの説明変数との関係を分析するために、回帰分析を行うことができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するためには、以下のPythonライブラリが使えます：

1. pandas: データの読み込みと前処理に使用します。
2. matplotlib: 散布図やグラフの可視化に使用します。
3. seaborn: 散布図や相関行列の可視化に使用します。
4. statsmodels: 回帰分析を行うために使用します。

以上のライブラリを使用することで、データセットの内容を分析し、賃金と教育年数、経験年数、性別の関係を明らかにすることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>wage</th>
<th>educ</th>
<th>exper</th>
<th>sex</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>7.780208</td>
<td>1</td>
<td>23</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>4.818505</td>
<td>1</td>
<td>15</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>10.563645</td>
<td>1</td>
<td>31</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>7.042429</td>
<td>1</td>
<td>32</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>7.887521</td>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>8.200058</td>
<td>1</td>
<td>15</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>8.214289</td>
<td>1</td>
<td>26</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>10.378318</td>
<td>1</td>
<td>23</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>10.954891</td>
<td>1</td>
<td>13</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>7.211448</td>
<td>1</td>
<td>22</td>
<td>NaN</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# CPSch3
Earnings from the Current Population Survey
Data shape:  (11130, 3) 


データの内容:
このデータセットは、1992年から始まる調査に基づいた収入データを含んでいます。データには、年、平均時給（ahe）、性別（sex）の列が含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットでは、年ごとの平均時給に関する情報が提供されています。したがって、このデータを使用して、年ごとの平均時給の傾向や性別間の違いを分析することができます。具体的な解析手法としては、以下のようなものが考えられます。

1. 時系列解析: 年ごとの平均時給の傾向を把握するために、時系列解析を行うことができます。時系列解析では、年ごとの平均時給の変動を可視化し、トレンドや季節性のパターンを特定することができます。

2. 比較統計: 性別間の平均時給の違いを把握するために、比較統計を行うことができます。男性と女性の平均時給の差を検定し、統計的に有意な差があるかどうかを判断することができます。

Pythonライブラリの提案:
この解析手法を実施するためには、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。

1. pandas: データの読み込み、整形、統計処理を行うためにpandasライブラリを使用することができます。pandasはデータフレームとしてデータを扱うことができ、集計やグループ化などの操作が容易です。

2. matplotlib / seaborn: 時系列データの可視化には、matplotlibやseabornなどのライブラリを使用することができます。これらのライブラリを使用すると、折れ線グラフや棒グラフなどを作成し、平均時給の変動を視覚化することができます。

3. scipy.stats: 調査結果の比較統計を行うために、scipy.statsライブラリの統計的検定関数を使用することができます。例えば、t検定やウィルコクソンの順位和検定などを実施し、男女間の平均時給の差の統計的な有意性を検証することができます。

以上のように、データの内容、解析手法、Pythonライブラリを考慮することで、このデータセットを活用したデータ解析が可能になります。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>ahe</th>
<th>sex</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1992</td>
<td>12.999118</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1992</td>
<td>11.617962</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1992</td>
<td>17.377293</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1992</td>
<td>10.061266</td>
<td>female</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1992</td>
<td>16.756676</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1992</td>
<td>9.216171</td>
<td>female</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1992</td>
<td>15.958737</td>
<td>female</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1992</td>
<td>27.369236</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1992</td>
<td>10.639158</td>
<td>male</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1992</td>
<td>6.981948</td>
<td>male</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# CRANpackages
Growth of CRAN
Data shape:  (29, 4) 


データの内容:
CRANパッケージの成長に関するデータであり、バージョン、日付、パッケージ数、ソース（John Fox氏など）が含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットでは、CRANパッケージの成長の変化を把握することができます。時系列データとして扱うことができるため、成長のトレンドや季節性のパターンを分析することができます。具体的な解析手法の提案は以下の通りです。

1. 時系列データの可視化: データセットを時系列プロットとして可視化し、パッケージの成長のトレンドを視覚化します。例えば、折れ線グラフや棒グラフなどの可視化手法が利用できます。

2. 成長率の計算: パッケージの成長率を計算し、成長の速度や変化を分析します。成長率の変動やピークのタイミングを特定することができます。

3. 季節性の分析: パッケージの成長に季節性のパターンがあるかどうかを調査します。季節性の周期性や影響を把握することで、成長の予測や最適化の手掛かりを得ることができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法を実施するために、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。

1. Pandas: データセットの読み込み、整理、時系列データの処理に利用できます。

2. Matplotlib: 時系列データの可視化に利用できます。折れ線グラフや棒グラフなどのプロットを作成することができます。

3. Statsmodels: 時系列データの成長率や季節性の分析に利用できます。トレンドの推定や季節性成分の分解などを行うことができます。

4. NumPy: 数値計算やデータ処理に利用できます。特に、成長率の計算や数値操作に役立ちます。

これらのライブラリを組み合わせて、CRANパッケージの成長のトレンドや季節性の分析を行うことができます。また、成長の要因の特定や将来の予測にも応用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Version</th>
<th>Date</th>
<th>Packages</th>
<th>Source</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1.3</td>
<td>2001-06-21</td>
<td>110</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1.4</td>
<td>2001-12-17</td>
<td>129</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1.5</td>
<td>2002-05-29</td>
<td>162</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1.6</td>
<td>2002-10-01</td>
<td>163</td>
<td>John Fox, updated</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1.7</td>
<td>2003-05-27</td>
<td>219</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1.8</td>
<td>2003-11-16</td>
<td>273</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1.9</td>
<td>2004-06-05</td>
<td>357</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2.0</td>
<td>2004-10-12</td>
<td>406</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2.1</td>
<td>2005-06-18</td>
<td>548</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2.2</td>
<td>2005-12-16</td>
<td>647</td>
<td>John Fox</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Capm
Stock Market Data
Data shape:  (516, 5) 


データの内容:
このデータセットは、株式市場のデータを含んでいます。具体的には、rfood(食品関連のリターン)、rdur(耐久財関連のリターン)、rcon(消費財関連のリターン)、rmrf(市場リスクプレミアム)、rf(リスクフリーレート)という5つの変数があります。各変数の値は期間ごとのリターン率を表しています。

どのような解析手法が使えそうか:
このデータセットは、株式市場のデータを分析するための基礎的なデータです。以下のような解析手法が使えそうです。

1. 回帰分析: rfood、rdur、rcon、rmrfという独立変数とrfという従属変数の関係を分析することができます。これにより、リスクフリーレートに対して各変数がどのような影響を持つかを評価できます。

2. 相関分析: 各変数間の相関関係を調査することができます。特に、rmrfと他の変数との相関関係を調べることで、市場リスクプレミアムの特徴を把握することができます。

そのために使えるPythonライブラリは何か:
このデータセットを分析するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas: データフレームとしてデータを読み込み、整理するために使用します。

2. numpy: 数値計算やデータ操作に使用します。

3. statsmodels: 回帰分析や相関分析などの統計分析を行うために使用します。

4. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。特に、相関行列や回帰直線のプロットに役立ちます。

以上のライブラリを使用して、この株式市場のデータセットを分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>rfood</th>
<th>rdur</th>
<th>rcon</th>
<th>rmrf</th>
<th>rf</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>-4.59</td>
<td>0.87</td>
<td>-6.84</td>
<td>-6.99</td>
<td>0.33</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2.62</td>
<td>3.46</td>
<td>2.78</td>
<td>0.99</td>
<td>0.29</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>-1.67</td>
<td>-2.28</td>
<td>-0.48</td>
<td>-1.46</td>
<td>0.35</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.86</td>
<td>2.41</td>
<td>-2.02</td>
<td>-1.70</td>
<td>0.19</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>7.34</td>
<td>6.33</td>
<td>3.69</td>
<td>3.08</td>
<td>0.27</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>4.99</td>
<td>-1.26</td>
<td>2.05</td>
<td>2.09</td>
<td>0.24</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>-1.52</td>
<td>-5.09</td>
<td>-3.79</td>
<td>-2.23</td>
<td>0.13</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>3.96</td>
<td>4.38</td>
<td>-1.08</td>
<td>2.85</td>
<td>0.17</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>-3.98</td>
<td>-4.23</td>
<td>-4.71</td>
<td>-6.00</td>
<td>0.16</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.99</td>
<td>1.17</td>
<td>-1.44</td>
<td>-0.70</td>
<td>0.22</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Car
Stated Preferences for Car Choice
Data shape:  (4654, 70) 


データの内容：
- 車の選択に関するデータ
- 車の種類、燃料タイプ、価格、航続距離、加速度、最高速度、環境負荷、サイズ、室内スペース、コスト、充電ステーションの利用率などが含まれています。

解析手法の提案：
- 車の選択に関するデータなので、主に分類やクラスタリングの手法が使えそうです。具体的には、車の選択肢をグループに分けたり、特定の車の属性を予測したりすることが考えられます。

使えるPythonライブラリの提案：
- データの前処理や解析には、PandasやNumPyが使えます。
- 分類やクラスタリングには、scikit-learnやKerasなどの機械学習ライブラリが使えます。
- 可視化には、MatplotlibやSeabornなどのライブラリが使えます。

また、分析の目的や具体的な要件によっては、他のライブラリや手法を使うことも考えられます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>choice</th>
<th>college</th>
<th>hsg2</th>
<th>coml5</th>
<th>type1</th>
<th>type2</th>
<th>type3</th>
<th>type4</th>
<th>type5</th>
<th>type6</th>
<th>fuel1</th>
<th>fuel2</th>
<th>fuel3</th>
<th>fuel4</th>
<th>fuel5</th>
<th>fuel6</th>
<th>price1</th>
<th>price2</th>
<th>price3</th>
<th>price4</th>
<th>price5</th>
<th>price6</th>
<th>range1</th>
<th>range2</th>
<th>range3</th>
<th>range4</th>
<th>range5</th>
<th>range6</th>
<th>acc1</th>
<th>acc2</th>
<th>acc3</th>
<th>acc4</th>
<th>acc5</th>
<th>acc6</th>
<th>speed1</th>
<th>speed2</th>
<th>speed3</th>
<th>speed4</th>
<th>speed5</th>
<th>speed6</th>
<th>pollution1</th>
<th>pollution2</th>
<th>pollution3</th>
<th>pollution4</th>
<th>pollution5</th>
<th>pollution6</th>
<th>size1</th>
<th>size2</th>
<th>size3</th>
<th>size4</th>
<th>size5</th>
<th>size6</th>
<th>space1</th>
<th>space2</th>
<th>space3</th>
<th>space4</th>
<th>space5</th>
<th>space6</th>
<th>cost1</th>
<th>cost2</th>
<th>cost3</th>
<th>cost4</th>
<th>cost5</th>
<th>cost6</th>
<th>station1</th>
<th>station2</th>
<th>station3</th>
<th>station4</th>
<th>station5</th>
<th>station6</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>choice1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>stwagon</td>
<td>van</td>
<td>truck</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>4.175345</td>
<td>4.175345</td>
<td>4.817706</td>
<td>4.817706</td>
<td>5.138886</td>
<td>5.138886</td>
<td>250</td>
<td>250</td>
<td>400</td>
<td>400</td>
<td>250</td>
<td>250</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>110</td>
<td>110</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>0.6</td>
<td>0.6</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>0.50</td>
<td>0.50</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>6</td>
<td>6</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.3</td>
<td>0.3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>choice2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>3.310947</td>
<td>3.310947</td>
<td>3.586859</td>
<td>3.586859</td>
<td>4.414596</td>
<td>4.414596</td>
<td>125</td>
<td>125</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.40</td>
<td>0.40</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>choice5</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>4.039574</td>
<td>4.039574</td>
<td>2.777207</td>
<td>2.777207</td>
<td>3.282154</td>
<td>3.282154</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>250</td>
<td>250</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.40</td>
<td>0.40</td>
<td>0.75</td>
<td>0.75</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>6</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.3</td>
<td>0.3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>choice5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>7.065968</td>
<td>7.065968</td>
<td>7.387149</td>
<td>7.387149</td>
<td>5.460066</td>
<td>5.460066</td>
<td>200</td>
<td>200</td>
<td>75</td>
<td>75</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>100</td>
<td>100</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>0.60</td>
<td>0.60</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>choice5</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>5.794157</td>
<td>5.794157</td>
<td>6.345981</td>
<td>6.345981</td>
<td>4.690508</td>
<td>4.690508</td>
<td>75</td>
<td>75</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>350</td>
<td>350</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>110</td>
<td>110</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.40</td>
<td>0.40</td>
<td>0.75</td>
<td>0.75</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>6</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0.3</td>
<td>0.3</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>choice5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>truck</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>van</td>
<td>truck</td>
<td>stwagon</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>3.532984</td>
<td>3.532984</td>
<td>4.175345</td>
<td>4.175345</td>
<td>4.817706</td>
<td>4.817706</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>250</td>
<td>250</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>110</td>
<td>110</td>
<td>0.6</td>
<td>0.6</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>0.50</td>
<td>0.50</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>6</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.3</td>
<td>0.3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>choice2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>1.927082</td>
<td>1.927082</td>
<td>0.963541</td>
<td>0.963541</td>
<td>1.445312</td>
<td>1.445312</td>
<td>125</td>
<td>125</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>100</td>
<td>100</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>110</td>
<td>110</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>1.00</td>
<td>1.00</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>choice5</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>6.070069</td>
<td>6.070069</td>
<td>6.345981</td>
<td>6.345981</td>
<td>5.242332</td>
<td>5.242332</td>
<td>125</td>
<td>125</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>95</td>
<td>95</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.40</td>
<td>0.40</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>8</td>
<td>8</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>choice5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>sportuv</td>
<td>sportcar</td>
<td>sportuv</td>
<td>regcar</td>
<td>sportuv</td>
<td>truck</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>gasoline</td>
<td>gasoline</td>
<td>3.067467</td>
<td>3.067467</td>
<td>3.834333</td>
<td>3.834333</td>
<td>4.089956</td>
<td>4.089956</td>
<td>125</td>
<td>125</td>
<td>250</td>
<td>250</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>65</td>
<td>65</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.75</td>
<td>0.75</td>
<td>0.25</td>
<td>0.25</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>6</td>
<td>6</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.3</td>
<td>0.3</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>choice2</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>regcar</td>
<td>truck</td>
<td>regcar</td>
<td>van</td>
<td>regcar</td>
<td>stwagon</td>
<td>methanol</td>
<td>methanol</td>
<td>cng</td>
<td>cng</td>
<td>electric</td>
<td>electric</td>
<td>3.801738</td>
<td>3.801738</td>
<td>2.459948</td>
<td>2.459948</td>
<td>2.907212</td>
<td>2.907212</td>
<td>200</td>
<td>200</td>
<td>75</td>
<td>75</td>
<td>300</td>
<td>300</td>
<td>4.0</td>
<td>4.0</td>
<td>6.0</td>
<td>6.0</td>
<td>2.5</td>
<td>2.5</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>140</td>
<td>140</td>
<td>85</td>
<td>85</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.40</td>
<td>0.40</td>
<td>0.75</td>
<td>0.75</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.7</td>
<td>0.7</td>
<td>0.1</td>
<td>0.1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Caschool
The California Test Score Data Set
Data shape:  (420, 17) 


データの内容：
- dataset_id: Caschool
- title: The California Test Score Data Set
- data: カリフォルニアの学校のテストスコアに関するデータセット。各行には、学校ごとの様々な指標が含まれている。

解析手法の提案：
- データの内容から、学校のテストスコアに影響を与える要因を分析することができる。
- 以下のような解析手法が使えそうであると考えられる：
- 回帰分析：テストスコアと他の指標との関連性を調べるために使える。
- 相関分析：テストスコアと他の指標との相関関係を調べるために使える。
- 教育データマイニング：学校のテストスコアに影響を与える要因を特定するために使える。

Pythonライブラリの提案：
- データ解析には、以下のPythonライブラリが役立つでしょう：
- NumPy: 数値計算やデータの配列処理に使用されるライブラリ。
- pandas: データフレーム形式のデータを扱うためのライブラリ。
- Matplotlib: グラフや図を描画するためのライブラリ。
- Scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを実装しているライブラリ。回帰分析や相関分析に使用できる。
- StatsModels: 統計モデルの推定や検定に使用できるライブラリ。回帰分析や相関分析に使用できる。

以上の手法とライブラリを使用して、学校のテストスコアに影響を与える要因を分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>distcod</th>
<th>county</th>
<th>district</th>
<th>grspan</th>
<th>enrltot</th>
<th>teachers</th>
<th>calwpct</th>
<th>mealpct</th>
<th>computer</th>
<th>testscr</th>
<th>compstu</th>
<th>expnstu</th>
<th>str</th>
<th>avginc</th>
<th>elpct</th>
<th>readscr</th>
<th>mathscr</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>75119</td>
<td>Alameda</td>
<td>Sunol Glen Unified</td>
<td>KK-08</td>
<td>195</td>
<td>10.900000</td>
<td>0.510200</td>
<td>2.040800</td>
<td>67</td>
<td>690.799988</td>
<td>0.343590</td>
<td>6384.911133</td>
<td>17.889910</td>
<td>22.690001</td>
<td>0.000000</td>
<td>691.599976</td>
<td>690.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>61499</td>
<td>Butte</td>
<td>Manzanita Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>240</td>
<td>11.150000</td>
<td>15.416700</td>
<td>47.916698</td>
<td>101</td>
<td>661.200012</td>
<td>0.420833</td>
<td>5099.380859</td>
<td>21.524664</td>
<td>9.824000</td>
<td>4.583333</td>
<td>660.500000</td>
<td>661.900024</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>61549</td>
<td>Butte</td>
<td>Thermalito Union Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>1550</td>
<td>82.900002</td>
<td>55.032299</td>
<td>76.322601</td>
<td>169</td>
<td>643.599976</td>
<td>0.109032</td>
<td>5501.954590</td>
<td>18.697226</td>
<td>8.978000</td>
<td>30.000002</td>
<td>636.299988</td>
<td>650.900024</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>61457</td>
<td>Butte</td>
<td>Golden Feather Union Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>243</td>
<td>14.000000</td>
<td>36.475399</td>
<td>77.049202</td>
<td>85</td>
<td>647.700012</td>
<td>0.349794</td>
<td>7101.831055</td>
<td>17.357143</td>
<td>8.978000</td>
<td>0.000000</td>
<td>651.900024</td>
<td>643.500000</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>61523</td>
<td>Butte</td>
<td>Palermo Union Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>1335</td>
<td>71.500000</td>
<td>33.108601</td>
<td>78.427002</td>
<td>171</td>
<td>640.849976</td>
<td>0.128090</td>
<td>5235.987793</td>
<td>18.671329</td>
<td>9.080333</td>
<td>13.857677</td>
<td>641.799988</td>
<td>639.900024</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>62042</td>
<td>Fresno</td>
<td>Burrel Union Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>137</td>
<td>6.400000</td>
<td>12.318800</td>
<td>86.956497</td>
<td>25</td>
<td>605.550049</td>
<td>0.182482</td>
<td>5580.146973</td>
<td>21.406250</td>
<td>10.415000</td>
<td>12.408759</td>
<td>605.700012</td>
<td>605.400024</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>68536</td>
<td>San Joaquin</td>
<td>Holt Union Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>195</td>
<td>10.000000</td>
<td>12.903200</td>
<td>94.623703</td>
<td>28</td>
<td>606.750000</td>
<td>0.143590</td>
<td>5253.331055</td>
<td>19.500000</td>
<td>6.577000</td>
<td>68.717949</td>
<td>604.500000</td>
<td>609.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>63834</td>
<td>Kern</td>
<td>Vineland Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>888</td>
<td>42.500000</td>
<td>18.806299</td>
<td>100.000000</td>
<td>66</td>
<td>609.000000</td>
<td>0.074324</td>
<td>4565.746094</td>
<td>20.894117</td>
<td>8.174000</td>
<td>46.959461</td>
<td>605.500000</td>
<td>612.500000</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>62331</td>
<td>Fresno</td>
<td>Orange Center Elementary</td>
<td>KK-08</td>
<td>379</td>
<td>19.000000</td>
<td>32.189999</td>
<td>93.139801</td>
<td>35</td>
<td>612.500000</td>
<td>0.092348</td>
<td>5355.548340</td>
<td>19.947369</td>
<td>7.385000</td>
<td>30.079157</td>
<td>608.900024</td>
<td>616.099976</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>67306</td>
<td>Sacramento</td>
<td>Del Paso Heights Elementary</td>
<td>KK-06</td>
<td>2247</td>
<td>108.000000</td>
<td>78.994202</td>
<td>87.316399</td>
<td>0</td>
<td>612.650024</td>
<td>0.000000</td>
<td>5036.211426</td>
<td>20.805555</td>
<td>11.613333</td>
<td>40.275921</td>
<td>611.900024</td>
<td>613.400024</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Catsup
Choice of Brand for Catsup
Data shape:  (2798, 14) 


データの内容:
このデータセットは、ケチャップ（Catsup）のブランド選択に関する情報を含んでいます。各行はケチャップの特定のブランドを選択したかどうかを示しており、各列はその選択に関連する情報を表しています。たとえば、disp.heinz41はブランド"Heinz41"がディスプレイされたかどうかを示し、feat.heinz32はブランド"Heinz32"が特長されているかどうかを示します。

解析手法の提案:
このデータセットでは、ケチャップのブランド選択を予測するための分類問題として解析できます。具体的には、各種の特徴（ディスプレイや特長の有無、価格）を利用して、顧客がどのブランドを選びやすいかを予測するモデルを構築できます。

Pythonライブラリの提案:
このような分類問題には、scikit-learnライブラリが便利です。scikit-learnは、機械学習モデルの構築や評価をサポートしています。具体的には、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどの分類アルゴリズムを利用することができます。また、データの前処理や特徴量エンジニアリングにも便利なツールが提供されています。

以下に具体的なPythonコードの例を示します。

```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# データの読み込み
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 特徴量とラベルの分割
X = data.drop('choice', axis=1)
y = data['choice']

# 訓練データとテストデータの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# ロジスティック回帰モデルの構築と学習
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータでの予測
y_pred = model.predict(X_test)

# モデルの評価
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)
```

このコードでは、まずpandasライブラリを使ってデータを読み込んでいます。次に、`train_test_split`関数を使ってデータを訓練データとテストデータに分割し、`LogisticRegression`モデルを構築して訓練データで学習しています。最後に、テストデータでの予測結果を評価しています。

このようにして、ケチャップのブランド選択を予測するためのモデルを構築することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>id</th>
<th>disp.heinz41</th>
<th>disp.heinz32</th>
<th>disp.heinz28</th>
<th>disp.hunts32</th>
<th>feat.heinz41</th>
<th>feat.heinz32</th>
<th>feat.heinz28</th>
<th>feat.hunts32</th>
<th>price.heinz41</th>
<th>price.heinz32</th>
<th>price.heinz28</th>
<th>price.hunts32</th>
<th>choice</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>3.7</td>
<td>5.2</td>
<td>3.4</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>4.3</td>
<td>5.2</td>
<td>4.4</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>2.5</td>
<td>4.6</td>
<td>4.8</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>3.7</td>
<td>5.2</td>
<td>3.4</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>3.0</td>
<td>4.6</td>
<td>4.8</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5.0</td>
<td>3.0</td>
<td>4.7</td>
<td>3.0</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>5.1</td>
<td>3.1</td>
<td>4.6</td>
<td>4.1</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4.6</td>
<td>3.4</td>
<td>4.7</td>
<td>3.1</td>
<td>heinz41</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5.0</td>
<td>3.4</td>
<td>4.7</td>
<td>3.1</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5.0</td>
<td>3.4</td>
<td>5.0</td>
<td>2.8</td>
<td>heinz28</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Cigar
Cigarette Consumption
Data shape:  (1380, 9) 


データの内容：
- state: 州の識別番号
- year: 年度
- price: タバコの価格
- pop: 人口
- pop16: 16歳以上の人口
- cpi: 消費者物価指数
- ndi: 純国内所得
- sales: タバコの売り上げ
- pimin: タバコの売り上げの最小値

解析手法の提案：
このデータセットは、タバコの消費量に関するデータのようです。価格、人口、純国内所得、消費者物価指数などの変数が含まれており、タバコの売り上げとの関係を分析することができます。

以下の解析手法が使えそうです：
1. 線形回帰分析: タバコの価格や人口などの変数がタバコの売り上げにどのように影響するかを調べるために使用できます。
2. 時系列分析: 年度ごとのタバコの売り上げの変化を分析するために使用できます。

Pythonライブラリの提案：
1. pandas: データの読み込みや前処理に使用できます。
2. NumPy: 数値計算やデータ操作に使用できます。
3. scikit-learn: 線形回帰分析や時系列分析などの機械学習手法に使用できます。
4. matplotlib: グラフの描画に使用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>state</th>
<th>year</th>
<th>price</th>
<th>pop</th>
<th>pop16</th>
<th>cpi</th>
<th>ndi</th>
<th>sales</th>
<th>pimin</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>63</td>
<td>28.6</td>
<td>3383.0</td>
<td>2236.5</td>
<td>30.6</td>
<td>1558.304530</td>
<td>93.9</td>
<td>26.1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>64</td>
<td>29.8</td>
<td>3431.0</td>
<td>2276.7</td>
<td>31.0</td>
<td>1684.073202</td>
<td>95.4</td>
<td>27.5</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>65</td>
<td>29.8</td>
<td>3486.0</td>
<td>2327.5</td>
<td>31.5</td>
<td>1809.841875</td>
<td>98.5</td>
<td>28.9</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>66</td>
<td>31.5</td>
<td>3524.0</td>
<td>2369.7</td>
<td>32.4</td>
<td>1915.160357</td>
<td>96.4</td>
<td>29.5</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>67</td>
<td>31.6</td>
<td>3533.0</td>
<td>2393.7</td>
<td>33.4</td>
<td>2023.546368</td>
<td>95.5</td>
<td>29.6</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>68</td>
<td>35.6</td>
<td>3522.0</td>
<td>2405.2</td>
<td>34.8</td>
<td>2202.485536</td>
<td>88.4</td>
<td>32.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>69</td>
<td>36.6</td>
<td>3531.0</td>
<td>2411.9</td>
<td>36.7</td>
<td>2377.334666</td>
<td>90.1</td>
<td>32.8</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>70</td>
<td>39.6</td>
<td>3444.0</td>
<td>2394.6</td>
<td>38.8</td>
<td>2591.039159</td>
<td>89.8</td>
<td>34.3</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>71</td>
<td>42.7</td>
<td>3481.0</td>
<td>2443.5</td>
<td>40.5</td>
<td>2785.315971</td>
<td>95.4</td>
<td>35.8</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>72</td>
<td>42.3</td>
<td>3511.0</td>
<td>2484.7</td>
<td>41.8</td>
<td>3034.808297</td>
<td>101.1</td>
<td>37.4</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Cigarette
The Cigarette Consumption Panel Data Set
Data shape:  (528, 9) 


このデータセットは、異なる州での喫煙量と関連する要因のパネルデータです。

データの内容:
- state: 州の略称
- year: 年
- cpi: 消費者物価指数
- pop: 人口
- packpc: 一人当たりの喫煙量（パック数）
- income: 所得
- tax: 煙草に対する平均税金
- avgprs: 平均販売価格
- taxs: 煙草に対する税金（所得に対する比率）

解析手法:
1. 喫煙量の推移を把握するための時系列分析
2. 喫煙量と他の要因（所得、税金、販売価格など）の関係を調べるための相関分析
3. 異なる州間での喫煙量の比較を行うためのグループ間比較

Pythonライブラリの提案:
1. 時系列分析には、pandasやstatsmodelsを使用できます。
2. 相関分析には、pandasやNumPyを使用して相関係数を計算できます。
3. グループ間比較には、pandasやseabornを使用して可視化や統計テストを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>state</th>
<th>year</th>
<th>cpi</th>
<th>pop</th>
<th>packpc</th>
<th>income</th>
<th>tax</th>
<th>avgprs</th>
<th>taxs</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>AL</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>3973000</td>
<td>116.486282</td>
<td>46014968</td>
<td>32.500004</td>
<td>102.181671</td>
<td>33.348335</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>AR</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>2327000</td>
<td>128.534592</td>
<td>26210736</td>
<td>37.000000</td>
<td>101.474998</td>
<td>37.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>AZ</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>3184000</td>
<td>104.522614</td>
<td>43956936</td>
<td>31.000000</td>
<td>108.578751</td>
<td>36.170418</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>CA</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>26444000</td>
<td>100.363037</td>
<td>447102816</td>
<td>26.000000</td>
<td>107.837341</td>
<td>32.104000</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>CO</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>3209000</td>
<td>112.963539</td>
<td>49466672</td>
<td>31.000000</td>
<td>94.266663</td>
<td>31.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>CT</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>3201000</td>
<td>109.278351</td>
<td>60063368</td>
<td>42.000000</td>
<td>128.024994</td>
<td>51.483334</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>DE</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>618000</td>
<td>143.851135</td>
<td>9927301</td>
<td>30.000000</td>
<td>102.491661</td>
<td>30.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>FL</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>11352000</td>
<td>122.181122</td>
<td>166919248</td>
<td>37.000000</td>
<td>115.290001</td>
<td>42.490002</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>GA</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>5963000</td>
<td>127.234619</td>
<td>78364336</td>
<td>28.000000</td>
<td>97.025169</td>
<td>28.841833</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>IA</td>
<td>1985</td>
<td>1.076</td>
<td>2830000</td>
<td>113.745583</td>
<td>37902896</td>
<td>34.000000</td>
<td>101.842003</td>
<td>37.917000</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Clothing
Sales Data of Men's Fashion Stores
Data shape:  (400, 13) 


データの内容：
このデータセットは、男性ファッションストアの売上データです。売上、利益率、在庫数、勤務時間などの情報が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、売上や利益率といった数値データを扱っているため、以下のような解析手法が使えそうです。

1. 時系列分析：データセットには時間の情報も含まれており、売上のトレンドや季節性を分析することができます。例えば、売上の予測や需要予測などに役立ちます。

2. 在庫管理の最適化：在庫数と売上の関係を分析して、最適な在庫管理策を見つけることができます。在庫コストを最小化しながら売上を最大化するためのアプローチを検討できます。

3. パフォーマンス分析：売上や利益率といった指標を用いて、店舗間や商品間のパフォーマンスを比較することができます。特定の要因が売上に与える影響を評価したり、売上の上位要因を特定することも可能です。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas: データの読み込み、整形、集計などのデータ処理に使用します。

2. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。売上のトレンドや季節性の視覚化に役立ちます。

3. statsmodelsやProphet: 時系列分析を行うために使用します。売上の予測や需要予測に役立ちます。

4. scipyやnumpy: 在庫管理の最適化やパフォーマンス分析に使用します。統計解析や最適化問題の解決に役立つ関数やアルゴリズムが含まれています。

以上のライブラリを利用することで、データサイエンスの観点からこのデータセットをより深く分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>tsales</th>
<th>sales</th>
<th>margin</th>
<th>nown</th>
<th>nfull</th>
<th>npart</th>
<th>naux</th>
<th>hoursw</th>
<th>hourspw</th>
<th>inv1</th>
<th>inv2</th>
<th>ssize</th>
<th>start</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>750000</td>
<td>4411.765</td>
<td>41.0</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.5357</td>
<td>76</td>
<td>16.75596</td>
<td>17166.67</td>
<td>27177.04</td>
<td>170</td>
<td>41.0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1926395</td>
<td>4280.878</td>
<td>39.0</td>
<td>2.0000</td>
<td>2.0000</td>
<td>3.0000</td>
<td>1.5357</td>
<td>192</td>
<td>22.49376</td>
<td>17166.67</td>
<td>27177.04</td>
<td>450</td>
<td>39.0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1250000</td>
<td>4166.667</td>
<td>40.0</td>
<td>1.0000</td>
<td>2.0000</td>
<td>2.2222</td>
<td>1.4091</td>
<td>114</td>
<td>17.19120</td>
<td>292857.20</td>
<td>71570.55</td>
<td>300</td>
<td>40.0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>694227</td>
<td>2670.104</td>
<td>40.0</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.2833</td>
<td>1.3673</td>
<td>100</td>
<td>21.50260</td>
<td>22207.04</td>
<td>15000.00</td>
<td>260</td>
<td>40.0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>750000</td>
<td>15000.000</td>
<td>44.0</td>
<td>2.0000</td>
<td>1.9556</td>
<td>1.2833</td>
<td>1.3673</td>
<td>104</td>
<td>15.74279</td>
<td>22207.04</td>
<td>10000.00</td>
<td>50</td>
<td>44.0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>400000</td>
<td>4444.444</td>
<td>41.0</td>
<td>2.0000</td>
<td>1.9556</td>
<td>1.2833</td>
<td>1.3673</td>
<td>72</td>
<td>10.89885</td>
<td>22207.04</td>
<td>22859.85</td>
<td>90</td>
<td>41.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1300000</td>
<td>3250.000</td>
<td>39.0</td>
<td>1.2228</td>
<td>1.0000</td>
<td>3.0000</td>
<td>4.0000</td>
<td>161</td>
<td>17.45674</td>
<td>22207.04</td>
<td>22859.85</td>
<td>400</td>
<td>39.0</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>495340</td>
<td>4953.400</td>
<td>28.0</td>
<td>2.0000</td>
<td>1.9556</td>
<td>1.2833</td>
<td>1.3673</td>
<td>80</td>
<td>12.10984</td>
<td>22207.04</td>
<td>22859.85</td>
<td>100</td>
<td>28.0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1200000</td>
<td>2666.667</td>
<td>41.0</td>
<td>1.0000</td>
<td>3.0000</td>
<td>2.2222</td>
<td>1.4091</td>
<td>158</td>
<td>20.70420</td>
<td>292857.20</td>
<td>5000.00</td>
<td>450</td>
<td>41.0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>495340</td>
<td>6604.533</td>
<td>37.0</td>
<td>1.0000</td>
<td>1.9556</td>
<td>1.2833</td>
<td>1.0000</td>
<td>87</td>
<td>16.60654</td>
<td>22207.04</td>
<td>22859.85</td>
<td>75</td>
<td>37.0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Computers
Prices of Personal Computers
Data shape:  (6259, 10) 


データの内容：
このデータセットは、パーソナルコンピュータの価格とスペック（速度、ハードディスク容量、RAM容量、画面サイズなど）に関する情報を含んでいます。また、広告の有無やトレンドなども記録されています。

解析手法の提案：
このデータセットを分析するためには、価格とスペックの関係性を調査する回帰分析が有効です。具体的には、価格を目的変数、速度、ハードディスク容量、RAM容量などの説明変数として利用し、それらの関係性を確認することができます。

Pythonライブラリの提案：
回帰分析を行うためには、Pythonのライブラリである「StatsModels」と「pandas」を利用することができます。StatsModelsは統計モデリングや推定などを行うためのライブラリであり、回帰分析にも利用できます。また、pandasはデータの操作や解析を行うためのライブラリであり、データセットの読み込みや前処理などに活用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>price</th>
<th>speed</th>
<th>hd</th>
<th>ram</th>
<th>screen</th>
<th>cd</th>
<th>multi</th>
<th>premium</th>
<th>ads</th>
<th>trend</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1499</td>
<td>25</td>
<td>80</td>
<td>4</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1795</td>
<td>33</td>
<td>85</td>
<td>2</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1595</td>
<td>25</td>
<td>170</td>
<td>4</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1849</td>
<td>25</td>
<td>170</td>
<td>8</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>3295</td>
<td>33</td>
<td>340</td>
<td>16</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>3695</td>
<td>66</td>
<td>340</td>
<td>16</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1720</td>
<td>25</td>
<td>170</td>
<td>4</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1995</td>
<td>50</td>
<td>85</td>
<td>2</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2225</td>
<td>50</td>
<td>210</td>
<td>8</td>
<td>14</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2575</td>
<td>50</td>
<td>210</td>
<td>4</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>94</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Cracker
Choice of Brand for Crakers
Data shape:  (3292, 14) 


データの内容：
- id: データのID
- disp.sunshine, disp.kleebler, disp.nabisco, disp.private: 広告表示の有無（0: 表示なし、1: 表示あり）
- feat.sunshine, feat.kleebler, feat.nabisco, feat.private: 特徴の有無（0: 特徴なし、1: 特徴あり）
- price.sunshine, price.kleebler, price.nabisco, price.private: 商品価格
- choice: 選ばれたブランド名

解析手法の提案：
このデータセットは、クラッカーのブランド選択に関する情報を含んでいます。特に、広告表示の有無、特徴の有無、商品価格といった要素が選ばれたブランドにどのように影響しているのかを分析することができます。

具体的な解析手法としては、ロジスティック回帰や決定木などの分類問題の手法が使えます。これらの手法を用いて、広告表示や特徴、価格といった要素とブランドの選択との関係性を明らかにすることができます。

また、ランダムフォレストやXGBoostなどのアンサンブル学習手法を用いることで、より精度の高い予測モデルを構築することも可能です。

Pythonライブラリの提案：
- データの前処理や可視化には、PandasやMatplotlib、Seabornなどが便利です。
- 分析手法の実装には、Scikit-learnやStatsmodelsなどが適しています。特に、ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレスト、XGBoostの実装が可能です。
- また、モデルの評価やパフォーマンス向上のために、Cross ValidationやGrid Searchなどを行うためのモジュールも利用できます。

以上の手法とPythonライブラリを活用することで、クラッカーのブランド選択に関するデータの解析・予測モデルの構築が可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>id</th>
<th>disp.sunshine</th>
<th>disp.kleebler</th>
<th>disp.nabisco</th>
<th>disp.private</th>
<th>feat.sunshine</th>
<th>feat.kleebler</th>
<th>feat.nabisco</th>
<th>feat.private</th>
<th>price.sunshine</th>
<th>price.kleebler</th>
<th>price.nabisco</th>
<th>price.private</th>
<th>choice</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>98.000002</td>
<td>88.00000</td>
<td>120.000000</td>
<td>70.999998</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>99.000001</td>
<td>109.00000</td>
<td>99.000001</td>
<td>70.999998</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>49.000001</td>
<td>109.00000</td>
<td>109.000000</td>
<td>77.999997</td>
<td>sunshine</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>103.000000</td>
<td>109.00000</td>
<td>88.999999</td>
<td>77.999997</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>109.000000</td>
<td>109.00000</td>
<td>119.000010</td>
<td>63.999999</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>88.999999</td>
<td>109.00000</td>
<td>119.000010</td>
<td>83.999997</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>109.000000</td>
<td>109.00000</td>
<td>129.000000</td>
<td>77.999997</td>
<td>sunshine</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>109.000000</td>
<td>119.00001</td>
<td>129.000000</td>
<td>77.999997</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>109.000000</td>
<td>121.00000</td>
<td>109.000000</td>
<td>77.999997</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>79.000002</td>
<td>121.00000</td>
<td>109.000000</td>
<td>77.999997</td>
<td>nabisco</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Crime
Crime in North Carolina
Data shape:  (630, 24) 


データの内容:
- county: 郡の番号
- year: 年
- crmrte: 人口10万人あたりの犯罪発生率
- prbarr: 逮捕率
- prbconv: 実際に有罪判決を受けた者の割合
- prbpris: 受刑者の割合
- avgsen: 平均刑期
- polpc: 1人あたりの警察官数
- density: 人口密度
- taxpc: 1人あたりの税金額
- region: 地域（central, west, otherの三つの値）
- smsa: 大都市圏に属しているかどうか（yes, no）
- pctmin: 少数民族の割合
- wcon: 製造業の平均週間賃金
- wtuc: 交通・公共事業の平均週間賃金
- wtrd: 卸売・小売業の平均週間賃金
- wfir: 火災・保険業の平均週間賃金
- wser: サービス業の平均週間賃金
- wmfg: 製造業の平均月間賃金
- wfed: 政府関連の平均週間賃金
- wsta: 国家の平均週間賃金
- wloc: 地方自治体の平均週間賃金
- mix: 女性の割合
- pctymle: 若年男性の割合

解析手法の提案:
- このデータセットは、犯罪率や逮捕率、刑期などの要素が含まれており、犯罪に関する要因や影響を分析するのに適しています。具体的には、犯罪率と関連する要素や地域の特徴を特定したり、特定の要素が犯罪に与える影響を評価することができます。

使えるPythonライブラリの提案:
- pandas: データの読み込みや加工、統計情報の計算に便利なライブラリです。
- numpy: 数値計算や配列操作に使用されるライブラリです。
- matplotlib: データの可視化に使用されるライブラリで、グラフや図を作成することができます。
- scikit-learn: 機械学習のモデル作成や予測、評価を行うためのライブラリです。
- statsmodels: 統計解析や統計モデリングに使用されるライブラリです。

これらのライブラリを使用して、データの読み込み、可視化、統計分析、機械学習モデルの作成などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>county</th>
<th>year</th>
<th>crmrte</th>
<th>prbarr</th>
<th>prbconv</th>
<th>prbpris</th>
<th>avgsen</th>
<th>polpc</th>
<th>density</th>
<th>taxpc</th>
<th>region</th>
<th>smsa</th>
<th>pctmin</th>
<th>wcon</th>
<th>wtuc</th>
<th>wtrd</th>
<th>wfir</th>
<th>wser</th>
<th>wmfg</th>
<th>wfed</th>
<th>wsta</th>
<th>wloc</th>
<th>mix</th>
<th>pctymle</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>81</td>
<td>0.039885</td>
<td>0.289696</td>
<td>0.402062</td>
<td>0.472222</td>
<td>5.61</td>
<td>0.001787</td>
<td>2.307159</td>
<td>25.69763</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>206.4803</td>
<td>333.6209</td>
<td>182.3330</td>
<td>272.4492</td>
<td>215.7335</td>
<td>229.12</td>
<td>409.37</td>
<td>236.24</td>
<td>231.47</td>
<td>0.099918</td>
<td>0.087697</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>82</td>
<td>0.038345</td>
<td>0.338111</td>
<td>0.433005</td>
<td>0.506993</td>
<td>5.59</td>
<td>0.001767</td>
<td>2.330254</td>
<td>24.87425</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>212.7542</td>
<td>369.2964</td>
<td>189.5414</td>
<td>300.8788</td>
<td>231.5767</td>
<td>240.33</td>
<td>419.70</td>
<td>253.88</td>
<td>236.79</td>
<td>0.103049</td>
<td>0.086377</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>83</td>
<td>0.030305</td>
<td>0.330449</td>
<td>0.525703</td>
<td>0.479705</td>
<td>5.80</td>
<td>0.001836</td>
<td>2.341801</td>
<td>26.45144</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>219.7802</td>
<td>1394.8030</td>
<td>196.6395</td>
<td>309.9696</td>
<td>240.1568</td>
<td>269.70</td>
<td>438.85</td>
<td>250.36</td>
<td>248.58</td>
<td>0.080679</td>
<td>0.085091</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>84</td>
<td>0.034726</td>
<td>0.362525</td>
<td>0.604706</td>
<td>0.520104</td>
<td>6.89</td>
<td>0.001886</td>
<td>2.346420</td>
<td>26.84235</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>223.4238</td>
<td>398.8604</td>
<td>200.5629</td>
<td>350.0863</td>
<td>252.4477</td>
<td>281.74</td>
<td>459.17</td>
<td>261.93</td>
<td>264.38</td>
<td>0.078504</td>
<td>0.083833</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>85</td>
<td>0.036573</td>
<td>0.325395</td>
<td>0.578723</td>
<td>0.497059</td>
<td>6.55</td>
<td>0.001924</td>
<td>2.364896</td>
<td>28.14034</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>243.7562</td>
<td>358.7830</td>
<td>206.8827</td>
<td>383.0707</td>
<td>261.0861</td>
<td>298.88</td>
<td>490.43</td>
<td>281.44</td>
<td>288.58</td>
<td>0.093249</td>
<td>0.082307</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>86</td>
<td>0.034752</td>
<td>0.326062</td>
<td>0.512324</td>
<td>0.439863</td>
<td>6.90</td>
<td>0.001895</td>
<td>2.385681</td>
<td>29.74098</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>257.9139</td>
<td>369.5465</td>
<td>218.5165</td>
<td>409.8842</td>
<td>269.6129</td>
<td>322.65</td>
<td>478.67</td>
<td>286.91</td>
<td>306.70</td>
<td>0.097323</td>
<td>0.080081</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>87</td>
<td>0.035604</td>
<td>0.298270</td>
<td>0.527596</td>
<td>0.436170</td>
<td>6.71</td>
<td>0.001828</td>
<td>2.422633</td>
<td>30.99368</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>20.21870</td>
<td>281.4259</td>
<td>408.7245</td>
<td>221.2701</td>
<td>453.1722</td>
<td>274.1775</td>
<td>334.54</td>
<td>477.58</td>
<td>292.09</td>
<td>311.91</td>
<td>0.080169</td>
<td>0.077871</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>3</td>
<td>81</td>
<td>0.016392</td>
<td>0.202899</td>
<td>0.869048</td>
<td>0.465753</td>
<td>8.45</td>
<td>0.000594</td>
<td>0.976834</td>
<td>14.56088</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>7.91632</td>
<td>188.7683</td>
<td>292.6422</td>
<td>151.4234</td>
<td>202.4292</td>
<td>191.3742</td>
<td>210.75</td>
<td>381.72</td>
<td>247.38</td>
<td>213.17</td>
<td>0.056122</td>
<td>0.087005</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>3</td>
<td>82</td>
<td>0.019065</td>
<td>0.162218</td>
<td>0.772152</td>
<td>0.377049</td>
<td>5.71</td>
<td>0.000705</td>
<td>0.992278</td>
<td>35.64073</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>7.91632</td>
<td>186.9658</td>
<td>345.7217</td>
<td>156.8826</td>
<td>225.0409</td>
<td>208.8190</td>
<td>217.77</td>
<td>386.42</td>
<td>374.07</td>
<td>219.18</td>
<td>0.047312</td>
<td>0.086472</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>3</td>
<td>83</td>
<td>0.015149</td>
<td>0.181586</td>
<td>1.028170</td>
<td>0.438356</td>
<td>8.69</td>
<td>0.000659</td>
<td>1.003861</td>
<td>19.26188</td>
<td>central</td>
<td>no</td>
<td>7.91632</td>
<td>193.5983</td>
<td>604.9115</td>
<td>157.1295</td>
<td>248.1390</td>
<td>219.0847</td>
<td>236.64</td>
<td>382.65</td>
<td>268.90</td>
<td>223.06</td>
<td>0.059621</td>
<td>0.085943</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# DM
DM Dollar Exchange Rate
Data shape:  (778, 4) 


データの内容:
このデータは、DM (ドイツマルク) 対ドルの為替レートを示しています。各週の日付と、異なる3つの異なる為替レート（s、f、s30）が含まれています。

解析手法の提案:
このデータを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。
1. 時系列分析: 為替レートの時間変化やトレンドを把握するために、時系列分析を行うことが有用です。特に、為替レートの変動の要因や季節性の把握に役立ちます。
2. 相関分析: 異なる為替レート間の相関関係を調べることで、為替市場の動向を理解することができます。特に、異なる為替レート間の相互作用を分析することが重要です。

Pythonライブラリの提案:
このデータを分析するためには、以下のPythonライブラリが利用できます。
1. pandas: データを取り込んで扱うためのライブラリであり、時系列データの処理にも適しています。
2. NumPy: 数値計算を行うためのライブラリであり、データの集計や統計的な計算に役立ちます。
3. Matplotlib: グラフの作成や可視化に使用されるライブラリであり、為替レートの変動を視覚的に把握するために使用することができます。
4. StatsModels: 統計モデルの推定や検定に使用されるライブラリであり、時系列分析や相関分析に役立つ関数やモデルを提供しています。

これらのライブラリを使用して、データの整理、可視化、解析を行うことで、DM対ドルの為替レートの動向や相関関係をより詳細に理解することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>s</th>
<th>f</th>
<th>s30</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>19750103</td>
<td>2.4005</td>
<td>2.3940</td>
<td>2.3890</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>19750110</td>
<td>2.3770</td>
<td>2.3730</td>
<td>2.3480</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>19750117</td>
<td>2.3780</td>
<td>2.3770</td>
<td>2.3140</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>19750124</td>
<td>2.3260</td>
<td>2.3235</td>
<td>2.2960</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>19750131</td>
<td>2.3425</td>
<td>2.3420</td>
<td>2.2850</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>19750207</td>
<td>2.3655</td>
<td>2.3635</td>
<td>2.3160</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>19750214</td>
<td>2.3215</td>
<td>2.3183</td>
<td>2.3210</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>19750221</td>
<td>2.3080</td>
<td>2.3050</td>
<td>2.3180</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>19750228</td>
<td>2.2830</td>
<td>2.2803</td>
<td>2.3335</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>19750307</td>
<td>2.3145</td>
<td>2.3120</td>
<td>2.3610</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Diamond
Pricing the C's of Diamond Stones
Data shape:  (308, 5) 


データの内容：
このデータセットはダイヤモンドの特徴と価格に関する情報を含んでいます。carat（ダイヤモンドの重さ）、colour（ダイヤモンドの色）、clarity（ダイヤモンドの透明度）、certification（ダイヤモンドの認証機関）、price（ダイヤモンドの価格）の列があります。

解析手法：
このデータセットは、ダイヤモンドの価格に影響を与える要素を調査するために使用できます。具体的には、以下のような解析手法が使えそうです：
- 線形回帰: ダイヤモンドの特徴（carat、colour、clarity）と価格の関係を調べるために使用できます。
- 分類: ダイヤモンドの特徴から価格帯などのカテゴリを予測するために使用できます。
- クラスタリング: 類似した特徴を持つダイヤモンドをグループ化するために使用できます。

Pythonライブラリの提案：
- pandas: データの読み込み、前処理、操作を行うために使用できます。
- scikit-learn: 線形回帰や分類、クラスタリングなどの機械学習モデルを構築するために使用できます。
- matplotlibやseaborn: データの可視化やグラフ作成に使用できます。
- numpy: 数値計算や配列操作に使用できます。

以上のような手法とPythonライブラリを使用することで、このダイヤモンドのデータセットに関するさまざまな分析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>carat</th>
<th>colour</th>
<th>clarity</th>
<th>certification</th>
<th>price</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.30</td>
<td>D</td>
<td>VS2</td>
<td>GIA</td>
<td>1302</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.30</td>
<td>E</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1510</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.30</td>
<td>G</td>
<td>VVS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1510</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.30</td>
<td>G</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1260</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.31</td>
<td>D</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1641</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.31</td>
<td>E</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1555</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.31</td>
<td>F</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1427</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.31</td>
<td>G</td>
<td>VVS2</td>
<td>GIA</td>
<td>1427</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.31</td>
<td>H</td>
<td>VS2</td>
<td>GIA</td>
<td>1126</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.31</td>
<td>I</td>
<td>VS1</td>
<td>GIA</td>
<td>1126</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Doctor
Number of Doctor Visits
Data shape:  (485, 4) 


データの内容:
- doctor: 医師の訪問回数
- children: 子供の人数
- access: 医療サービスへのアクセス度合い
- health: 健康状態

解析手法の提案:
このデータセットは、医師の訪問回数とそれに関連する要因（子供の人数、医療サービスへのアクセス度合い、健康状態）についての情報を持っています。
以下の解析手法が使えそうです。

1. 相関分析: 医師の訪問回数と他の要因との相関関係を調べることで、どの要因が医師の訪問回数に影響を与えているかを明らかにすることができます。

2. 重回帰分析: 医師の訪問回数を目的変数、子供の人数、医療サービスへのアクセス度合い、健康状態を説明変数として用い、これらの要因が医師の訪問回数に与える影響の程度を定量化することができます。

3. クラスタリング: 類似した特徴を持つ患者をグループ化することで、医師の訪問回数に影響を与える要因のパターンを特定することができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法を実行するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

- pandas: データの読み込みや前処理を行うためのライブラリです。
- numpy: 数値計算を行うためのライブラリです。
- scipy: 相関分析や重回帰分析などの統計解析を行うためのライブラリです。
- scikit-learn: クラスタリングや機械学習モデルの構築を行うためのライブラリです。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>doctor</th>
<th>children</th>
<th>access</th>
<th>health</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0.50</td>
<td>0.495</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>0.17</td>
<td>0.520</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>4</td>
<td>0.42</td>
<td>-1.227</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0.33</td>
<td>-1.524</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>11</td>
<td>1</td>
<td>0.67</td>
<td>0.173</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>0.25</td>
<td>-0.905</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0.50</td>
<td>-1.202</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>6</td>
<td>1</td>
<td>0.67</td>
<td>0.656</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0.25</td>
<td>-1.227</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0.67</td>
<td>-0.235</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# DoctorAUS
Doctor Visits in Australia
Data shape:  (5190, 15) 


データの内容：
- 性別 (sex)
- 年齢 (age)
- 収入 (income)
- 保険情報 (insurance)
- 病気の有無 (illness)
- 医療行為の日数 (actdays)
- 健康スコア (hscore)
- 慢性疾患の有無 (chcond)
- 医師の訪問回数 (doctorco)
- 医師の非訪問回数 (nondocco)
- 入院の有無 (hospadmi)
- 入院日数 (hospdays)
- 処方箋医薬品 (medecine)
- 処方箋の枚数 (prescrib)
- 非処方箋医薬品 (nonpresc)

解析手法の提案：
- それぞれの変数間の関連性を分析するために、相関分析や回帰分析が有効です。特に、「医師の訪問回数」や「入院の有無」などと他の変数との関連性を調べることで、医療費の予測などの洞察を得ることができます。

使えるPythonライブラリの提案：
- データ操作や可視化には、PandasやMatplotlibが役立ちます。
- 相関分析や回帰分析には、Scikit-learnやStatsmodelsが利用できます。特に、Scikit-learnの中のLinearRegressionやRandomForestRegressorなどのモジュールが便利です。
- 統計的な分析には、ScipyやStatsmodelsが役立ちます。特に、Scipyの中のcorrelationやt-testなどのモジュールが使えます。

以上のような手法やライブラリを利用することで、このデータからさまざまな洞察や予測を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>sex</th>
<th>age</th>
<th>income</th>
<th>insurance</th>
<th>illness</th>
<th>actdays</th>
<th>hscore</th>
<th>chcond</th>
<th>doctorco</th>
<th>nondocco</th>
<th>hospadmi</th>
<th>hospdays</th>
<th>medecine</th>
<th>prescrib</th>
<th>nonpresc</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.55</td>
<td>levyplus</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.45</td>
<td>levyplus</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>0.19</td>
<td>0.90</td>
<td>medlevy</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>0.19</td>
<td>0.15</td>
<td>medlevy</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>0.19</td>
<td>0.45</td>
<td>medlevy</td>
<td>2</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>la</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.35</td>
<td>medlevy</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>la</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.55</td>
<td>medlevy</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.15</td>
<td>medlevy</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>6</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>0.19</td>
<td>0.65</td>
<td>levyplus</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>0.19</td>
<td>0.15</td>
<td>levyplus</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>np</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# DoctorContacts
Contacts With Medical Doctor
Data shape:  (20186, 15) 


データの内容:
- 医師への連絡に関するデータ
- 医師への連絡回数（mdu）
- 医師の連絡先の有無（lc）
- 医師の連絡先のID（idp）
- 医師の連絡先の重要度（lpi）
- 家族医療専門医の有無（fmde）
- 身体的な制約の有無（physlim）
- 患者の疾患の数（ndisease）
- 患者の健康状態（health）
- 患者の収入レベル（linc）
- 患者の家族人数（lfam）
- 患者の教育レベル（educdec）
- 患者の年齢（age）
- 患者の性別（sex）
- 患者が子供を持っているかどうか（child）
- 患者の人種（black）

解析手法の提案:
- データの内容をみると、医師への連絡回数や連絡先の重要度といった項目と患者の健康状態や家族人数などの項目との関連性が分析できそうです。
- このデータセットでは、回帰分析や分類分析などの機械学習手法を使って、患者の特徴と医師への連絡に関するデータとの関係性を解析することができます。

使えるPythonライブラリの提案:
- データの前処理や可視化には、PandasやMatplotlibを使うことができます。
- 機械学習手法の実装には、Scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>mdu</th>
<th>lc</th>
<th>idp</th>
<th>lpi</th>
<th>fmde</th>
<th>physlim</th>
<th>ndisease</th>
<th>health</th>
<th>linc</th>
<th>lfam</th>
<th>educdec</th>
<th>age</th>
<th>sex</th>
<th>child</th>
<th>black</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>42.87748</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>43.87748</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>44.87748</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>45.87748</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>46.87748</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>16.59138</td>
<td>male</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>17.59138</td>
<td>male</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>18.59138</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>19.59138</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>True</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>False</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>20.59138</td>
<td>male</td>
<td>False</td>
<td>True</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Earnings
Earnings for Three Age Groups
Data shape:  (4266, 2) 


このデータは、3つの年齢グループに対する収益のデータです。

解析手法としては、年齢グループごとの収益の平均値や分布を比較することが考えられます。また、年齢と収益の関係性を調べるために、回帰分析や相関分析も有用です。

上記の解析手法には、次のPythonライブラリが役立ちます。

- pandas: データフレームを操作し、集計やデータの整形を行うためのライブラリ
- matplotlib: データの可視化やグラフ作成に使用するライブラリ
- seaborn: データの可視化や統計プロットを高レベルで提供するライブラリ
- scikit-learn: 機械学習モデルを利用した回帰分析や相関分析に使用するライブラリ

これらのライブラリを使用して、データの可視化や統計解析を行い、年齢グループと収益の関係性を詳しく調査することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>age</th>
<th>y</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>g3</td>
<td>569.5</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>g3</td>
<td>895.5</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>g3</td>
<td>1111.0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>g3</td>
<td>1182.0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>g3</td>
<td>1277.5</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>g3</td>
<td>1384.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>g3</td>
<td>1464.5</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>g3</td>
<td>2453.0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>g3</td>
<td>2538.0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>g3</td>
<td>2539.5</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Electricity
Cost Function for Electricity Producers
Data shape:  (158, 8) 


データの内容:
このデータは電力生産業者の原価関数に関するものであり、以下の変数が含まれています。
- cost: 原価
- q: 生産量
- pl: 原料価格
- sl: 原料在庫レベル
- pk: 資本費用率
- sk: 資本在庫レベル
- pf: 労働費用率
- sf: 労働在庫レベル

解析手法の提案:
このデータの変数間の関係性を理解し、原価関数を作成するために、回帰分析が適していると考えられます。具体的には、生産量を目的変数とし、他の変数を説明変数としてモデルを構築することで、原価関数を推定できます。

Pythonライブラリの提案:
回帰分析を行うために、以下のPythonライブラリが有用です。
- pandas: データの読み込みや前処理に使用します。
- numpy: 数値演算やデータ操作に使用します。
- scikit-learn: 回帰モデルの構築や評価に使用します。
- statsmodels: 統計的なモデリングや検定に使用します。

具体的な手順としては、pandasを使用してデータを読み込み、numpyを使用してデータの操作や数値演算を行い、scikit-learnを使用して回帰モデルを構築し、statsmodelsを使用して統計的な検定やモデルの評価を行います。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>cost</th>
<th>q</th>
<th>pl</th>
<th>sl</th>
<th>pk</th>
<th>sk</th>
<th>pf</th>
<th>sf</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.2130</td>
<td>8.0</td>
<td>6869.47</td>
<td>0.3291</td>
<td>64.945</td>
<td>0.4197</td>
<td>18.000</td>
<td>0.2512</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>3.0427</td>
<td>869.0</td>
<td>8372.96</td>
<td>0.1030</td>
<td>68.227</td>
<td>0.2913</td>
<td>21.067</td>
<td>0.6057</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>9.4059</td>
<td>1412.0</td>
<td>7960.90</td>
<td>0.0891</td>
<td>40.692</td>
<td>0.1567</td>
<td>41.530</td>
<td>0.7542</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.7606</td>
<td>65.0</td>
<td>8971.89</td>
<td>0.2802</td>
<td>41.243</td>
<td>0.1282</td>
<td>28.539</td>
<td>0.5916</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>2.2587</td>
<td>295.0</td>
<td>8218.40</td>
<td>0.1772</td>
<td>71.940</td>
<td>0.1623</td>
<td>39.200</td>
<td>0.6606</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1.3422</td>
<td>183.0</td>
<td>5063.49</td>
<td>0.0960</td>
<td>74.430</td>
<td>0.2629</td>
<td>35.510</td>
<td>0.6411</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.6159</td>
<td>50.0</td>
<td>9204.24</td>
<td>0.2963</td>
<td>90.470</td>
<td>0.0981</td>
<td>32.070</td>
<td>0.6056</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.4887</td>
<td>14.0</td>
<td>5438.89</td>
<td>0.2994</td>
<td>86.110</td>
<td>0.4571</td>
<td>34.150</td>
<td>0.2435</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1.1474</td>
<td>90.0</td>
<td>7189.67</td>
<td>0.2855</td>
<td>79.101</td>
<td>0.2073</td>
<td>21.503</td>
<td>0.5072</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>7.5492</td>
<td>2969.0</td>
<td>8183.34</td>
<td>0.2397</td>
<td>80.657</td>
<td>0.3972</td>
<td>9.000</td>
<td>0.3631</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Fair
Extramarital Affairs Data
Data shape:  (601, 9) 


このデータは「不倫の有無」という夫婦関係に関するデータです。各カラムの内容は以下の通りです。

- sex: 性別 (male or female)
- age: 年齢
- ym: 結婚年数
- child: 子供の有無
- religious: 宗教観の強さ (1〜5のスケール)
- education: 教育水準 (1〜20のスケール)
- occupation: 職業 (1〜8のスケール)
- rate: 夫婦関係の評価 (1〜5のスケール)
- nbaffairs: 不倫の回数

解析手法としては、不倫の有無を予測するための分類問題が考えられます。具体的には、ロジスティック回帰やランダムフォレストなどの分類アルゴリズムを使うことができます。

このために使えるPythonライブラリとしては、以下のようなものがあります。

- scikit-learn: 分類アルゴリズムやモデルの評価、特徴量の選択などの機能を提供しています。
- pandas: データの読み込みや前処理、特徴量エンジニアリングなどに便利な関数を提供しています。
- matplotlibやseaborn: データの可視化に利用することができます。

これらのライブラリを使って、データの前処理やモデルの構築、評価などを行うことで、不倫の予測モデルを作成することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>sex</th>
<th>age</th>
<th>ym</th>
<th>child</th>
<th>religious</th>
<th>education</th>
<th>occupation</th>
<th>rate</th>
<th>nbaffairs</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>male</td>
<td>37.0</td>
<td>10.00</td>
<td>no</td>
<td>3</td>
<td>18</td>
<td>7</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>female</td>
<td>27.0</td>
<td>4.00</td>
<td>no</td>
<td>4</td>
<td>14</td>
<td>6</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>female</td>
<td>32.0</td>
<td>15.00</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>12</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>male</td>
<td>57.0</td>
<td>15.00</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
<td>18</td>
<td>6</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>male</td>
<td>22.0</td>
<td>0.75</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>17</td>
<td>6</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>female</td>
<td>32.0</td>
<td>1.50</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>17</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>female</td>
<td>22.0</td>
<td>0.75</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>12</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>male</td>
<td>57.0</td>
<td>15.00</td>
<td>yes</td>
<td>2</td>
<td>14</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>female</td>
<td>32.0</td>
<td>15.00</td>
<td>yes</td>
<td>4</td>
<td>16</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>male</td>
<td>22.0</td>
<td>1.50</td>
<td>no</td>
<td>4</td>
<td>14</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Fatality
Drunk Driving Laws and Traffic Deaths
Data shape:  (336, 10) 


データの内容：
- state: 州の番号
- year: 年度
- mrall: 交通事故による死亡者数（単位は100万人当たり）
- beertax: ビールの課税率
- mlda: 酒類の最低飲酒年齢法律
- jaild: 飲酒運転のために逮捕された人の割合
- comserd: コミュニティサービスのために逮捕された人の割合
- vmiles: 1人当たりの年間運転距離（単位は1000マイル）
- unrate: 失業率
- perinc: 1人当たりの所得（単位はドル）

解析手法の提案：
- 交通事故による死亡者数と関連要因の関係を調べる。
- ビールの課税率、飲酒運転の逮捕率、コミュニティサービスの逮捕率、失業率、所得と交通事故による死亡者数の相関関係を調査する。

Pythonライブラリの提案：
- データの分析と可視化にはPandasやNumPyが使用できる。
- 相関関係を調べるためにはStatsModelsやScikit-learnが使用できる。
- 可視化にはMatplotlibやSeabornが使用できる。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>state</th>
<th>year</th>
<th>mrall</th>
<th>beertax</th>
<th>mlda</th>
<th>jaild</th>
<th>comserd</th>
<th>vmiles</th>
<th>unrate</th>
<th>perinc</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1982</td>
<td>2.12836</td>
<td>1.539379</td>
<td>19.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>7.233887</td>
<td>14.4</td>
<td>10544.152344</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>1983</td>
<td>2.34848</td>
<td>1.788991</td>
<td>19.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>7.836348</td>
<td>13.7</td>
<td>10732.797852</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>1984</td>
<td>2.33643</td>
<td>1.714286</td>
<td>19.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>8.262990</td>
<td>11.1</td>
<td>11108.791016</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>1985</td>
<td>2.19348</td>
<td>1.652542</td>
<td>19.67</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>8.726917</td>
<td>8.9</td>
<td>11332.626953</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>1986</td>
<td>2.66914</td>
<td>1.609907</td>
<td>21.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>8.952854</td>
<td>9.8</td>
<td>11661.506836</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>1987</td>
<td>2.71859</td>
<td>1.560000</td>
<td>21.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>9.166302</td>
<td>7.8</td>
<td>11944.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>1988</td>
<td>2.49391</td>
<td>1.501444</td>
<td>21.00</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>9.674323</td>
<td>7.2</td>
<td>12368.624023</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>4</td>
<td>1982</td>
<td>2.49914</td>
<td>0.214797</td>
<td>19.00</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>6.810157</td>
<td>9.9</td>
<td>12309.069336</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>4</td>
<td>1983</td>
<td>2.26738</td>
<td>0.206422</td>
<td>19.00</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>6.587495</td>
<td>9.1</td>
<td>12693.807617</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>4</td>
<td>1984</td>
<td>2.82878</td>
<td>0.296703</td>
<td>19.00</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>6.709970</td>
<td>5.0</td>
<td>13265.933594</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Fishing
Choice of Fishing Mode
Data shape:  (1182, 12) 


データの内容：
- データセットのIDは「Fishing」であり、タイトルは「Choice of Fishing Mode」です。
- データには、釣りのモード、価格、釣果、ビーチでの釣りの場合の金額、桟橋での釣りの場合の金額、船での釣りの場合の金額、チャーター船での釣りの場合の金額、ビーチでの釣果、桟橋での釣果、船での釣果、チャーター船での釣果、収入のデータが含まれています。

解析手法の提案：
- このデータセットは、釣りのモードに基づいて価格、釣果、および収入を比較するための分析に適しています。
- データセット内の異なるモードの特徴を理解するために、要約統計や可視化を使用することも有用です。
- また、モードと収入の関係や他の変数との相関を調べるために、回帰分析や相関分析も適しているかもしれません。

使えるPythonライブラリの提案：
- データの読み込みや基本的な分析には、Pandasライブラリが便利です。Pandasはデータフレームを操作するための機能が豊富であり、データの整理や集計、統計的な操作が簡単に行えます。
- データの可視化には、MatplotlibやSeabornなどのライブラリが便利です。これらのライブラリを使用して、ヒストグラム、散布図、棒グラフなどのグラフを作成することができます。
- 回帰分析や相関分析を行うためには、StatsModelsやScikit-learnといったライブラリが役立ちます。これらのライブラリには、回帰モデルや相関係数を計算するための機能が備わっています。

以上のように、データの内容や解析手法に基づいて、適切なPythonライブラリの使用を提案することがデータサイエンティストとしての役割です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>mode</th>
<th>price</th>
<th>catch</th>
<th>pbeach</th>
<th>ppier</th>
<th>pboat</th>
<th>pcharter</th>
<th>cbeach</th>
<th>cpier</th>
<th>cboat</th>
<th>ccharter</th>
<th>income</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>charter</td>
<td>182.930</td>
<td>0.5391</td>
<td>157.930</td>
<td>157.930</td>
<td>157.930</td>
<td>182.930</td>
<td>0.0678</td>
<td>0.0503</td>
<td>0.2601</td>
<td>0.5391</td>
<td>7083.3317</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>charter</td>
<td>34.534</td>
<td>0.4671</td>
<td>15.114</td>
<td>15.114</td>
<td>10.534</td>
<td>34.534</td>
<td>0.1049</td>
<td>0.0451</td>
<td>0.1574</td>
<td>0.4671</td>
<td>1249.9998</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>boat</td>
<td>24.334</td>
<td>0.2413</td>
<td>161.874</td>
<td>161.874</td>
<td>24.334</td>
<td>59.334</td>
<td>0.5333</td>
<td>0.4522</td>
<td>0.2413</td>
<td>1.0266</td>
<td>3749.9999</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>pier</td>
<td>15.134</td>
<td>0.0789</td>
<td>15.134</td>
<td>15.134</td>
<td>55.930</td>
<td>84.930</td>
<td>0.0678</td>
<td>0.0789</td>
<td>0.1643</td>
<td>0.5391</td>
<td>2083.3332</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>boat</td>
<td>41.514</td>
<td>0.1082</td>
<td>106.930</td>
<td>106.930</td>
<td>41.514</td>
<td>71.014</td>
<td>0.0678</td>
<td>0.0503</td>
<td>0.1082</td>
<td>0.3240</td>
<td>4583.3320</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>charter</td>
<td>63.934</td>
<td>0.3975</td>
<td>192.474</td>
<td>192.474</td>
<td>28.934</td>
<td>63.934</td>
<td>0.5333</td>
<td>0.4522</td>
<td>0.1665</td>
<td>0.3975</td>
<td>4583.3320</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>beach</td>
<td>51.934</td>
<td>0.0678</td>
<td>51.934</td>
<td>51.934</td>
<td>191.930</td>
<td>220.930</td>
<td>0.0678</td>
<td>0.0789</td>
<td>0.1643</td>
<td>0.5391</td>
<td>8750.0010</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>charter</td>
<td>56.714</td>
<td>0.0209</td>
<td>15.134</td>
<td>15.134</td>
<td>21.714</td>
<td>56.714</td>
<td>0.0678</td>
<td>0.0789</td>
<td>0.0102</td>
<td>0.0209</td>
<td>2083.3332</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>boat</td>
<td>34.914</td>
<td>0.0233</td>
<td>34.914</td>
<td>34.914</td>
<td>34.914</td>
<td>53.414</td>
<td>0.2537</td>
<td>0.1498</td>
<td>0.0233</td>
<td>0.0219</td>
<td>3749.9999</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>boat</td>
<td>28.314</td>
<td>0.0233</td>
<td>28.314</td>
<td>28.314</td>
<td>28.314</td>
<td>46.814</td>
<td>0.2537</td>
<td>0.1498</td>
<td>0.0233</td>
<td>0.0219</td>
<td>2916.6666</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Forward
Exchange Rates of US Dollar Against Other Currencies
Data shape:  (276, 9) 


データの内容は、アメリカドルに対する他の通貨の為替レートです。データは10日間分の為替レートが記録されており、各日におけるアメリカドルとユーロ、ユーロとポンドのレートが示されています。

このデータを解析するためには、以下の手法が使えそうです。
1. 時系列解析：為替レートの時間的な変動やトレンドを分析するために使われます。
2. 相関分析：アメリカドルと他の通貨のレートとの相関関係を調べるために使われます。

このデータを解析するために使えるPythonライブラリは、以下のようなものがあります。
1. pandas：データフレームの作成や操作に便利なライブラリです。
2. numpy：数値計算や配列操作に特化したライブラリです。
3. matplotlib：グラフの描画や可視化に使われるライブラリです。
4. statsmodels：統計モデリングや時系列解析に使われるライブラリです。

解析手法によって必要なライブラリは異なるため、具体的な解析手法に合わせて適切なライブラリを選択して使用する必要があります。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>usdbp</th>
<th>usdeuro</th>
<th>eurobp</th>
<th>usdbp1</th>
<th>usdeuro1</th>
<th>eurobp1</th>
<th>usdbp3</th>
<th>usdeuro3</th>
<th>eurobp3</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>2.0415</td>
<td>1.074785</td>
<td>0.455752</td>
<td>2.0397</td>
<td>1.083166</td>
<td>0.452625</td>
<td>2.0372</td>
<td>1.099955</td>
<td>0.446264</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1.9810</td>
<td>1.038044</td>
<td>0.486295</td>
<td>1.9762</td>
<td>1.045747</td>
<td>0.483885</td>
<td>1.9660</td>
<td>1.064056</td>
<td>0.478027</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>2.0235</td>
<td>1.053964</td>
<td>0.468890</td>
<td>2.0193</td>
<td>1.062091</td>
<td>0.466270</td>
<td>2.0153</td>
<td>1.075808</td>
<td>0.461238</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>2.0675</td>
<td>1.037642</td>
<td>0.466130</td>
<td>2.0652</td>
<td>1.043866</td>
<td>0.463866</td>
<td>2.0610</td>
<td>1.055101</td>
<td>0.459863</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>2.0685</td>
<td>1.036015</td>
<td>0.466636</td>
<td>2.0648</td>
<td>1.042687</td>
<td>0.464481</td>
<td>2.0605</td>
<td>1.053896</td>
<td>0.460500</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>2.0745</td>
<td>1.020080</td>
<td>0.472555</td>
<td>2.0722</td>
<td>1.025235</td>
<td>0.470701</td>
<td>2.0680</td>
<td>1.034716</td>
<td>0.467335</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>2.1885</td>
<td>1.061457</td>
<td>0.430478</td>
<td>2.1812</td>
<td>1.069747</td>
<td>0.428571</td>
<td>2.1720</td>
<td>1.081920</td>
<td>0.425545</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2.2705</td>
<td>1.068765</td>
<td>0.412094</td>
<td>2.2627</td>
<td>1.076211</td>
<td>0.410654</td>
<td>2.2515</td>
<td>1.090747</td>
<td>0.407196</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2.2480</td>
<td>1.068456</td>
<td>0.416339</td>
<td>2.2453</td>
<td>1.073228</td>
<td>0.414986</td>
<td>2.2367</td>
<td>1.086277</td>
<td>0.411578</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2.1935</td>
<td>1.124538</td>
<td>0.405404</td>
<td>2.1908</td>
<td>1.131584</td>
<td>0.403376</td>
<td>2.1865</td>
<td>1.141937</td>
<td>0.400505</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# FriendFoe
Data from the Television Game Show Friend Or Foe ?
Data shape:  (227, 13) 


データの内容：
FriendFoeデータセットには、テレビのゲームショー「Friend Or Foe」のデータが含まれています。データには、参加者の性別、白人かどうか、年齢、プレイの結果、ラウンド数、シーズン、獲得キャッシュなどが含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。
- カテゴリ変数（性別、白人かどうか、プレイの結果など）の分布を調べるための集計統計
- 数値変数（年齢、ラウンド数、シーズン、獲得キャッシュなど）の要約統計や相関分析
- プレイの結果を予測するための分類モデル

Pythonライブラリの提案：
このデータセットの解析には、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。
- pandas: データの読み込み、前処理、集計統計などの操作に便利です。
- matplotlibやseaborn: データの可視化に使用できます。分布のプロットや相関行列のヒートマップなどを作成するのに役立ちます。
- scikit-learn: 分類モデルを構築するためのライブラリです。ロジスティック回帰や決定木などのモデルを試すことができます。

以上の手法とライブラリを使用して、FriendFoeデータセットの分析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>sex</th>
<th>white</th>
<th>age</th>
<th>play</th>
<th>round</th>
<th>season</th>
<th>cash</th>
<th>sex1</th>
<th>white1</th>
<th>age1</th>
<th>play1</th>
<th>win</th>
<th>win1</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>20</td>
<td>foe</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.2</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>32</td>
<td>friend</td>
<td>1.20</td>
<td>0.00</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>40</td>
<td>foe</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>7.7</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>31</td>
<td>foe</td>
<td>0.00</td>
<td>0.00</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>35</td>
<td>foe</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>3.2</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>24</td>
<td>foe</td>
<td>0.00</td>
<td>0.00</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>26</td>
<td>friend</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.2</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>40</td>
<td>friend</td>
<td>0.60</td>
<td>0.60</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>40</td>
<td>friend</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>5.7</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>26</td>
<td>foe</td>
<td>0.00</td>
<td>5.70</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>28</td>
<td>foe</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>3.7</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>23</td>
<td>friend</td>
<td>3.70</td>
<td>0.00</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>26</td>
<td>friend</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1.2</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>48</td>
<td>friend</td>
<td>0.60</td>
<td>0.60</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>30</td>
<td>foe</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>7.2</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>27</td>
<td>friend</td>
<td>7.20</td>
<td>0.00</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>30</td>
<td>friend</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>3.7</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>22</td>
<td>foe</td>
<td>0.00</td>
<td>3.70</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>25</td>
<td>friend</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0.7</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>61</td>
<td>friend</td>
<td>0.35</td>
<td>0.35</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Garch
Daily Observations on Exchange Rates of the US Dollar Against Other Currencies
Data shape:  (1867, 8) 


データの内容：アメリカドルの他の通貨に対する為替レートの日次観察データ
解析手法の提案：時系列データの分析、特に為替レートの変動の予測やボラティリティの分析に適したガルチャー（GARCH）モデルの適用が考えられます。
Pythonライブラリの提案：pandas（データの読み込みと操作）、statsmodels（ガルチャーモデルの構築と推定）、matplotlib（データの可視化）が使用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>day</th>
<th>dm</th>
<th>ddm</th>
<th>bp</th>
<th>cd</th>
<th>dy</th>
<th>sf</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>800102</td>
<td>wednesday</td>
<td>0.5861</td>
<td>NaN</td>
<td>2.2490</td>
<td>0.8547</td>
<td>0.004206</td>
<td>0.6365</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>800103</td>
<td>thursday</td>
<td>0.5837</td>
<td>-0.004103</td>
<td>2.2365</td>
<td>0.8552</td>
<td>0.004187</td>
<td>0.6357</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>800104</td>
<td>friday</td>
<td>0.5842</td>
<td>0.000856</td>
<td>2.2410</td>
<td>0.8566</td>
<td>0.004269</td>
<td>0.6355</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>800107</td>
<td>monday</td>
<td>0.5853</td>
<td>0.001881</td>
<td>2.2645</td>
<td>0.8538</td>
<td>0.004315</td>
<td>0.6373</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>800108</td>
<td>tuesday</td>
<td>0.5824</td>
<td>-0.004967</td>
<td>2.2560</td>
<td>0.8553</td>
<td>0.004257</td>
<td>0.6329</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>800109</td>
<td>wednesday</td>
<td>0.5834</td>
<td>0.001716</td>
<td>2.2650</td>
<td>0.8565</td>
<td>0.004245</td>
<td>0.6349</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>800110</td>
<td>thursday</td>
<td>0.5807</td>
<td>-0.004639</td>
<td>2.2505</td>
<td>0.8583</td>
<td>0.004237</td>
<td>0.6317</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>800111</td>
<td>friday</td>
<td>0.5819</td>
<td>0.002064</td>
<td>2.2640</td>
<td>0.8591</td>
<td>0.004238</td>
<td>0.6331</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>800114</td>
<td>monday</td>
<td>0.5817</td>
<td>-0.000344</td>
<td>2.2835</td>
<td>0.8580</td>
<td>0.004227</td>
<td>0.6317</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>800115</td>
<td>tuesday</td>
<td>0.5788</td>
<td>-0.004998</td>
<td>2.2830</td>
<td>0.8576</td>
<td>0.004164</td>
<td>0.6279</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Gasoline
Gasoline Consumption
Data shape:  (342, 6) 


データの内容:
- dataset_id: Gasoline
- title: Gasoline Consumption
- data:
- country: 国名
- year: 年
- lgaspcar: 1人当たりのガソリン消費量の対数
- lincomep: GDPの対数
- lrpmg: ガソリンの価格の対数
- lcarpcap: 1人当たりの自動車保有台数の対数

解析手法の提案:
- ガソリン消費量を他の要素と関連付けて分析するため、回帰分析が有効です。
- また、異なる国や年におけるガソリン消費量の比較を行うため、クラスタリングや時系列分析も考慮できます。

Pythonライブラリの提案:
- 回帰分析には、scikit-learn、statsmodelsなどのライブラリが利用できます。
- クラスタリングには、scikit-learn、KMeansなどのライブラリが利用できます。
- 時系列分析には、pandas、statsmodelsなどのライブラリが利用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>country</th>
<th>year</th>
<th>lgaspcar</th>
<th>lincomep</th>
<th>lrpmg</th>
<th>lcarpcap</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1960</td>
<td>4.173244</td>
<td>-6.474277</td>
<td>-0.334548</td>
<td>-9.766840</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1961</td>
<td>4.100989</td>
<td>-6.426006</td>
<td>-0.351328</td>
<td>-9.608622</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1962</td>
<td>4.073177</td>
<td>-6.407308</td>
<td>-0.379518</td>
<td>-9.457257</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1963</td>
<td>4.059509</td>
<td>-6.370679</td>
<td>-0.414251</td>
<td>-9.343155</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1964</td>
<td>4.037689</td>
<td>-6.322247</td>
<td>-0.445335</td>
<td>-9.237739</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1965</td>
<td>4.033983</td>
<td>-6.294668</td>
<td>-0.497061</td>
<td>-9.123903</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1966</td>
<td>4.047537</td>
<td>-6.252545</td>
<td>-0.466838</td>
<td>-9.019822</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1967</td>
<td>4.052911</td>
<td>-6.234581</td>
<td>-0.505883</td>
<td>-8.934403</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1968</td>
<td>4.045507</td>
<td>-6.206894</td>
<td>-0.522413</td>
<td>-8.847967</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>AUSTRIA</td>
<td>1969</td>
<td>4.046355</td>
<td>-6.153140</td>
<td>-0.559111</td>
<td>-8.788686</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Griliches
Wage Datas
Data shape:  (758, 20) 


データの内容：
- データセットのID: Griliches
- タイトル: Wage Datas
- データの項目: 
- rns: レンジャースクールの修了フラグ (yes/no)
- rns80: 1980年時点でのレンジャースクールの修了フラグ (yes/no)
- mrt: 結婚の有無 (yes/no)
- mrt80: 1980年時点での結婚の有無 (yes/no)
- smsa: SMSA（標準都市圏）に住んでいるかどうか (yes/no)
- smsa80: 1980年時点でのSMSAに住んでいるかどうか (yes/no)
- med: 学歴の中央値
- iq: IQスコア
- kww: Knowledge World Wide テストのスコア
- year: 年度
- age: 年齢
- age80: 1980年時点での年齢
- school: 学校の年数
- school80: 1980年時点での学校の年数
- expr: 経験年数
- expr80: 1980年時点での経験年数
- tenure: 雇用期間
- tenure80: 1980年時点での雇用期間
- lw: 自然対数賃金
- lw80: 1980年時点での自然対数賃金

解析手法の提案：
このデータセットは賃金に関するデータであり、賃金の予測や関連要因の分析が可能です。以下の解析手法が使えそうです。

1. 線形回帰: 賃金を予測するために使用できる。自然対数賃金(lw)を目的変数、学歴の中央値(med)や経験年数(expr)などの説明変数として利用する。
2. 相関分析: 賃金と他の変数の関係性を調べるために使用できる。例えば、IQスコア(iq)やKnowledge World Wideテストのスコア(kww)と賃金の相関を調べることができる。
3. クラスタリング: 類似した特徴を持つ労働者のグループを特定するために使用できる。例えば、結婚の有無や都市圏への居住の有無に基づいて労働者をクラスタリングすることができる。

Pythonライブラリの提案：
1. 線形回帰: scikit-learnライブラリのLinearRegressionクラスを使用することができる。
2. 相関分析: pandasライブラリのcorrメソッドを使用することができる。
3. クラスタリング: scikit-learnライブラリのKMeansクラスを使用することができる。

上記の手法とライブラリを使用して、賃金に関する解析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>rns</th>
<th>rns80</th>
<th>mrt</th>
<th>mrt80</th>
<th>smsa</th>
<th>smsa80</th>
<th>med</th>
<th>iq</th>
<th>kww</th>
<th>year</th>
<th>age</th>
<th>age80</th>
<th>school</th>
<th>school80</th>
<th>expr</th>
<th>expr80</th>
<th>tenure</th>
<th>tenure80</th>
<th>lw</th>
<th>lw80</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
<td>93</td>
<td>35</td>
<td>68</td>
<td>19</td>
<td>31</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>0.462</td>
<td>10.635</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>5.900</td>
<td>6.645</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>14</td>
<td>119</td>
<td>41</td>
<td>66</td>
<td>23</td>
<td>37</td>
<td>16</td>
<td>18</td>
<td>0.000</td>
<td>11.367</td>
<td>2</td>
<td>16</td>
<td>5.438</td>
<td>6.694</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>14</td>
<td>108</td>
<td>46</td>
<td>67</td>
<td>20</td>
<td>33</td>
<td>14</td>
<td>14</td>
<td>0.423</td>
<td>11.035</td>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>5.710</td>
<td>6.715</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>12</td>
<td>96</td>
<td>32</td>
<td>66</td>
<td>18</td>
<td>32</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>0.333</td>
<td>13.089</td>
<td>1</td>
<td>7</td>
<td>5.481</td>
<td>6.477</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>74</td>
<td>27</td>
<td>73</td>
<td>26</td>
<td>34</td>
<td>9</td>
<td>11</td>
<td>9.013</td>
<td>14.402</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>5.927</td>
<td>6.332</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
<td>91</td>
<td>24</td>
<td>66</td>
<td>16</td>
<td>30</td>
<td>9</td>
<td>10</td>
<td>0.333</td>
<td>13.426</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>4.804</td>
<td>6.397</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
<td>114</td>
<td>50</td>
<td>73</td>
<td>30</td>
<td>38</td>
<td>18</td>
<td>18</td>
<td>1.205</td>
<td>7.555</td>
<td>6</td>
<td>14</td>
<td>6.512</td>
<td>6.986</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>14</td>
<td>111</td>
<td>37</td>
<td>67</td>
<td>23</td>
<td>36</td>
<td>15</td>
<td>15</td>
<td>1.250</td>
<td>12.620</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>5.808</td>
<td>7.051</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>12</td>
<td>95</td>
<td>44</td>
<td>66</td>
<td>22</td>
<td>36</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>2.048</td>
<td>15.872</td>
<td>2</td>
<td>16</td>
<td>5.737</td>
<td>6.908</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>13</td>
<td>132</td>
<td>44</td>
<td>73</td>
<td>30</td>
<td>38</td>
<td>18</td>
<td>18</td>
<td>1.372</td>
<td>8.319</td>
<td>5</td>
<td>13</td>
<td>6.382</td>
<td>6.835</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Grunfeld
Grunfeld Investment Data
Data shape:  (200, 5) 


データの内容:
このデータセットは、Grunfeld投資データと呼ばれるもので、企業ごとの年次投資、企業価値、資本などの変数の値が含まれています。

どのような解析手法が使えそうか:
このデータセットは、企業の投資と企業価値の関係を分析するのに適しています。具体的には、投資と企業価値の間の相関や回帰分析を行うことが考えられます。

そのために使えるPythonライブラリは何か:
このデータセットを分析するためには、主に以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. Pandas: データの読み込み、整形、操作を行うためのライブラリです。データセットをデータフレームに変換し、必要な処理を行うことができます。

2. NumPy: 数値計算を行うためのライブラリです。データの統計的な処理や演算を効率的に行うことができます。

3. Matplotlib: グラフや図を描画するためのライブラリです。投資と企業価値の関係を可視化するために使用できます。

4. SciPy: 科学技術計算を行うためのライブラリです。統計分析や回帰分析などの解析手法を実装するために使用できます。

以上のライブラリを組み合わせて、データセットの解析や可視化を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>firm</th>
<th>year</th>
<th>inv</th>
<th>value</th>
<th>capital</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1935</td>
<td>317.6</td>
<td>3078.5</td>
<td>2.8</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>1936</td>
<td>391.8</td>
<td>4661.7</td>
<td>52.6</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>1937</td>
<td>410.6</td>
<td>5387.1</td>
<td>156.9</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>1938</td>
<td>257.7</td>
<td>2792.2</td>
<td>209.2</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>1939</td>
<td>330.8</td>
<td>4313.2</td>
<td>203.4</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>1940</td>
<td>461.2</td>
<td>4643.9</td>
<td>207.2</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>1941</td>
<td>512.0</td>
<td>4551.2</td>
<td>255.2</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>1942</td>
<td>448.0</td>
<td>3244.1</td>
<td>303.7</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>1943</td>
<td>499.6</td>
<td>4053.7</td>
<td>264.1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>1944</td>
<td>547.5</td>
<td>4379.3</td>
<td>201.6</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# HC
Heating and Cooling System Choice in Newly Built Houses in California
Data shape:  (250, 18) 


データの内容：
このデータセットは、カリフォルニア州で新築住宅における暖冷房システムの選択に関する情報を含んでいます。データには、依存変数（depvar）およびさまざまな暖冷房システムの選択肢（ich.gcc、ich.ecc、ich.erc、ich.hpc、ich.gc、ich.ec、ich.er）に関する情報が含まれています。また、他の要因（icca、occa、income）も含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、依存変数（depvar）と暖冷房システムの選択肢（ich.gcc、ich.ecc、ich.erc、ich.hpc、ich.gc、ich.ec、ich.er）の関係を分析することができます。具体的には、どの暖冷房システムが選択されやすいかを推定することや、他の要因（icca、occa、income）が選択に与える影響を調べることができます。

Pythonライブラリの提案：
この分析には、pandasとscikit-learnライブラリが役立ちます。pandasはデータセットの読み込みと前処理に使用できます。scikit-learnは、機械学習モデルの構築および予測に使用できます。具体的には、ロジスティック回帰や決定木などの分類モデルを使用して、暖冷房システムの選択を予測することができます。また、データの可視化にはmatplotlibやseabornライブラリが役立ちます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>depvar</th>
<th>ich.gcc</th>
<th>ich.ecc</th>
<th>ich.erc</th>
<th>ich.hpc</th>
<th>ich.gc</th>
<th>ich.ec</th>
<th>ich.er</th>
<th>icca</th>
<th>och.gcc</th>
<th>och.ecc</th>
<th>och.erc</th>
<th>och.hpc</th>
<th>och.gc</th>
<th>och.ec</th>
<th>och.er</th>
<th>occa</th>
<th>income</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>erc</td>
<td>970</td>
<td>786</td>
<td>879</td>
<td>1136</td>
<td>2408</td>
<td>2450</td>
<td>737</td>
<td>2728</td>
<td>226</td>
<td>409</td>
<td>385</td>
<td>173</td>
<td>226</td>
<td>409</td>
<td>385</td>
<td>295</td>
<td>20</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>hpc</td>
<td>877</td>
<td>869</td>
<td>709</td>
<td>937</td>
<td>2800</td>
<td>3271</td>
<td>933</td>
<td>2649</td>
<td>230</td>
<td>269</td>
<td>345</td>
<td>165</td>
<td>230</td>
<td>269</td>
<td>345</td>
<td>163</td>
<td>50</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>gcc</td>
<td>743</td>
<td>886</td>
<td>694</td>
<td>1170</td>
<td>2571</td>
<td>3168</td>
<td>814</td>
<td>2263</td>
<td>228</td>
<td>525</td>
<td>435</td>
<td>144</td>
<td>228</td>
<td>525</td>
<td>435</td>
<td>218</td>
<td>50</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>gcc</td>
<td>918</td>
<td>893</td>
<td>722</td>
<td>1213</td>
<td>2972</td>
<td>2673</td>
<td>804</td>
<td>2533</td>
<td>262</td>
<td>489</td>
<td>485</td>
<td>193</td>
<td>262</td>
<td>489</td>
<td>485</td>
<td>270</td>
<td>50</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>gcc</td>
<td>805</td>
<td>702</td>
<td>844</td>
<td>1051</td>
<td>2390</td>
<td>2835</td>
<td>715</td>
<td>2545</td>
<td>252</td>
<td>371</td>
<td>364</td>
<td>163</td>
<td>252</td>
<td>371</td>
<td>364</td>
<td>277</td>
<td>60</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>gcc</td>
<td>932</td>
<td>803</td>
<td>622</td>
<td>1257</td>
<td>2702</td>
<td>2137</td>
<td>860</td>
<td>1993</td>
<td>199</td>
<td>320</td>
<td>430</td>
<td>130</td>
<td>199</td>
<td>320</td>
<td>430</td>
<td>268</td>
<td>30</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>gc</td>
<td>711</td>
<td>878</td>
<td>736</td>
<td>1239</td>
<td>2293</td>
<td>2863</td>
<td>641</td>
<td>2704</td>
<td>206</td>
<td>374</td>
<td>402</td>
<td>152</td>
<td>206</td>
<td>374</td>
<td>402</td>
<td>212</td>
<td>30</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>hpc</td>
<td>938</td>
<td>748</td>
<td>672</td>
<td>893</td>
<td>2624</td>
<td>2786</td>
<td>730</td>
<td>1810</td>
<td>242</td>
<td>459</td>
<td>411</td>
<td>163</td>
<td>242</td>
<td>459</td>
<td>411</td>
<td>295</td>
<td>50</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>gcc</td>
<td>808</td>
<td>739</td>
<td>879</td>
<td>1116</td>
<td>2302</td>
<td>2260</td>
<td>785</td>
<td>2256</td>
<td>236</td>
<td>407</td>
<td>353</td>
<td>130</td>
<td>236</td>
<td>407</td>
<td>353</td>
<td>238</td>
<td>40</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>gcc</td>
<td>624</td>
<td>488</td>
<td>746</td>
<td>828</td>
<td>1982</td>
<td>2751</td>
<td>688</td>
<td>2575</td>
<td>224</td>
<td>427</td>
<td>514</td>
<td>177</td>
<td>224</td>
<td>427</td>
<td>514</td>
<td>208</td>
<td>60</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# HI
Health Insurance and Hours Worked By Wives
Data shape:  (22272, 13) 


データの内容:
- データセットID: HI
- タイトル: Health Insurance and Hours Worked By Wives
- データ:
- whrswk: 週の労働時間
- hhi: 夫の収入があるかどうか
- whi: 健康保険に加入しているかどうか
- hhi2: 夫の収入の高さ
- education: 学歴
- race: 人種
- hispanic: ヒスパニック系かどうか
- experience: 経験年数
- kidslt6: 6歳未満の子供の数
- kids618: 6歳から18歳までの子供の数
- husby: 夫の年齢
- region: 地域
- wght: 体重

解析手法の提案:
このデータセットからは、以下のような解析が可能です。
- データの分布や相関関係の可視化
- 健康保険に加入しているかどうかと週の労働時間の関係の分析
- 学歴や収入の高さと健康保険加入率の関係の分析
- 地域や人種、家族の状況と健康保険加入率の関係の分析

Pythonライブラリの提案:
上記の解析には、以下のPythonライブラリが使用できます。
- Pandas: データの読み込みや操作に利用します。
- Matplotlib: データの可視化に利用します。
- Seaborn: データの可視化に利用します。
- Scikit-learn: 機械学習モデルの作成や分析に利用します。
- Statsmodels: 統計解析に利用します。

これらのライブラリを使って、データセットの特徴や関係性を分析し、健康保険に関する洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>whrswk</th>
<th>hhi</th>
<th>whi</th>
<th>hhi2</th>
<th>education</th>
<th>race</th>
<th>hispanic</th>
<th>experience</th>
<th>kidslt6</th>
<th>kids618</th>
<th>husby</th>
<th>region</th>
<th>wght</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>13-15years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>13.0</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>11.960</td>
<td>northcentral</td>
<td>214986</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>50</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>13-15years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>24.0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1.200</td>
<td>northcentral</td>
<td>210119</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>40</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>12years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>43.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>31.275</td>
<td>northcentral</td>
<td>219955</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>40</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>13-15years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>17.0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>9.000</td>
<td>northcentral</td>
<td>210317</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>9-11years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>44.5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.000</td>
<td>northcentral</td>
<td>219955</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>40</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>12years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>32.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>15.690</td>
<td>northcentral</td>
<td>208148</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>40</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>16years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>14.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>26.000</td>
<td>northcentral</td>
<td>213615</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>25</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>1.0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0.338</td>
<td>northcentral</td>
<td>181960</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>45</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>16years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>4.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.000</td>
<td>northcentral</td>
<td>214874</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>30</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>13-15years</td>
<td>white</td>
<td>no</td>
<td>7.0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>30.000</td>
<td>northcentral</td>
<td>214874</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Hdma
The Boston HDMA Data Set
Data shape:  (2381, 13) 


データの内容：
このデータセットは、ボストンの住宅データであり、さまざまな特徴量（dir、hir、lvr、ccs、mcs、pbcr、dmi、self、single、uria、comdominiom、black、deny）が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、住宅ローンの承認または拒否を予測する分類問題として解析することができます。さまざまな特徴量を使用して、住宅ローンが承認されるかどうかを予測するモデルを構築できます。

Pythonライブラリの提案：
この解析には、以下のPythonライブラリが役立つでしょう：
- pandas: データを読み込み、前処理を行うために使用します。
- scikit-learn: 分類モデルを構築するために使用します。ロジスティック回帰や決定木、ランダムフォレストなどのアルゴリズムが含まれています。
- MatplotlibやSeaborn: データの可視化に使用します。特徴量の分布や相関関係を確認するためにプロットすることができます。

これらのライブラリを使用して、データを読み込み、前処理を行い、適切な分類モデルを構築し、予測性能を評価することができます。また、可視化を通じてデータの特性を理解することもできます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>dir</th>
<th>hir</th>
<th>lvr</th>
<th>ccs</th>
<th>mcs</th>
<th>pbcr</th>
<th>dmi</th>
<th>self</th>
<th>single</th>
<th>uria</th>
<th>comdominiom</th>
<th>black</th>
<th>deny</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.221</td>
<td>0.221</td>
<td>0.800000</td>
<td>5.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3.9</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.265</td>
<td>0.265</td>
<td>0.921875</td>
<td>2.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>3.2</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.372</td>
<td>0.248</td>
<td>0.920398</td>
<td>1.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3.2</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.320</td>
<td>0.250</td>
<td>0.860465</td>
<td>1.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>4.3</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.360</td>
<td>0.350</td>
<td>0.600000</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3.2</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.240</td>
<td>0.170</td>
<td>0.510526</td>
<td>1.0</td>
<td>1.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3.9</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.350</td>
<td>0.290</td>
<td>0.746667</td>
<td>1.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>3.9</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.280</td>
<td>0.220</td>
<td>0.850000</td>
<td>2.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.8</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.310</td>
<td>0.240</td>
<td>0.897260</td>
<td>2.0</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3.1</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.180</td>
<td>0.170</td>
<td>0.358744</td>
<td>2.0</td>
<td>1.0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>3.9</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Heating
Heating System Choice in California Houses
Data shape:  (900, 21) 


データの内容：
- 加熱システム選択に関するデータセット
- 各変数の数値データやカテゴリデータが含まれている

解析手法の提案：
- 加熱システムの選択要因の特定や予測モデルの構築など、データセットの分析やモデリングが可能

使えるPythonライブラリの提案：
- データの分析や可視化にはpandas、matplotlib、seabornなどのライブラリが有用
- モデリングにはscikit-learnやstatsmodelsなどのライブラリが便利
- カテゴリデータの処理にはscikit-learnのOneHotEncoderやpandasのget_dummiesなどが役立つ

具体的な分析手順：
1. データの読み込みと基本統計量の確認：pandasを使用してデータを読み込み、describe()関数などでデータの基本統計量を確認する。
2. データの可視化：matplotlibやseabornを使用してデータの可視化を行い、各変数の分布や相関関係を把握する。
3. データの前処理：必要に応じて欠損値や異常値の処理、カテゴリ変数のエンコーディングなどを実施する。
4. モデルの構築：scikit-learnを使用して予測モデルを構築し、加熱システムの選択要因を特定する。
5. モデルの評価：構築したモデルの性能評価を行い、予測精度や特徴量の重要度を確認する。
6. 解析結果の可視化や報告：matplotlibやseabornを使用して、解析結果を可視化し、報告書やプレゼンテーションにまとめる。

以上の手順を実行することで、加熱システムの選択要因や予測モデルの構築が可能となります。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>idcase</th>
<th>depvar</th>
<th>ic.gc</th>
<th>ic.gr</th>
<th>ic.ec</th>
<th>ic.er</th>
<th>ic.hp</th>
<th>oc.gc</th>
<th>oc.gr</th>
<th>oc.ec</th>
<th>oc.er</th>
<th>oc.hp</th>
<th>income</th>
<th>agehed</th>
<th>rooms</th>
<th>region</th>
<th>pb.gc</th>
<th>pb.gr</th>
<th>pb.ec</th>
<th>pb.er</th>
<th>pb.hp</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>gc</td>
<td>866.00</td>
<td>962.64</td>
<td>859.90</td>
<td>995.76</td>
<td>1135.50</td>
<td>199.69</td>
<td>151.72</td>
<td>553.34</td>
<td>505.60</td>
<td>237.88</td>
<td>7</td>
<td>25</td>
<td>6</td>
<td>ncostl</td>
<td>4.336722</td>
<td>6.344846</td>
<td>1.554017</td>
<td>1.969462</td>
<td>4.773415</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2</td>
<td>gc</td>
<td>727.93</td>
<td>758.89</td>
<td>796.82</td>
<td>894.69</td>
<td>968.90</td>
<td>168.66</td>
<td>168.66</td>
<td>520.24</td>
<td>486.49</td>
<td>199.19</td>
<td>5</td>
<td>60</td>
<td>5</td>
<td>scostl</td>
<td>4.315961</td>
<td>4.499526</td>
<td>1.531639</td>
<td>1.839072</td>
<td>4.864200</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>3</td>
<td>gc</td>
<td>599.48</td>
<td>783.05</td>
<td>719.86</td>
<td>900.11</td>
<td>1048.30</td>
<td>165.58</td>
<td>137.80</td>
<td>439.06</td>
<td>404.74</td>
<td>171.47</td>
<td>4</td>
<td>65</td>
<td>2</td>
<td>ncostl</td>
<td>3.620486</td>
<td>5.682511</td>
<td>1.639548</td>
<td>2.223922</td>
<td>6.113606</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>4</td>
<td>er</td>
<td>835.17</td>
<td>793.06</td>
<td>761.25</td>
<td>831.04</td>
<td>1048.70</td>
<td>180.88</td>
<td>147.14</td>
<td>483.00</td>
<td>425.22</td>
<td>222.95</td>
<td>2</td>
<td>50</td>
<td>4</td>
<td>scostl</td>
<td>4.617260</td>
<td>5.389833</td>
<td>1.576087</td>
<td>1.954377</td>
<td>4.703745</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>5</td>
<td>er</td>
<td>755.59</td>
<td>846.29</td>
<td>858.86</td>
<td>985.64</td>
<td>883.05</td>
<td>174.91</td>
<td>138.90</td>
<td>404.41</td>
<td>389.52</td>
<td>178.49</td>
<td>2</td>
<td>25</td>
<td>6</td>
<td>valley</td>
<td>4.319879</td>
<td>6.092801</td>
<td>2.123736</td>
<td>2.530396</td>
<td>4.947336</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>6</td>
<td>gc</td>
<td>666.11</td>
<td>841.71</td>
<td>693.74</td>
<td>862.56</td>
<td>859.18</td>
<td>135.67</td>
<td>140.97</td>
<td>398.22</td>
<td>371.04</td>
<td>209.27</td>
<td>6</td>
<td>65</td>
<td>7</td>
<td>scostl</td>
<td>4.909781</td>
<td>5.970845</td>
<td>1.742102</td>
<td>2.324709</td>
<td>4.105605</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>7</td>
<td>gc</td>
<td>670.10</td>
<td>941.25</td>
<td>633.63</td>
<td>952.30</td>
<td>1086.80</td>
<td>191.84</td>
<td>147.57</td>
<td>478.36</td>
<td>445.97</td>
<td>236.99</td>
<td>4</td>
<td>35</td>
<td>2</td>
<td>scostl</td>
<td>3.493015</td>
<td>6.378329</td>
<td>1.324588</td>
<td>2.135345</td>
<td>4.585848</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>8</td>
<td>gc</td>
<td>778.03</td>
<td>1022.10</td>
<td>813.33</td>
<td>1012.30</td>
<td>990.21</td>
<td>187.61</td>
<td>158.66</td>
<td>502.40</td>
<td>464.77</td>
<td>203.78</td>
<td>6</td>
<td>20</td>
<td>7</td>
<td>valley</td>
<td>4.147060</td>
<td>6.442077</td>
<td>1.618889</td>
<td>2.178067</td>
<td>4.859211</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>9</td>
<td>gc</td>
<td>928.34</td>
<td>1212.40</td>
<td>875.70</td>
<td>1024.80</td>
<td>1232.50</td>
<td>168.70</td>
<td>189.81</td>
<td>552.98</td>
<td>451.76</td>
<td>269.88</td>
<td>5</td>
<td>60</td>
<td>6</td>
<td>scostl</td>
<td>5.502905</td>
<td>6.387440</td>
<td>1.583602</td>
<td>2.268461</td>
<td>4.566845</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>10</td>
<td>gc</td>
<td>682.88</td>
<td>1044.80</td>
<td>775.86</td>
<td>874.49</td>
<td>878.09</td>
<td>176.14</td>
<td>136.43</td>
<td>532.22</td>
<td>472.39</td>
<td>217.34</td>
<td>7</td>
<td>20</td>
<td>2</td>
<td>scostl</td>
<td>3.876916</td>
<td>7.658140</td>
<td>1.457781</td>
<td>1.851203</td>
<td>4.040167</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Hedonic
Hedonic Prices of Cencus Tracts in Boston
Data shape:  (506, 15) 


提案：
このデータはボストンのセンサストラクトのヘドニック価格情報です。ヘドニック価格とは、商品の価格がその品質や特性にどのように関連しているかを示す指標です。

解析手法：
このデータを分析するためには、回帰分析や特徴量選択などが有効な手法となります。回帰分析を使用して住宅価格を予測することができます。また、各説明変数と目的変数との相関関係を調べることで、住宅価格に影響を与える主な要素を特定することもできます。

Pythonライブラリ：
この分析には、pandas、numpy、matplotlib、scikit-learnなどのPythonライブラリが役立ちます。
pandasを使用してデータの読み込み、整理、操作を行い、numpyを使用して数値計算を行います。
matplotlibを使用して可視化を行い、scikit-learnを使用して回帰モデルの構築や特徴量選択を行います。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>mv</th>
<th>crim</th>
<th>zn</th>
<th>indus</th>
<th>chas</th>
<th>nox</th>
<th>rm</th>
<th>age</th>
<th>dis</th>
<th>rad</th>
<th>tax</th>
<th>ptratio</th>
<th>blacks</th>
<th>lstat</th>
<th>townid</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>10.08580</td>
<td>0.00632</td>
<td>18.0</td>
<td>2.309999</td>
<td>no</td>
<td>28.944401</td>
<td>43.230598</td>
<td>65.199951</td>
<td>1.40854</td>
<td>0.00000</td>
<td>296</td>
<td>15.299995</td>
<td>0.39690</td>
<td>-3.00074</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>9.98045</td>
<td>0.02731</td>
<td>0.0</td>
<td>7.070000</td>
<td>no</td>
<td>21.996099</td>
<td>41.229198</td>
<td>78.899963</td>
<td>1.60283</td>
<td>0.69315</td>
<td>242</td>
<td>17.799988</td>
<td>0.39690</td>
<td>-2.39251</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>10.45450</td>
<td>0.02730</td>
<td>0.0</td>
<td>7.070000</td>
<td>no</td>
<td>21.996099</td>
<td>51.624199</td>
<td>61.099976</td>
<td>1.60283</td>
<td>0.69315</td>
<td>242</td>
<td>17.799988</td>
<td>0.39283</td>
<td>-3.21165</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>10.41630</td>
<td>0.03237</td>
<td>0.0</td>
<td>2.179998</td>
<td>no</td>
<td>20.976400</td>
<td>48.972000</td>
<td>45.799988</td>
<td>1.80207</td>
<td>1.09861</td>
<td>222</td>
<td>18.699997</td>
<td>0.39464</td>
<td>-3.52744</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>10.49680</td>
<td>0.06905</td>
<td>0.0</td>
<td>2.179998</td>
<td>no</td>
<td>20.976400</td>
<td>51.079601</td>
<td>54.199982</td>
<td>1.80207</td>
<td>1.09861</td>
<td>222</td>
<td>18.699997</td>
<td>0.39690</td>
<td>-2.93163</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>10.26470</td>
<td>0.02985</td>
<td>0.0</td>
<td>2.179998</td>
<td>no</td>
<td>20.976400</td>
<td>41.344898</td>
<td>58.699982</td>
<td>1.80207</td>
<td>1.09861</td>
<td>222</td>
<td>18.699997</td>
<td>0.39412</td>
<td>-2.95555</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>10.03890</td>
<td>0.08829</td>
<td>12.5</td>
<td>7.869999</td>
<td>no</td>
<td>27.457600</td>
<td>36.144100</td>
<td>66.599976</td>
<td>1.71569</td>
<td>1.60944</td>
<td>311</td>
<td>15.199997</td>
<td>0.39560</td>
<td>-2.08482</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>10.20730</td>
<td>0.14455</td>
<td>12.5</td>
<td>7.869999</td>
<td>no</td>
<td>27.457600</td>
<td>38.093601</td>
<td>96.099976</td>
<td>1.78347</td>
<td>1.60944</td>
<td>311</td>
<td>15.199997</td>
<td>0.39690</td>
<td>-1.65276</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>9.71112</td>
<td>0.21124</td>
<td>12.5</td>
<td>7.869999</td>
<td>no</td>
<td>27.457600</td>
<td>31.708200</td>
<td>100.000000</td>
<td>1.80535</td>
<td>1.60944</td>
<td>311</td>
<td>15.199997</td>
<td>0.38664</td>
<td>-1.20638</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>9.84692</td>
<td>0.17004</td>
<td>12.5</td>
<td>7.869999</td>
<td>no</td>
<td>27.457600</td>
<td>36.048000</td>
<td>85.899963</td>
<td>1.88587</td>
<td>1.60944</td>
<td>311</td>
<td>15.199997</td>
<td>0.38671</td>
<td>-1.76627</td>
<td>4</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Housing
Sales Prices of Houses in the City of Windsor
Data shape:  (546, 12) 


提案：
このデータは、ウィンザー市の住宅の販売価格に関するデータです。各住宅の価格や土地の広さ、ベッドルームの数、バスルームの数、階数、ドライブウェイの有無などが含まれています。

解析手法としては、住宅価格の予測モデルを作成することが考えられます。回帰分析を用いて、住宅の特徴から価格を予測することができます。また、カテゴリ変数を扱うための特徴量エンコーディングも必要です。

このために使えるPythonライブラリは、以下のようなものがあります：
- pandas: データの読み込みや前処理に使用します。
- scikit-learn: 回帰分析や特徴量エンコーディングなどの機械学習モデルを作成するために使用します。
- matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。

また、モデルの評価には、平均二乗誤差（MSE）や決定係数（R^2）などが使用されます。これらの評価指標を計算するために、numpyやscikit-learnの評価関数を使用することができます。

以上のような手法とライブラリを使用することで、ウィンザー市の住宅価格の予測が可能となります。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>price</th>
<th>lotsize</th>
<th>bedrooms</th>
<th>bathrms</th>
<th>stories</th>
<th>driveway</th>
<th>recroom</th>
<th>fullbase</th>
<th>gashw</th>
<th>airco</th>
<th>garagepl</th>
<th>prefarea</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>42000.0</td>
<td>5850</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>38500.0</td>
<td>4000</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>49500.0</td>
<td>3060</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>60500.0</td>
<td>6650</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>61000.0</td>
<td>6360</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>66000.0</td>
<td>4160</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>66000.0</td>
<td>3880</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>69000.0</td>
<td>4160</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>83800.0</td>
<td>4800</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>88500.0</td>
<td>5500</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Icecream
Ice Cream Consumption
Data shape:  (30, 4) 


データの内容：
このデータは、アイスクリームの消費量（cons）、所得（income）、価格（price）、気温（temp）の4つの変数を含んでいます。

どのような解析手法が使えそうか：
このデータを用いて、アイスクリームの消費量を他の変数と関連付けたり予測するために、回帰分析や相関分析などの手法が使えそうです。

そのために使えるPythonライブラリは何か：
解析手法に応じて、以下のPythonライブラリが使えます。

- 回帰分析：scikit-learn、StatsModels
- 相関分析：pandas、NumPy、scipy

回帰分析と相関分析の両方を行いたい場合は、pandasとNumPyを使ってデータの前処理や統計処理を行い、scikit-learnやStatsModelsを使って回帰分析や相関分析を行うのが効果的です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>cons</th>
<th>income</th>
<th>price</th>
<th>temp</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.386</td>
<td>78</td>
<td>0.270</td>
<td>41</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.374</td>
<td>79</td>
<td>0.282</td>
<td>56</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.393</td>
<td>81</td>
<td>0.277</td>
<td>63</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.425</td>
<td>80</td>
<td>0.280</td>
<td>68</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.406</td>
<td>76</td>
<td>0.272</td>
<td>69</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.344</td>
<td>78</td>
<td>0.262</td>
<td>65</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.327</td>
<td>82</td>
<td>0.275</td>
<td>61</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.288</td>
<td>79</td>
<td>0.267</td>
<td>47</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.269</td>
<td>76</td>
<td>0.265</td>
<td>32</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.256</td>
<td>79</td>
<td>0.277</td>
<td>24</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Journals
Economic Journals Dat Set
Data shape:  (180, 10) 


データの内容：
このデータは、さまざまな経済ジャーナルの情報を含んでいます。タイトル、出版社、単価、ページ数、引用数などが含まれています。

解析手法の提案：
このデータを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。

1. ジャーナルの特徴や傾向を把握するための要約統計分析：タイトルの文字数、ページ数、引用数などの統計量を計算し、集計することで、ジャーナルの特徴や傾向を把握することができます。

2. 出版社ごとのジャーナルの比較：出版社ごとにジャーナルの数やページ数、引用数などの統計量を比較することで、出版社の特徴や傾向を把握することができます。

3. ジャーナルの分類：フィールド（General、Ec Historyなど）に基づいてジャーナルを分類し、各分類ごとの統計量を比較することで、異なる分野のジャーナルの特徴や傾向を把握することができます。

Pythonライブラリの提案：
このデータを分析するためには、以下のPythonライブラリが有用です。

1. pandas：データの読み込みや加工、集計などのデータ処理に利用できます。

2. matplotlibやseaborn：データの可視化に利用できます。ヒストグラムや散布図などを作成して、ジャーナルの特徴や傾向を視覚的に把握することができます。

3. scikit-learnやstatsmodels：統計分析や予測モデルの構築に利用できます。例えば、ジャーナルの特徴（ページ数、引用数など）から出版社や分野を予測するモデルを構築することができます。

以上の手法とPythonライブラリを利用することで、このデータから有益な情報を抽出し、データの特徴や傾向を分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>title</th>
<th>pub</th>
<th>society</th>
<th>libprice</th>
<th>pages</th>
<th>charpp</th>
<th>citestot</th>
<th>date1</th>
<th>oclc</th>
<th>field</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>Asian-Pacific Economic Literature</td>
<td>Blackwell</td>
<td>no</td>
<td>123</td>
<td>440</td>
<td>3822</td>
<td>21</td>
<td>1986</td>
<td>14</td>
<td>General</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>South African Journal of Economic History</td>
<td>So Afr ec history assn</td>
<td>no</td>
<td>20</td>
<td>309</td>
<td>1782</td>
<td>22</td>
<td>1986</td>
<td>59</td>
<td>Ec History</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>Computational Economics</td>
<td>Kluwer</td>
<td>no</td>
<td>443</td>
<td>567</td>
<td>2924</td>
<td>22</td>
<td>1987</td>
<td>17</td>
<td>Specialized</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>MOCT-MOST Economic Policy in Transitional Economics</td>
<td>Kluwer</td>
<td>no</td>
<td>276</td>
<td>520</td>
<td>3234</td>
<td>22</td>
<td>1991</td>
<td>2</td>
<td>Area Studies</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>Journal of Socio-Economics</td>
<td>Elsevier</td>
<td>no</td>
<td>295</td>
<td>791</td>
<td>3024</td>
<td>24</td>
<td>1972</td>
<td>96</td>
<td>Interdisciplinary</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>Labour Economics</td>
<td>Elsevier</td>
<td>no</td>
<td>344</td>
<td>609</td>
<td>2967</td>
<td>24</td>
<td>1994</td>
<td>15</td>
<td>Labor</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>Environment and Development economics</td>
<td>Cambridge Univ Pres</td>
<td>no</td>
<td>90</td>
<td>602</td>
<td>3185</td>
<td>24</td>
<td>1995</td>
<td>14</td>
<td>Development</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>Review. of Radical Political Economics</td>
<td>Elsevier</td>
<td>no</td>
<td>242</td>
<td>665</td>
<td>2688</td>
<td>27</td>
<td>1968</td>
<td>202</td>
<td>Specialized</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>Economics of Planning</td>
<td>Kluwer</td>
<td>no</td>
<td>226</td>
<td>243</td>
<td>3010</td>
<td>28</td>
<td>1987</td>
<td>46</td>
<td>Area Studies</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>Metroeconomica</td>
<td>Blackwell</td>
<td>no</td>
<td>262</td>
<td>386</td>
<td>2501</td>
<td>30</td>
<td>1949</td>
<td>46</td>
<td>General</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Kakadu
Willingness to Pay for the Preservation of the Kakadu National Park
Data shape:  (1827, 22) 


データの内容：
- Kakaduというデータセットで、Kakadu National Parkの保存に対する支払意思を調査したデータです。
- さまざまな属性（recparks、jobs、lowriskなど）と回答者の性別、年齢、学歴、収入などが含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです：
- 回帰分析：支払意思と属性の関係を調べるために、回帰分析を行うことができます。
- クラスタリング：回答者の属性や意見の類似性に基づいてクラスタリングを行い、異なるグループの特徴を把握することができます。
- 相関分析：属性間の相関関係を調べ、Kakadu National Parkの保存に対する支払意思に影響を与える要因を特定することができます。

Pythonライブラリの提案：
この分析には、以下のようなPythonライブラリが役立ちます：
- pandas：データの読み込み、データクレンジング、データの操作に使用できます。
- numpy：数値計算や配列操作に使用できます。
- scikit-learn：回帰分析、クラスタリング、相関分析などの機械学習手法を実装するために使用できます。
- matplotlibやseaborn：データの可視化に使用できます。

以上の手法とライブラリを使用して、Kakadu National Parkの保存に対する支払意思を分析し、関連する特徴や要因を明らかにすることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>lower</th>
<th>upper</th>
<th>answer</th>
<th>recparks</th>
<th>jobs</th>
<th>lowrisk</th>
<th>wildlife</th>
<th>future</th>
<th>aboriginal</th>
<th>finben</th>
<th>mineparks</th>
<th>moreparks</th>
<th>gov</th>
<th>envcon</th>
<th>vparks</th>
<th>tvenv</th>
<th>conservation</th>
<th>sex</th>
<th>age</th>
<th>schooling</th>
<th>income</th>
<th>major</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>27</td>
<td>3</td>
<td>25</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>32</td>
<td>4</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>32</td>
<td>4</td>
<td>25</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>female</td>
<td>70</td>
<td>6</td>
<td>25</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>32</td>
<td>5</td>
<td>35</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>47</td>
<td>6</td>
<td>27</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>42</td>
<td>5</td>
<td>25</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>70</td>
<td>3</td>
<td>25</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>5</td>
<td>5</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>32</td>
<td>5</td>
<td>35</td>
<td>yes</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>nn</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>47</td>
<td>2</td>
<td>25</td>
<td>no</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Ketchup
Choice of Brand for Ketchup
Data shape:  (4956, 7) 


データの内容:
このデータは、ケチャップのブランド選択に関する情報を含んでいます。各行は個別のケチャップ商品に関する情報を示しており、ブランド、値段、商品IDなどが含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットでは、ケチャップのブランド選択に関する情報を分析することができます。具体的には、以下のような解析手法が使えそうです。

1. ブランド選択の傾向分析: ユーザーがどのブランドを選択する傾向があるかを調査することができます。例えば、どのブランドが最も選ばれているか、各ブランドの選択率の変化などを分析することができます。

2. ブランド間の価格競争分析: 各ブランドの価格情報が含まれているため、ブランド間の価格競争や価格感度を分析することができます。例えば、価格と選択率の関係や価格変動の影響などを調査することができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法には、以下のようなPythonライブラリが使えます。

1. pandas: データフレームとしてデータを読み込み、データの前処理や集計を行うために使用します。

2. matplotlib / seaborn: データの可視化に使用します。ブランド選択の傾向や価格競争の分析結果をグラフで表示することができます。

3. numpy: 数値計算や統計処理を行うために使用します。例えば、選択率の平均や標準偏差を計算することができます。

4. scikit-learn: ブランド選択の傾向や価格感度などの予測モデルを構築するために使用します。例えば、ロジスティック回帰などの分類モデルを使って、ユーザーがどのブランドを選択するかを予測することができます。

以上のような手法とライブラリを組み合わせることで、ケチャップのブランド選択に関するデータの解析が可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Ketchup.hid</th>
<th>Ketchup.id</th>
<th>Ketchup.choice</th>
<th>price.heinz</th>
<th>price.hunts</th>
<th>price.delmonte</th>
<th>price.stb</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>heinz</td>
<td>1.19</td>
<td>1.39</td>
<td>1.49</td>
<td>0.89</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>heinz</td>
<td>0.99</td>
<td>1.36</td>
<td>1.39</td>
<td>0.95</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>hunts</td>
<td>1.46</td>
<td>1.43</td>
<td>1.49</td>
<td>0.99</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>hunts</td>
<td>1.46</td>
<td>1.43</td>
<td>1.45</td>
<td>0.99</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>stb</td>
<td>1.46</td>
<td>1.36</td>
<td>1.39</td>
<td>0.95</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>heinz</td>
<td>0.99</td>
<td>1.36</td>
<td>1.47</td>
<td>0.95</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>heinz</td>
<td>1.19</td>
<td>1.44</td>
<td>1.47</td>
<td>0.95</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>heinz</td>
<td>1.19</td>
<td>1.53</td>
<td>1.47</td>
<td>0.95</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>stb</td>
<td>1.47</td>
<td>1.43</td>
<td>1.45</td>
<td>0.99</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>heinz</td>
<td>0.79</td>
<td>1.43</td>
<td>1.45</td>
<td>0.99</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Klein
Klein's Model I
Data shape:  (22, 10) 


データの内容：
- 年ごとのさまざまな指標（C、P、Wp、I、K.lag、X、Wg、G、T）

解析手法の提案：
- 年ごとの指標の変化や相関関係を分析する
- 時系列データとしての傾向を把握する
- 指標間の相関関係や影響度を調べる

Pythonライブラリの提案：
- データの読み込みや加工にはPandasを使用する
- データの可視化にはMatplotlibやSeabornを使用する
- 時系列解析にはStatsmodelsやProphetを使用する
- データ間の相関関係や影響度の分析にはNumPyやSciPyを使用する


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Year</th>
<th>C</th>
<th>P</th>
<th>Wp</th>
<th>I</th>
<th>K.lag</th>
<th>X</th>
<th>Wg</th>
<th>G</th>
<th>T</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1920</td>
<td>39.8</td>
<td>12.7</td>
<td>28.8</td>
<td>2.7</td>
<td>180.1</td>
<td>44.9</td>
<td>2.2</td>
<td>2.4</td>
<td>3.4</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1921</td>
<td>41.9</td>
<td>12.4</td>
<td>25.5</td>
<td>-0.2</td>
<td>182.8</td>
<td>45.6</td>
<td>2.7</td>
<td>3.9</td>
<td>7.7</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1922</td>
<td>45.0</td>
<td>16.9</td>
<td>29.3</td>
<td>1.9</td>
<td>182.6</td>
<td>50.1</td>
<td>2.9</td>
<td>3.2</td>
<td>3.9</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1923</td>
<td>49.2</td>
<td>18.4</td>
<td>34.1</td>
<td>5.2</td>
<td>184.5</td>
<td>57.2</td>
<td>2.9</td>
<td>2.8</td>
<td>4.7</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1924</td>
<td>50.6</td>
<td>19.4</td>
<td>33.9</td>
<td>3.0</td>
<td>189.7</td>
<td>57.1</td>
<td>3.1</td>
<td>3.5</td>
<td>3.8</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1925</td>
<td>52.6</td>
<td>20.1</td>
<td>35.4</td>
<td>5.1</td>
<td>192.7</td>
<td>61.0</td>
<td>3.2</td>
<td>3.3</td>
<td>5.5</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1926</td>
<td>55.1</td>
<td>19.6</td>
<td>37.4</td>
<td>5.6</td>
<td>197.8</td>
<td>64.0</td>
<td>3.3</td>
<td>3.3</td>
<td>7.0</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1927</td>
<td>56.2</td>
<td>19.8</td>
<td>37.9</td>
<td>4.2</td>
<td>203.4</td>
<td>64.4</td>
<td>3.6</td>
<td>4.0</td>
<td>6.7</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1928</td>
<td>57.3</td>
<td>21.1</td>
<td>39.2</td>
<td>3.0</td>
<td>207.6</td>
<td>64.5</td>
<td>3.7</td>
<td>4.2</td>
<td>4.2</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1929</td>
<td>57.8</td>
<td>21.7</td>
<td>41.3</td>
<td>5.1</td>
<td>210.6</td>
<td>67.0</td>
<td>4.0</td>
<td>4.1</td>
<td>4.0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# LaborSupply
Wages and Hours Worked
Data shape:  (5320, 7) 


データの内容：
- lnhr: 労働時間の自然対数
- lnwg: 賃金の自然対数
- kids: 子供の数
- age: 年齢
- disab: 障害の有無
- id: ID
- year: 年度

解析手法の提案：
このデータセットでは、労働時間と賃金の関係性を調べることができます。具体的には、以下のような解析手法が使えそうです。
- 回帰分析: 労働時間と賃金の関係を調べるために使用できる手法です。回帰分析を行うことで、労働時間と賃金の間の関係性や影響因子を分析することができます。
- 時系列分析: 年度ごとの労働時間と賃金の推移を分析するために使用できる手法です。時系列分析を行うことで、年度ごとに変化する労働時間と賃金の傾向を把握することができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するためには、以下のPythonライブラリが使えます。
- pandas: データの読み込みや整形、集計などを行うために使用できるライブラリです。
- numpy: 数値計算や配列操作を行うために使用できるライブラリです。
- statsmodels: 回帰分析や時系列分析などの統計的なモデリングを行うために使用できるライブラリです。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>lnhr</th>
<th>lnwg</th>
<th>kids</th>
<th>age</th>
<th>disab</th>
<th>id</th>
<th>year</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>7.58</td>
<td>1.91</td>
<td>2</td>
<td>27</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1979</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>7.75</td>
<td>1.89</td>
<td>2</td>
<td>28</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1980</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>7.65</td>
<td>1.91</td>
<td>2</td>
<td>29</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1981</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>7.47</td>
<td>1.89</td>
<td>2</td>
<td>30</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1982</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>7.50</td>
<td>1.94</td>
<td>2</td>
<td>31</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1983</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>7.50</td>
<td>1.93</td>
<td>2</td>
<td>32</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1984</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>7.56</td>
<td>2.12</td>
<td>2</td>
<td>33</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1985</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>7.76</td>
<td>1.94</td>
<td>2</td>
<td>34</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1986</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>7.86</td>
<td>1.99</td>
<td>2</td>
<td>35</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1987</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>7.82</td>
<td>1.98</td>
<td>2</td>
<td>36</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1988</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Labour
Belgian Firms
Data shape:  (569, 4) 


データの内容:
このデータは、ベルギーの企業に関する情報を含んでいます。変数には、企業の資本、労働、生産量、賃金などが含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットでは、資本、労働、生産量、賃金などの変数が含まれていますので、これらの変数間の相関関係を調べることができます。具体的には、以下の解析手法が使えそうです。

1. 相関分析: 資本と生産量、労働と生産量、賃金と生産量の間の相関関係を調べることで、それぞれの変数が生産にどのような影響を与えているかを分析することができます。

2. 回帰分析: 資本、労働、賃金を独立変数として、生産量を従属変数としてモデル化することで、それぞれの変数が生産にどのような影響を持つかを予測することができます。

Pythonライブラリの提案:
この解析を行うためには、以下のPythonライブラリを使用することができます。

1. pandas: データの読み込みやデータフレームの操作に使用します。

2. numpy: 数値計算や配列操作に使用します。

3. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。相関分析の結果や回帰分析の結果をグラフとして表示することができます。

4. statsmodelsやscikit-learn: 回帰分析を行うためのライブラリです。重回帰分析や線形回帰分析などを実装することができます。

以上のライブラリを使用することで、データの分析や可視化、回帰分析などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>capital</th>
<th>labour</th>
<th>output</th>
<th>wage</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>2.606563</td>
<td>184</td>
<td>9.250759</td>
<td>43.080307</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1.323237</td>
<td>91</td>
<td>3.664310</td>
<td>27.780016</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>22.093692</td>
<td>426</td>
<td>28.781516</td>
<td>44.467748</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>10.737851</td>
<td>72</td>
<td>4.124642</td>
<td>39.734710</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1.161365</td>
<td>46</td>
<td>2.890150</td>
<td>34.650709</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>276.796701</td>
<td>7642</td>
<td>480.140372</td>
<td>48.939782</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1.678959</td>
<td>48</td>
<td>2.149454</td>
<td>32.458097</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1.156655</td>
<td>108</td>
<td>4.140011</td>
<td>31.117086</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.880010</td>
<td>35</td>
<td>2.460556</td>
<td>35.115379</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>3.487317</td>
<td>72</td>
<td>3.851219</td>
<td>32.525225</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# MCAS
The Massashusets Test Score Data Set
Data shape:  (220, 17) 


データの内容：
- 全ての市町村のテストスコアと関連する情報が含まれています。

解析手法の提案：
- テストスコアの予測モデルを作成するために、回帰分析や機械学習を利用できます。
- 市町村の特性に基づいてクラスタリングを行うこともできます。

使えるPythonライブラリの提案：
- 回帰分析や機械学習のためには、scikit-learnやTensorFlowなどのライブラリが利用できます。
- クラスタリングのためには、scikit-learnやSciPyなどが利用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>code</th>
<th>municipa</th>
<th>district</th>
<th>regday</th>
<th>specneed</th>
<th>bilingua</th>
<th>occupday</th>
<th>totday</th>
<th>spc</th>
<th>speced</th>
<th>lnchpct</th>
<th>tchratio</th>
<th>percap</th>
<th>totsc4</th>
<th>totsc8</th>
<th>avgsalary</th>
<th>pctel</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>ABINGTON</td>
<td>Abington</td>
<td>4201</td>
<td>7375.689941</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4646</td>
<td>16.6</td>
<td>14.600000</td>
<td>11.800000</td>
<td>19.000000</td>
<td>16.379</td>
<td>714</td>
<td>691.0</td>
<td>34.360001</td>
<td>0.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>2</td>
<td>ACTON</td>
<td>Acton</td>
<td>4129</td>
<td>8573.990234</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4930</td>
<td>5.7</td>
<td>17.400000</td>
<td>2.500000</td>
<td>22.600000</td>
<td>25.792</td>
<td>731</td>
<td>NaN</td>
<td>38.063000</td>
<td>1.246106</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>3</td>
<td>ACUSHNET</td>
<td>Acushnet</td>
<td>3627</td>
<td>8081.720215</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4281</td>
<td>7.5</td>
<td>12.100000</td>
<td>14.100000</td>
<td>19.299999</td>
<td>14.040</td>
<td>704</td>
<td>693.0</td>
<td>32.491001</td>
<td>0.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>5</td>
<td>AGAWAM</td>
<td>Agawam</td>
<td>4015</td>
<td>8181.370117</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4826</td>
<td>8.6</td>
<td>21.100000</td>
<td>12.100000</td>
<td>17.900000</td>
<td>16.111</td>
<td>704</td>
<td>691.0</td>
<td>33.105999</td>
<td>0.322581</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>7</td>
<td>AMESBURY</td>
<td>Amesbury</td>
<td>4273</td>
<td>7037.220215</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>4824</td>
<td>6.1</td>
<td>16.799999</td>
<td>17.400000</td>
<td>17.500000</td>
<td>15.423</td>
<td>701</td>
<td>699.0</td>
<td>34.436501</td>
<td>0.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>8</td>
<td>AMHERST</td>
<td>Amherst</td>
<td>5183</td>
<td>10595.799805</td>
<td>6235</td>
<td>0</td>
<td>6454</td>
<td>7.7</td>
<td>17.200001</td>
<td>26.799999</td>
<td>15.700000</td>
<td>11.144</td>
<td>714</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>3.921569</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>9</td>
<td>ANDOVER</td>
<td>Andover</td>
<td>4685</td>
<td>12279.580078</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5537</td>
<td>5.4</td>
<td>11.300000</td>
<td>3.300000</td>
<td>17.100000</td>
<td>26.327</td>
<td>725</td>
<td>728.0</td>
<td>41.615002</td>
<td>0.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>10</td>
<td>ARLINGTON</td>
<td>Arlington</td>
<td>5518</td>
<td>10055.049805</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>6405</td>
<td>7.1</td>
<td>20.400000</td>
<td>11.200000</td>
<td>16.799999</td>
<td>21.449</td>
<td>717</td>
<td>715.0</td>
<td>36.993999</td>
<td>2.702703</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>14</td>
<td>ASHLAND</td>
<td>Ashland</td>
<td>5009</td>
<td>8840.860352</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5649</td>
<td>10.6</td>
<td>13.900000</td>
<td>8.600000</td>
<td>17.299999</td>
<td>21.912</td>
<td>702</td>
<td>705.0</td>
<td>34.421501</td>
<td>0.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>16</td>
<td>ATTLEBORO</td>
<td>Attleboro</td>
<td>3823</td>
<td>9547.389648</td>
<td>12943</td>
<td>11519</td>
<td>4814</td>
<td>6.7</td>
<td>13.200000</td>
<td>20.700001</td>
<td>20.500000</td>
<td>14.970</td>
<td>701</td>
<td>688.0</td>
<td>33.879002</td>
<td>0.375235</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Males
Wages and Education of Young Males
Data shape:  (4360, 12) 


このデータセットは若い男性の賃金と教育に関する情報を含んでいます。以下は提案される解析手法とPythonライブラリです。

解析手法：
- 賃金と教育の関係性を調べるための相関分析
- 教育のレベルによる賃金の差を調べるためのt検定
- 賃金の予測モデルの構築

Pythonライブラリ：
- データの読み込みと操作にはPandasが使用できます
- 相関分析にはPandasまたはNumPyが使用できます
- t検定にはSciPyが使用できます
- 賃金の予測モデルの構築にはScikit-learnが使用できます

このデータセットでは、Pandasを使ってデータを読み込み、NumPyやSciPyを使って相関分析やt検定を行い、Scikit-learnを使って賃金の予測モデルを構築することができます。また、MatplotlibやSeabornを使って可視化も行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>nr</th>
<th>year</th>
<th>school</th>
<th>exper</th>
<th>union</th>
<th>ethn</th>
<th>married</th>
<th>health</th>
<th>wage</th>
<th>industry</th>
<th>occupation</th>
<th>residence</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>13</td>
<td>1980</td>
<td>14</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.197540</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Service_Workers</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>13</td>
<td>1981</td>
<td>14</td>
<td>2</td>
<td>yes</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.853060</td>
<td>Personal_Service</td>
<td>Service_Workers</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>13</td>
<td>1982</td>
<td>14</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.344462</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Service_Workers</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>13</td>
<td>1983</td>
<td>14</td>
<td>4</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.433213</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Service_Workers</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>13</td>
<td>1984</td>
<td>14</td>
<td>5</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.568125</td>
<td>Personal_Service</td>
<td>Craftsmen, Foremen_and_kindred</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>13</td>
<td>1985</td>
<td>14</td>
<td>6</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.699891</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Managers, Officials_and_Proprietors</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>13</td>
<td>1986</td>
<td>14</td>
<td>7</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>-0.720263</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Managers, Officials_and_Proprietors</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>13</td>
<td>1987</td>
<td>14</td>
<td>8</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.669188</td>
<td>Business_and_Repair_Service</td>
<td>Managers, Officials_and_Proprietors</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>17</td>
<td>1980</td>
<td>13</td>
<td>4</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.675962</td>
<td>Trade</td>
<td>Managers, Officials_and_Proprietors</td>
<td>north_east</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>17</td>
<td>1981</td>
<td>13</td>
<td>5</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1.518398</td>
<td>Trade</td>
<td>Managers, Officials_and_Proprietors</td>
<td>north_east</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Mathlevel
Level of Calculus Attained for Students Taking Advanced Micro-economics
Data shape:  (609, 8) 


データの内容：
データには、数学のレベル（mathlevel）、SATスコア（sat）、言語の有無（language）、性別（sex）、専攻（major）、数学コースの受講回数（mathcourse）、物理コースの受講回数（physiccourse）、化学コースの受講回数（chemistcourse）が含まれています。

解析手法の提案：
このデータを分析するためには、数学のレベル（mathlevel）と他の要素との関係を調査することが有用です。具体的には、以下のような解析手法が使えそうです。

1. 回帰分析：
数学のレベル（mathlevel）を目的変数とし、SATスコア（sat）、言語の有無（language）、性別（sex）、専攻（major）、数学コースの受講回数（mathcourse）、物理コースの受講回数（physiccourse）、化学コースの受講回数（chemistcourse）を説明変数として回帰分析を行うことで、数学のレベルと他の要素との関係を明らかにすることができます。

2. 分類分析：
数学のレベル（mathlevel）をカテゴリ変数（例：高レベル、中レベル、低レベル）として扱い、言語の有無（language）、性別（sex）、専攻（major）、数学コースの受講回数（mathcourse）、物理コースの受講回数（physiccourse）、化学コースの受講回数（chemistcourse）との関係を調べるために分類分析を行うことができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas：
データの読み込みと操作を行うために使用します。特に、データフレーム（DataFrame）オブジェクトを使ってデータの整理やフィルタリングができます。

2. matplotlibやseaborn：
データの可視化を行うために使用します。これにより、数学のレベル（mathlevel）と他の要素との関係をグラフや図表で分かりやすく表示することができます。

3. scikit-learn：
回帰分析や分類分析を行うために使用します。具体的には、LinearRegressionやLogisticRegressionなどのモデルを使って解析を行うことができます。

以上の手法とライブラリを使って、データから数学のレベルと他の要素との関係を明らかにすることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>mathlevel</th>
<th>sat</th>
<th>language</th>
<th>sex</th>
<th>major</th>
<th>mathcourse</th>
<th>physiccourse</th>
<th>chemistcourse</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>170</td>
<td>670</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>ns</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>170</td>
<td>660</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>other</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>170</td>
<td>610</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>eco</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>170</td>
<td>620</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>eco</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>170</td>
<td>430</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>eco</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>170</td>
<td>580</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>oss</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>170</td>
<td>550</td>
<td>yes</td>
<td>female</td>
<td>other</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>170</td>
<td>510</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>eco</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>170</td>
<td>560</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>hum</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>170</td>
<td>670</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>oss</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# MedExp
Structure of Demand for Medical Care
Data shape:  (5574, 15) 


データの内容:
このデータセットは、医療ケアの需要の構造に関する情報を含んでいます。各行は個々の被験者に関する情報を表しており、医療費、所得、年齢、性別、子供の有無などの変数が含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。
1. 回帰分析: 医療費（med）を予測するために、所得（linc）、年齢（age）、性別（sex）などの変数との関係性を調べることができます。
2. 分類分析: 健康状態（health）を予測するために、医療費（med）、所得（linc）、年齢（age）などの変数を使用して、健康状態の分類モデルを作成することができます。

Pythonライブラリの提案:
このデータを分析するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。
1. pandas: データの読み込み、前処理、データフレームの操作に使用します。
2. numpy: 数値計算や配列操作に使用します。
3. scikit-learn: 回帰分析や分類分析のモデル構築や評価に使用します。
4. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。

例えば、以下のようなコードを使用して、データセットを読み込んで回帰分析を行うことができます。

```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# データセットの読み込み
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 必要な変数の抽出
X = data[['linc', 'age', 'sex']]
y = data['med']

# モデルの構築と学習
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 予測
predictions = model.predict(X)

# 結果の表示
print(predictions)
```

このコードでは、pandasを使用してデータセットを読み込んでから、必要な変数（所得、年齢、性別）を抽出し、scikit-learnのLinearRegressionモデルを使って回帰分析を行っています。最後に、予測結果を表示しています。

同様に、分類分析を行う場合も、scikit-learnの分類アルゴリズムを使用してモデルを構築し、予測結果を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>med</th>
<th>lc</th>
<th>idp</th>
<th>lpi</th>
<th>fmde</th>
<th>physlim</th>
<th>ndisease</th>
<th>health</th>
<th>linc</th>
<th>lfam</th>
<th>educdec</th>
<th>age</th>
<th>sex</th>
<th>child</th>
<th>black</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>62.07547</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>43.87748</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>17.59138</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>27.76280</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.73189</td>
<td>excellent</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>15.49966</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>290.58220</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.907755</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>9.528776</td>
<td>1.386294</td>
<td>12.0</td>
<td>44.14305</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.109248</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.73189</td>
<td>good</td>
<td>8.538699</td>
<td>1.098612</td>
<td>12.0</td>
<td>14.54962</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>2.39521</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.109248</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>13.00000</td>
<td>good</td>
<td>8.538699</td>
<td>1.098612</td>
<td>12.0</td>
<td>16.28268</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>6.109248</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>17.40000</td>
<td>good</td>
<td>8.538699</td>
<td>1.098612</td>
<td>12.0</td>
<td>39.83094</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>yes</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>4.30000</td>
<td>excellent</td>
<td>0.693147</td>
<td>0.000000</td>
<td>12.0</td>
<td>25.60233</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>6.006353</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>13.00000</td>
<td>good</td>
<td>8.682863</td>
<td>1.386294</td>
<td>9.0</td>
<td>16.74538</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.00000</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>6.006353</td>
<td>0.0</td>
<td>no</td>
<td>4.30000</td>
<td>good</td>
<td>8.682863</td>
<td>1.386294</td>
<td>9.0</td>
<td>61.48734</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Metal
Production for SIC 33
Data shape:  (27, 3) 


データの内容：
このデータセットは、ある産業（SICコード33）の生産量（va）、労働（labor）および資本（capital）のデータを含んでいます。

解析手法の提案：
このデータセットでは、産業の生産量を労働と資本の要素に分解して分析することができます。具体的な解析手法としては、回帰分析や相関分析などが考えられます。

Pythonライブラリの提案：
このデータセットの解析には、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。

1. pandas: データの読み込み、整形、集計などの処理に使用します。
2. numpy: 数値計算や配列操作などに使用します。
3. statsmodels: 回帰分析や相関分析などの統計モデルの推定や検定に使用します。
4. matplotlib: グラフの描画に使用します。

これらのライブラリを組み合わせて、データの可視化や統計モデルの構築、解析結果の評価などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>va</th>
<th>labor</th>
<th>capital</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>657.29</td>
<td>162.31</td>
<td>279.99</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>935.93</td>
<td>214.43</td>
<td>542.50</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1110.65</td>
<td>186.44</td>
<td>721.51</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1200.89</td>
<td>245.83</td>
<td>1167.68</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1052.68</td>
<td>211.40</td>
<td>811.77</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>3406.02</td>
<td>690.61</td>
<td>4558.02</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>2427.89</td>
<td>452.79</td>
<td>3069.91</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>4257.46</td>
<td>714.20</td>
<td>5585.01</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1625.19</td>
<td>320.54</td>
<td>1618.75</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1272.05</td>
<td>253.17</td>
<td>1562.08</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Mode
Mode Choice
Data shape:  (453, 9) 


データの内容：
このデータセットには、交通手段の選択に関する情報が含まれています。choice列には選択された交通手段が、cost列には交通手段ごとのコストが、time列には交通手段ごとの所要時間が格納されています。

解析手法：
このデータセットでは、交通手段の選択に影響を与える要素を分析することが考えられます。具体的な解析手法としては、選択された交通手段とコスト、所要時間との関係性を調べる相関分析や、交通手段の選択に影響を与える要素を特定するためのロジスティック回帰分析などが考えられます。

Pythonライブラリ：
この解析には、Pandasライブラリを使ってデータを整形し、NumPyライブラリを使って数値計算を行うことができます。また、Scikit-learnライブラリを使用して相関分析やロジスティック回帰分析を行うことができます。さらに、MatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリを使って結果を視覚化することも可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>choice</th>
<th>cost.car</th>
<th>cost.carpool</th>
<th>cost.bus</th>
<th>cost.rail</th>
<th>time.car</th>
<th>time.carpool</th>
<th>time.bus</th>
<th>time.rail</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>car</td>
<td>1.507010</td>
<td>2.335612</td>
<td>1.800512</td>
<td>2.358920</td>
<td>18.503200</td>
<td>26.338233</td>
<td>20.867794</td>
<td>30.033469</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>rail</td>
<td>6.056998</td>
<td>2.896919</td>
<td>2.237128</td>
<td>1.855450</td>
<td>31.311107</td>
<td>34.256956</td>
<td>67.181889</td>
<td>60.293126</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>car</td>
<td>5.794677</td>
<td>2.137454</td>
<td>2.576385</td>
<td>2.747479</td>
<td>22.547429</td>
<td>23.255171</td>
<td>63.309057</td>
<td>49.171643</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>car</td>
<td>1.869144</td>
<td>2.572427</td>
<td>1.903518</td>
<td>2.268276</td>
<td>26.090282</td>
<td>29.896023</td>
<td>19.752704</td>
<td>13.472675</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>car</td>
<td>2.498952</td>
<td>1.722010</td>
<td>2.686000</td>
<td>2.973866</td>
<td>4.699140</td>
<td>12.414084</td>
<td>43.092039</td>
<td>39.743252</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>car</td>
<td>4.726875</td>
<td>0.624168</td>
<td>1.847650</td>
<td>2.310053</td>
<td>3.072979</td>
<td>9.223313</td>
<td>12.825617</td>
<td>43.544222</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>car</td>
<td>4.734905</td>
<td>0.595567</td>
<td>2.427743</td>
<td>2.001554</td>
<td>13.142912</td>
<td>17.766335</td>
<td>54.091454</td>
<td>42.220248</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>car</td>
<td>5.346200</td>
<td>2.910616</td>
<td>2.613907</td>
<td>2.780971</td>
<td>52.899670</td>
<td>48.781502</td>
<td>69.156920</td>
<td>53.252516</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>bus</td>
<td>4.413414</td>
<td>1.591148</td>
<td>2.442730</td>
<td>2.714708</td>
<td>61.063826</td>
<td>62.125540</td>
<td>45.419583</td>
<td>24.656412</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>car</td>
<td>4.242578</td>
<td>1.799301</td>
<td>2.003332</td>
<td>2.168862</td>
<td>16.587836</td>
<td>18.309124</td>
<td>44.432428</td>
<td>29.485832</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# ModeChoice
Data to Study Travel Mode Choice
Data shape:  (840, 7) 


データの内容：
このデータは、旅行のモード選択に関する情報を含んでいます。具体的には、モード（旅行手段）、所要時間、交通費、交通手段の信頼性、所得、世帯人数の6つの変数が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、モード選択の要因を理解するために、多変量解析や分類問題の手法が有効です。具体的には、以下の手法が使えそうです。

1. 回帰分析：モード選択の要因となる各変数と旅行モードの関係を分析するために、回帰分析が適しています。

2. 分類問題：モード選択を予測するために、分類モデル（例：ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト）を使用することができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas：データセットの読み込みと前処理に使用します。

2. scikit-learn：回帰分析や分類問題を実装するための機械学習ライブラリです。

3. statsmodels：回帰分析に特化した統計モデリングライブラリです。

4. matplotlibやseaborn：データの可視化に使用します。

これらのライブラリを使用することで、データの特徴を把握し、モード選択に関する洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>mode</th>
<th>ttme</th>
<th>invc</th>
<th>invt</th>
<th>gc</th>
<th>hinc</th>
<th>psize</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>69</td>
<td>59</td>
<td>100</td>
<td>70</td>
<td>35</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0</td>
<td>34</td>
<td>31</td>
<td>372</td>
<td>71</td>
<td>35</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>35</td>
<td>25</td>
<td>417</td>
<td>70</td>
<td>35</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>10</td>
<td>180</td>
<td>30</td>
<td>35</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>64</td>
<td>58</td>
<td>68</td>
<td>68</td>
<td>30</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>44</td>
<td>31</td>
<td>354</td>
<td>84</td>
<td>30</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>53</td>
<td>25</td>
<td>399</td>
<td>85</td>
<td>30</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>11</td>
<td>255</td>
<td>50</td>
<td>30</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0</td>
<td>69</td>
<td>115</td>
<td>125</td>
<td>129</td>
<td>40</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>34</td>
<td>98</td>
<td>892</td>
<td>195</td>
<td>40</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Mofa
International Expansion of U.S. Mofa's (majority-owned Foreign Affiliates in Fire (finance, Insurance and Real Estate)
Data shape:  (50, 5) 


データの内容:
このデータは、アメリカのMofa（多数の外国系子会社を所有する企業）の国際拡大に関する情報を提供しています。データセットには、各国のキャピタル支出（capexp）、GDP、売上高（sales）、純利益（netinc）などの要素が含まれています。

解析手法:
このデータセットを分析するためには、以下のような手法が使用できます。
1. 国別のキャピタル支出とGDPの関係を分析するために、相関分析や回帰分析を行うことができます。
2. 各国の売上高と純利益の比率を分析するために、比率分析を行うことができます。
3. 各国の売上高とキャピタル支出の関係を分析するために、散布図を作成して相関関係を調べることができます。

Pythonライブラリ:
このデータセットの分析には、以下のPythonライブラリが役立ちます。
1. pandas: データフレームを作成し、データの読み込みと前処理を行います。
2. numpy: 数値計算やデータ操作に使用します。
3. matplotlibやseaborn: グラフの作成や可視化を行います。
4. scipy: 相関分析や回帰分析などの統計解析に使用します。

また、具体的な分析目的や要件に応じて、さらに他のライブラリや手法を使用することも考えられます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>capexp</th>
<th>gdp</th>
<th>sales</th>
<th>nbaf</th>
<th>netinc</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>Belgium</th>
<td>2.00</td>
<td>0.8524</td>
<td>2.12</td>
<td>4.82</td>
<td>11.5</td>
</tr>
<tr>
<th>Denmark</th>
<td>3.00</td>
<td>0.5700</td>
<td>0.15</td>
<td>1.24</td>
<td>0.1</td>
</tr>
<tr>
<th>France</th>
<td>3.00</td>
<td>5.3726</td>
<td>2.70</td>
<td>9.08</td>
<td>0.4</td>
</tr>
<tr>
<th>Germany</th>
<td>24.00</td>
<td>6.6299</td>
<td>5.35</td>
<td>10.85</td>
<td>9.1</td>
</tr>
<tr>
<th>Greece</th>
<td>0.25</td>
<td>0.3395</td>
<td>0.02</td>
<td>0.79</td>
<td>0.1</td>
</tr>
<tr>
<th>Ireland</th>
<td>1.00</td>
<td>0.1718</td>
<td>0.29</td>
<td>2.15</td>
<td>5.1</td>
</tr>
<tr>
<th>Italy</th>
<td>1.00</td>
<td>3.4458</td>
<td>1.43</td>
<td>5.40</td>
<td>2.9</td>
</tr>
<tr>
<th>Netherlands</th>
<td>12.00</td>
<td>1.3652</td>
<td>3.72</td>
<td>6.74</td>
<td>12.1</td>
</tr>
<tr>
<th>U.K.</th>
<td>297.00</td>
<td>4.7322</td>
<td>42.88</td>
<td>19.44</td>
<td>46.0</td>
</tr>
<tr>
<th>Austria</th>
<td>0.00</td>
<td>0.6664</td>
<td>0.03</td>
<td>1.34</td>
<td>-0.1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Mroz
Labor Supply Data
Data shape:  (753, 18) 


データの内容：
このデータセットは、労働供給に関するデータです。データには、仕事の有無、週の労働時間、子供の年齢別の数、年齢、教育レベル、賃金などの情報が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。
1. データの可視化と要約統計：データセットの特徴を理解するために、可視化や要約統計を用いてデータの分布や相関関係を確認します。
2. 回帰分析：労働時間や賃金といった変数と他の変数の関係を調べるために、回帰分析を利用します。
3. クラスタリング：労働者を類似したグループに分類するために、労働者の特徴に基づいてクラスタリングを行います。

Pythonライブラリの提案：
このデータセットを分析するためには、以下のPythonライブラリが使えます。
1. pandas：データの読み込み、整形、操作を行うために使用します。
2. numpy：数値計算や配列操作を行うために使用します。
3. matplotlibやseaborn：データの可視化を行うために使用します。
4. scikit-learn：回帰分析やクラスタリングを含む機械学習手法を実装するために使用します。

以上の手法とライブラリを組み合わせて、このデータセットの分析を進めることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>work</th>
<th>hoursw</th>
<th>child6</th>
<th>child618</th>
<th>agew</th>
<th>educw</th>
<th>hearnw</th>
<th>wagew</th>
<th>hoursh</th>
<th>ageh</th>
<th>educh</th>
<th>wageh</th>
<th>income</th>
<th>educwm</th>
<th>educwf</th>
<th>unemprate</th>
<th>city</th>
<th>experience</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>no</td>
<td>1610</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>32</td>
<td>12</td>
<td>3.3540</td>
<td>2.65</td>
<td>2708</td>
<td>34</td>
<td>12</td>
<td>4.0288</td>
<td>16310</td>
<td>12</td>
<td>7</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>14</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>no</td>
<td>1656</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>30</td>
<td>12</td>
<td>1.3889</td>
<td>2.65</td>
<td>2310</td>
<td>30</td>
<td>9</td>
<td>8.4416</td>
<td>21800</td>
<td>7</td>
<td>7</td>
<td>11.0</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>no</td>
<td>1980</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>35</td>
<td>12</td>
<td>4.5455</td>
<td>4.04</td>
<td>3072</td>
<td>40</td>
<td>12</td>
<td>3.5807</td>
<td>21040</td>
<td>12</td>
<td>7</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>15</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>no</td>
<td>456</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>34</td>
<td>12</td>
<td>1.0965</td>
<td>3.25</td>
<td>1920</td>
<td>53</td>
<td>10</td>
<td>3.5417</td>
<td>7300</td>
<td>7</td>
<td>7</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>6</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>no</td>
<td>1568</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>31</td>
<td>14</td>
<td>4.5918</td>
<td>3.60</td>
<td>2000</td>
<td>32</td>
<td>12</td>
<td>10.0000</td>
<td>27300</td>
<td>12</td>
<td>14</td>
<td>9.5</td>
<td>yes</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>no</td>
<td>2032</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>54</td>
<td>12</td>
<td>4.7421</td>
<td>4.70</td>
<td>1040</td>
<td>57</td>
<td>11</td>
<td>6.7106</td>
<td>19495</td>
<td>14</td>
<td>7</td>
<td>7.5</td>
<td>yes</td>
<td>33</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>no</td>
<td>1440</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>37</td>
<td>16</td>
<td>8.3333</td>
<td>5.95</td>
<td>2670</td>
<td>37</td>
<td>12</td>
<td>3.4277</td>
<td>21152</td>
<td>14</td>
<td>7</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>11</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>no</td>
<td>1020</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>54</td>
<td>12</td>
<td>7.8431</td>
<td>9.98</td>
<td>4120</td>
<td>53</td>
<td>8</td>
<td>2.5485</td>
<td>18900</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>35</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>no</td>
<td>1458</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>48</td>
<td>12</td>
<td>2.1262</td>
<td>0.00</td>
<td>1995</td>
<td>52</td>
<td>4</td>
<td>4.2206</td>
<td>20405</td>
<td>7</td>
<td>7</td>
<td>3.0</td>
<td>no</td>
<td>24</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>no</td>
<td>1600</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>39</td>
<td>12</td>
<td>4.6875</td>
<td>4.15</td>
<td>2100</td>
<td>43</td>
<td>12</td>
<td>5.7143</td>
<td>20425</td>
<td>7</td>
<td>7</td>
<td>5.0</td>
<td>no</td>
<td>21</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# MunExp
Municipal Expenditure Data
Data shape:  (2385, 5) 


データの内容：
このデータは、自治体の支出、収入、補助金に関する情報を年ごとにまとめたものです。データセットのIDはMunExpであり、タイトルは「Municipal Expenditure Data」となっています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、年ごとの自治体の支出、収入、補助金の変化を把握することができます。以下の解析手法が使えそうです。

1. 時系列分析：
- 各変数（支出、収入、補助金）の推移や傾向を把握するために、時系列分析が有効です。特に、年ごとのデータがあるため、トレンドや季節性の分析が可能です。

2. 相関分析：
- 支出、収入、補助金の間に相関関係があるかどうかを調べるために、相関分析が適しています。例えば、収入と支出の間に相関がある場合、収入が増えると支出も増える可能性があります。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するために、以下のPythonライブラリが利用できます。

1. pandas：
- データの読み込み、整形、集計などを行うために、pandasライブラリが便利です。データフレームとしてデータを扱い、時系列データの分析や相関分析を行うことができます。

2. matplotlib：
- 可視化のために、matplotlibライブラリが役立ちます。時系列データのプロットや相関関係のグラフ化などが可能です。

3. statsmodels：
- 時系列分析や相関分析のための統計モデルを扱うために、statsmodelsライブラリが使用できます。自己相関や季節性の分析、相関係数の計算などが可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>id</th>
<th>year</th>
<th>expend</th>
<th>revenue</th>
<th>grants</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>114</td>
<td>1979</td>
<td>0.022974</td>
<td>0.018177</td>
<td>0.005443</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>114</td>
<td>1980</td>
<td>0.026631</td>
<td>0.020914</td>
<td>0.005730</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>114</td>
<td>1981</td>
<td>0.027325</td>
<td>0.021084</td>
<td>0.005665</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>114</td>
<td>1982</td>
<td>0.028870</td>
<td>0.023431</td>
<td>0.005886</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>114</td>
<td>1983</td>
<td>0.022647</td>
<td>0.017998</td>
<td>0.005591</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>114</td>
<td>1984</td>
<td>0.021560</td>
<td>0.017995</td>
<td>0.004754</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>114</td>
<td>1985</td>
<td>0.021959</td>
<td>0.016223</td>
<td>0.005490</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>114</td>
<td>1986</td>
<td>0.020889</td>
<td>0.015941</td>
<td>0.005398</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>114</td>
<td>1987</td>
<td>0.021327</td>
<td>0.016589</td>
<td>0.005135</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>115</td>
<td>1979</td>
<td>0.015662</td>
<td>0.014539</td>
<td>0.004354</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# NaturalPark
Willingness to Pay for the Preservation of the Alentejo Natural Park
Data shape:  (312, 7) 


データの内容:
- dataset_id: NaturalPark
- title: Willingness to Pay for the Preservation of the Alentejo Natural Park
- data: 提供されたデータは、オークション形式でアレンテージョ自然公園の保存のために支払う意思があるかを調査したものです。データには、入札額の上限・下限、回答（yes/ no）、年齢、性別、収入の情報が含まれています。

解析手法の提案:
このデータセットを使用して、以下のような解析手法が有効です。

1. データの基本的な統計量の分析: 各カラムの平均、中央値、分散などの基本統計量を計算し、データの一般的な傾向や特徴を把握することが重要です。

2. 回答の予測: 回答（yes/ no）を予測するための分類問題として取り組むことができます。例えば、入札額や性別、収入などの特徴を使用して、回答を予測するモデルを構築することが考えられます。

3. 収入と入札額の関係の分析: 収入と入札額の関係を調べることで、支払意思と収入の関係性を明らかにすることができます。収入が高い人ほど支払意思が高いのか、または逆の傾向があるのかを調査することができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法を実施するために、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。

1. pandas: データの読み込み、前処理、基本統計量の計算などに使用します。
2. scikit-learn: 分類モデルの構築や評価に使用します。
3. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。特に収入と入札額の関係をグラフ化する際に有用です。

これらのライブラリを使用して、データの傾向や特徴を把握し、回答の予測や収入と入札額の関係を分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>bid1</th>
<th>bidh</th>
<th>bidl</th>
<th>answers</th>
<th>age</th>
<th>sex</th>
<th>income</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>6</td>
<td>18</td>
<td>3</td>
<td>yy</td>
<td>1</td>
<td>female</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>48</td>
<td>120</td>
<td>24</td>
<td>yn</td>
<td>2</td>
<td>male</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>48</td>
<td>120</td>
<td>24</td>
<td>yn</td>
<td>2</td>
<td>female</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>24</td>
<td>48</td>
<td>12</td>
<td>nn</td>
<td>5</td>
<td>female</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>24</td>
<td>48</td>
<td>12</td>
<td>ny</td>
<td>6</td>
<td>female</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>12</td>
<td>24</td>
<td>6</td>
<td>nn</td>
<td>4</td>
<td>male</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>6</td>
<td>18</td>
<td>3</td>
<td>yy</td>
<td>2</td>
<td>female</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>12</td>
<td>24</td>
<td>6</td>
<td>yn</td>
<td>3</td>
<td>male</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>24</td>
<td>48</td>
<td>12</td>
<td>yn</td>
<td>2</td>
<td>female</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>6</td>
<td>18</td>
<td>3</td>
<td>yy</td>
<td>3</td>
<td>male</td>
<td>3</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Nerlove
Cost Function for Electricity Producers, 1955
Data shape:  (159, 8) 


データの内容：
- cost: コスト
- output: 出力
- pl: 賃金の価格
- sl: 賃金の供給
- pk: 資本の価格
- sk: 資本の供給
- pf: 燃料の価格
- sf: 燃料の供給

解析手法の提案：
このデータセットはコスト関数に関するデータであり、コストと出力の関係性を分析することができます。具体的には、コストと出力の関係性を把握し、コストを最小化するための最適な出力を求めることが可能です。そのため、回帰分析や最適化問題の解法を使うことができます。

Pythonライブラリの提案：
この解析には以下のPythonライブラリが利用できます。
- NumPy: 数値計算やデータ操作に利用。数式計算や行列演算が得意です。
- pandas: データの読み込みや操作、統計処理に利用。データフレームとしてデータを扱うことができます。
- matplotlib: データの可視化に利用。グラフの作成やプロットを行うことができます。
- statsmodels: 統計分析に利用。回帰分析や統計モデリングなどを行うことができます。
- scipy.optimize: 最適化問題の解法に利用。最小二乗法や最適化アルゴリズムを提供しています。

以上のライブラリを組み合わせて、このデータセットの解析を行うことができます。具体的な手法やコードはデータの目的に応じて変わりますが、これらのライブラリを活用することで効率的な分析が可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>cost</th>
<th>output</th>
<th>pl</th>
<th>sl</th>
<th>pk</th>
<th>sk</th>
<th>pf</th>
<th>sf</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0.082</td>
<td>2</td>
<td>2.09</td>
<td>0.3164</td>
<td>183.0</td>
<td>0.4521</td>
<td>17.9</td>
<td>0.2315</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.661</td>
<td>3</td>
<td>2.05</td>
<td>0.2073</td>
<td>174.0</td>
<td>0.6676</td>
<td>35.1</td>
<td>0.1251</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.990</td>
<td>4</td>
<td>2.05</td>
<td>0.2349</td>
<td>171.0</td>
<td>0.5799</td>
<td>35.1</td>
<td>0.1852</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.315</td>
<td>4</td>
<td>1.83</td>
<td>0.1152</td>
<td>166.0</td>
<td>0.7857</td>
<td>32.2</td>
<td>0.0990</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.197</td>
<td>5</td>
<td>2.12</td>
<td>0.2300</td>
<td>233.0</td>
<td>0.3841</td>
<td>28.6</td>
<td>0.3859</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0.098</td>
<td>9</td>
<td>2.12</td>
<td>0.1881</td>
<td>195.0</td>
<td>0.2926</td>
<td>28.6</td>
<td>0.5193</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0.949</td>
<td>11</td>
<td>1.98</td>
<td>0.1584</td>
<td>206.0</td>
<td>0.6093</td>
<td>35.5</td>
<td>0.2323</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.675</td>
<td>13</td>
<td>2.05</td>
<td>0.1880</td>
<td>150.0</td>
<td>0.4952</td>
<td>35.1</td>
<td>0.3169</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.525</td>
<td>13</td>
<td>2.19</td>
<td>0.1852</td>
<td>155.0</td>
<td>0.3651</td>
<td>29.1</td>
<td>0.4496</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.501</td>
<td>22</td>
<td>1.72</td>
<td>0.1845</td>
<td>188.0</td>
<td>0.2491</td>
<td>15.0</td>
<td>0.5664</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# OFP
Visits to Physician Office
Data shape:  (4406, 19) 


データの内容:
- データは、医師の診療所への訪問に関する情報を含んでいます。
- 訪問先別に、診療所（ofp）、その他の診療所（ofnp）、外科（opp）、その他の外科（opnp）、緊急医療（emr）、病院（hosp）への訪問回数が記録されています。
- また、他にも慢性病の数（numchron）、活動制約（adldiff）、年齢（age）、人種（black）、性別（sex）、結婚状況（maried）、学校教育の年数（school）、家族の収入（faminc）、雇用状況（employed）、民間の保険（privins）、メディケイド（medicaid）、居住地域（region）、健康状態（hlth）などの特徴量が含まれています。

解析手法の提案:
- データの内容から、訪問先別に訪問回数を分析することが考えられます。特に、異なる診療所や病院への訪問回数についての関係性を明らかにすることができます。
- また、他の特徴量との関係性も分析できます。例えば、年齢や性別、結婚状況、家族の収入などが訪問回数にどのような影響を与えているかを調査できます。

使えるPythonライブラリの提案:
- データの読み込みや前処理には、Pandasライブラリを使用できます。
- データの可視化には、MatplotlibやSeabornライブラリを使用できます。
- 分析手法には、統計的な関連性を調べるための相関分析や回帰分析には、StatsModelsやScikit-learnライブラリを使用できます。
- さらに、カテゴリ変数の関係性を調べるためのクロス集計やカイ二乗検定には、SciPyライブラリを使用できます。

以上のような手法とライブラリを使用することで、データの内容や特徴量と訪問回数の関係性を詳しく分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>ofp</th>
<th>ofnp</th>
<th>opp</th>
<th>opnp</th>
<th>emr</th>
<th>hosp</th>
<th>numchron</th>
<th>adldiff</th>
<th>age</th>
<th>black</th>
<th>sex</th>
<th>maried</th>
<th>school</th>
<th>faminc</th>
<th>employed</th>
<th>privins</th>
<th>medicaid</th>
<th>region</th>
<th>hlth</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>6.9</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>2.8810</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>7.4</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>10</td>
<td>2.7478</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>13</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>6.6</td>
<td>yes</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>10</td>
<td>0.6532</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>other</td>
<td>poor</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>16</td>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>7.6</td>
<td>no</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>3</td>
<td>0.6588</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>poor</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>7.9</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>0.6588</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>other</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>17</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>6.6</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>7</td>
<td>0.3301</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>other</td>
<td>poor</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>9</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>7.5</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>8</td>
<td>0.8280</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>midwest</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>8.7</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>8</td>
<td>3.0456</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>midwest</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>7.3</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>8</td>
<td>3.0456</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>midwest</td>
<td>other</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>7.8</td>
<td>no</td>
<td>female</td>
<td>no</td>
<td>8</td>
<td>3.0456</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>midwest</td>
<td>other</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Oil
Oil Investment
Data shape:  (53, 11) 


データの内容：
- Oilというデータセットで、Oil Investment（石油投資）に関するデータが含まれています。
- データは、dur（耐用年数）、size（サイズ）、waterd（水分）、gasres（ガス抵抗）、operator（オペレーター）などの項目があります。

解析手法の提案：
- Oil Investmentに関するデータを分析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。
1. 回帰分析：耐用年数（dur）やサイズ（size）などの変数と投資効果（p）との関係を分析する。
2. 相関分析：各変数間の相関関係を調査し、投資効果に影響を与える要因を特定する。

Pythonライブラリの提案：
- 上記の解析手法には、以下のPythonライブラリが利用できます。
1. Pandas：データの読み込み、データフレームの操作、統計的な計算を行うためのライブラリです。
2. NumPy：数値計算を行うためのライブラリで、線形代数や統計関数などが提供されています。
3. Matplotlib：グラフの可視化やデータのプロットを行うためのライブラリです。
4. Scikit-learn：機械学習や統計分析を行うためのライブラリで、回帰分析や相関分析に利用できます。

以上の手法とライブラリを組み合わせて、Oil Investmentのデータを分析し、投資効果に影響を与える要因を明らかにすることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>dur</th>
<th>size</th>
<th>waterd</th>
<th>gasres</th>
<th>operator</th>
<th>p</th>
<th>vardp</th>
<th>p97</th>
<th>varp97</th>
<th>p98</th>
<th>varp98</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>86</td>
<td>235</td>
<td>126</td>
<td>1140</td>
<td>2576.0</td>
<td>2.1834</td>
<td>1.8700</td>
<td>2.0480</td>
<td>3.298</td>
<td>2.2091</td>
<td>3.905</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>227</td>
<td>105</td>
<td>91</td>
<td>0</td>
<td>16000.0</td>
<td>1.3894</td>
<td>2.4000</td>
<td>2.0047</td>
<td>4.622</td>
<td>2.0542</td>
<td>4.818</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>17</td>
<td>70</td>
<td>76</td>
<td>0</td>
<td>584.0</td>
<td>0.9321</td>
<td>0.0070</td>
<td>0.9076</td>
<td>0.178</td>
<td>0.9056</td>
<td>0.179</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>12</td>
<td>96</td>
<td>85</td>
<td>0</td>
<td>16175.0</td>
<td>0.9893</td>
<td>0.0070</td>
<td>0.8993</td>
<td>0.150</td>
<td>0.8939</td>
<td>0.155</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>99</td>
<td>70</td>
<td>140</td>
<td>0</td>
<td>2445.0</td>
<td>2.2432</td>
<td>1.9576</td>
<td>2.0662</td>
<td>3.258</td>
<td>2.2089</td>
<td>3.833</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>23</td>
<td>148</td>
<td>145</td>
<td>0</td>
<td>17928.0</td>
<td>2.6052</td>
<td>1.0992</td>
<td>1.7762</td>
<td>2.763</td>
<td>1.9763</td>
<td>3.042</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>10</td>
<td>800</td>
<td>115</td>
<td>1100</td>
<td>16175.0</td>
<td>0.9210</td>
<td>0.0070</td>
<td>0.9091</td>
<td>0.179</td>
<td>0.9077</td>
<td>0.180</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>30</td>
<td>275</td>
<td>112</td>
<td>90</td>
<td>1.0</td>
<td>2.6391</td>
<td>1.2495</td>
<td>1.9029</td>
<td>2.787</td>
<td>2.0984</td>
<td>3.122</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>102</td>
<td>140</td>
<td>112</td>
<td>700</td>
<td>1.0</td>
<td>2.2432</td>
<td>1.9576</td>
<td>2.0662</td>
<td>3.258</td>
<td>2.2089</td>
<td>3.833</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>144</td>
<td>60</td>
<td>112</td>
<td>50</td>
<td>1.0</td>
<td>1.1616</td>
<td>2.3976</td>
<td>1.9862</td>
<td>4.721</td>
<td>2.0276</td>
<td>4.914</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# PSID
Panel Survey of Income Dynamics
Data shape:  (4856, 8) 


データの内容:
- intnum: インデックス番号
- persnum: 個人番号
- age: 年齢
- educatn: 教育水準
- earnings: 収入
- hours: 労働時間
- kids: 子供の数
- married: 結婚状況

解析手法の提案:
このデータセットは所得動態パネル調査データであり、個別の人々に関するパネルデータが含まれています。教育水準、年齢、労働時間、子供の数など、さまざまな要素が収集されており、収入にどのような影響を与えるかを分析することができます。

以下の解析手法が使えそうです：
1. 収入と教育水準の関係を調べるために、散布図や相関分析を用いることができます。
2. 収入の予測モデルを作成するために、線形回帰や決定木などの機械学習手法を利用することができます。
3. 収入に影響を与える要素を特定するために、変数の重要度を解析することができます。

Pythonライブラリの提案:
1. データの可視化や相関分析には、pandas、matplotlib、seabornなどのライブラリが役立ちます。
2. 機械学習手法には、scikit-learnやXGBoostなどのライブラリが利用できます。
3. 変数の重要度を解析するためには、scikit-learnのFeature ImportanceやSHAPなどのライブラリが役立ちます。




先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>intnum</th>
<th>persnum</th>
<th>age</th>
<th>educatn</th>
<th>earnings</th>
<th>hours</th>
<th>kids</th>
<th>married</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>4</td>
<td>4</td>
<td>39</td>
<td>12.0</td>
<td>77250</td>
<td>2940</td>
<td>2</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>4</td>
<td>6</td>
<td>35</td>
<td>12.0</td>
<td>12000</td>
<td>2040</td>
<td>2</td>
<td>divorced</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>4</td>
<td>7</td>
<td>33</td>
<td>12.0</td>
<td>8000</td>
<td>693</td>
<td>1</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>4</td>
<td>173</td>
<td>39</td>
<td>10.0</td>
<td>15000</td>
<td>1904</td>
<td>2</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>5</td>
<td>2</td>
<td>47</td>
<td>9.0</td>
<td>6500</td>
<td>1683</td>
<td>5</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>6</td>
<td>4</td>
<td>44</td>
<td>12.0</td>
<td>6500</td>
<td>2024</td>
<td>2</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>6</td>
<td>172</td>
<td>38</td>
<td>16.0</td>
<td>7000</td>
<td>1144</td>
<td>3</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>7</td>
<td>4</td>
<td>38</td>
<td>9.0</td>
<td>5000</td>
<td>2080</td>
<td>4</td>
<td>divorced</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>7</td>
<td>170</td>
<td>39</td>
<td>12.0</td>
<td>21000</td>
<td>2575</td>
<td>3</td>
<td>married</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>7</td>
<td>171</td>
<td>37</td>
<td>11.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>married</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Participation
Labor Force Participation
Data shape:  (872, 7) 


データの内容：
- lfp: 労働参加の有無（yes: 参加あり、no: 参加なし）
- lnnlinc: 自然対数形式での年収
- age: 年齢
- educ: 教育年数
- nyc: 都市圏の有無（1: 都市圏あり、0: 都市圏なし）
- noc: 子供の数
- foreign: 外国人かどうか（yes: 外国人、no: 外国人でない）

解析手法の提案：
このデータは、労働参加の有無とその要因との関係を分析するのに適しています。データセットには、年齢、教育年数、都市圏の有無、子供の数、外国人かどうかといった要素が含まれています。

以下の解析手法を使用して、労働参加の有無と要因との関係を調査できます：
- ロジスティック回帰分析: 労働参加の有無を予測するために、年齢、教育年数、都市圏の有無、子供の数、外国人かどうかといった要素を使ってモデルを構築します。
- 相関分析: 労働参加の有無と年齢、教育年数、都市圏の有無、子供の数といった要素との相関関係を調査します。

Pythonライブラリの提案：
- pandas: データの読み込み、前処理、操作に使用します。
- statsmodels: ロジスティック回帰分析を行うために使用します。
- seaborn: 相関行列を視覚化するために使用します。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>lfp</th>
<th>lnnlinc</th>
<th>age</th>
<th>educ</th>
<th>nyc</th>
<th>noc</th>
<th>foreign</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>no</td>
<td>10.787497</td>
<td>3.0</td>
<td>8</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>yes</td>
<td>10.524251</td>
<td>4.5</td>
<td>8</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>no</td>
<td>10.968578</td>
<td>4.6</td>
<td>9</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>no</td>
<td>11.104999</td>
<td>3.1</td>
<td>11</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>no</td>
<td>11.108470</td>
<td>4.4</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>yes</td>
<td>11.028254</td>
<td>4.2</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>no</td>
<td>11.454707</td>
<td>5.1</td>
<td>8</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>yes</td>
<td>10.490918</td>
<td>3.2</td>
<td>8</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>no</td>
<td>10.624740</td>
<td>3.9</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>no</td>
<td>10.486420</td>
<td>4.3</td>
<td>11</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# PatentsHGH
Dynamic Relation Between Patents and R&D
Data shape:  (1730, 18) 


このデータセットは特許と研究開発（R&D）の間の動態関係を調査したものです。データセットには以下のカラムが含まれています：

- obsno: 観測番号
- year: 年度
- cusip: 企業の識別番号
- ardsic: R&Dが行われたかどうかを示すフラグ
- scisect: 科学分野のセクション
- logk: R&Dの投資額の対数
- sumpat: 特許数
- logr: 特許数の対数
- logr1, logr2, logr3, logr4, logr5: 特許数の対数の過去の値
- pat, pat1, pat2, pat3, pat4: 特許数の過去の値

このデータセットを分析するためには、以下の手法やライブラリを使用することができます：

1. 時系列分析：特許数やR&D投資額の時系列パターンやトレンドを分析するために、ARIMAモデルや指数平滑法などの時系列分析手法を使用できます。Pythonの時系列分析ライブラリとしては、statsmodelsやProphetなどがあります。

2. 相関分析：特許数とR&D投資額の相関関係を調べるために、相関係数や散布図行列を分析することができます。Pythonの相関分析ライブラリとしては、NumPyやpandas、seabornなどがあります。

3. 回帰分析：特許数とR&D投資額の関係をより詳しく調べるために、回帰分析を行うことができます。Pythonの回帰分析ライブラリとしては、scikit-learnやstatsmodelsなどがあります。

以上の手法とライブラリを使用して、特許数とR&Dの関係を調査し、将来の特許数を予測することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>obsno</th>
<th>year</th>
<th>cusip</th>
<th>ardsic</th>
<th>scisect</th>
<th>logk</th>
<th>sumpat</th>
<th>logr</th>
<th>logr1</th>
<th>logr2</th>
<th>logr3</th>
<th>logr4</th>
<th>logr5</th>
<th>pat</th>
<th>pat1</th>
<th>pat2</th>
<th>pat3</th>
<th>pat4</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>800</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>6.08360</td>
<td>354</td>
<td>32</td>
<td>31</td>
<td>34</td>
<td>22</td>
<td>28</td>
<td>0.92327</td>
<td>1.02901</td>
<td>1.06678</td>
<td>0.94196</td>
<td>0.88311</td>
<td>0.99684</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>800</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>6.08360</td>
<td>354</td>
<td>41</td>
<td>32</td>
<td>31</td>
<td>34</td>
<td>22</td>
<td>1.02309</td>
<td>0.92327</td>
<td>1.02901</td>
<td>1.06678</td>
<td>0.94196</td>
<td>0.88311</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>800</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>6.08360</td>
<td>354</td>
<td>60</td>
<td>41</td>
<td>32</td>
<td>31</td>
<td>34</td>
<td>0.97240</td>
<td>1.02309</td>
<td>0.92327</td>
<td>1.02901</td>
<td>1.06678</td>
<td>0.94196</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>800</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>6.08360</td>
<td>354</td>
<td>57</td>
<td>60</td>
<td>41</td>
<td>32</td>
<td>31</td>
<td>1.09500</td>
<td>0.97240</td>
<td>1.02309</td>
<td>0.92327</td>
<td>1.02901</td>
<td>1.06678</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>800</td>
<td>15</td>
<td>no</td>
<td>6.08360</td>
<td>354</td>
<td>77</td>
<td>57</td>
<td>60</td>
<td>41</td>
<td>32</td>
<td>1.07624</td>
<td>1.09500</td>
<td>0.97240</td>
<td>1.02309</td>
<td>0.92327</td>
<td>1.02901</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1030</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>1.97492</td>
<td>13</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>-1.48519</td>
<td>-0.68464</td>
<td>-0.15087</td>
<td>0.08434</td>
<td>-0.21637</td>
<td>-0.45815</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>1030</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>1.97492</td>
<td>13</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>-1.19495</td>
<td>-1.48519</td>
<td>-0.68464</td>
<td>-0.15087</td>
<td>0.08434</td>
<td>-0.21637</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>1030</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>1.97492</td>
<td>13</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>-0.60968</td>
<td>-1.19495</td>
<td>-1.48519</td>
<td>-0.68464</td>
<td>-0.15087</td>
<td>0.08434</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>1030</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>1.97492</td>
<td>13</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>-0.58082</td>
<td>-0.60968</td>
<td>-1.19495</td>
<td>-1.48519</td>
<td>-0.68464</td>
<td>-0.15087</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2</td>
<td>5</td>
<td>1030</td>
<td>14</td>
<td>yes</td>
<td>1.97492</td>
<td>13</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>-0.60915</td>
<td>-0.58082</td>
<td>-0.60968</td>
<td>-1.19495</td>
<td>-1.48519</td>
<td>-0.68464</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# PatentsRD
Patents, R&D and Technological Spillovers for a Panel of Firms
Data shape:  (1629, 7) 


データの内容：
- データは特許、研究開発（R&D）および技術的なスピルオーバーに関する企業パネルデータです。
- 年、企業の識別番号（fi）、セクター、地理的な指標（geo）、特許数（patent）、R&D費用（rdexp）、スピルオーバー指標（spil）のカラムがあります。

解析手法の提案：
- このデータセットには、企業の特許数、R&D費用、および技術的なスピルオーバーの関係性を探るための解析手法が使えそうです。
- 例えば、特許数とR&D費用の相関関係を調べることで、企業の研究開発活動が特許数にどのように影響しているかを明らかにすることができます。
- また、技術的なスピルオーバーの指標と企業の特許数やR&D費用の関係を調べることで、技術の流出や共有が特許数や研究開発活動に与える影響を評価することもできます。

Pythonライブラリの提案：
- データの読み込みや基本的なデータ操作には、Pandasライブラリが使えます。
- 特許数とR&D費用の相関関係を調べるためには、ScipyやStatsmodelsなどの統計解析に特化したライブラリを使用することができます。
- 技術的なスピルオーバーの指標と企業の特許数やR&D費用の関係を調べるためには、ネットワーク解析やグラフ解析に特化したライブラリであるNetworkXを使用することができます。また、グラフ可視化のためにはMatplotlibやSeabornなどの可視化ライブラリを使用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>fi</th>
<th>sector</th>
<th>geo</th>
<th>patent</th>
<th>rdexp</th>
<th>spil</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1983</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>3</td>
<td>18</td>
<td>5.290220</td>
<td>8.984630</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1983</td>
<td>2</td>
<td>5</td>
<td>3</td>
<td>4</td>
<td>4.313897</td>
<td>10.418267</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1983</td>
<td>3</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>29</td>
<td>3.758947</td>
<td>9.645684</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1983</td>
<td>4</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>45</td>
<td>5.865961</td>
<td>9.625427</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1983</td>
<td>5</td>
<td>11</td>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>4.205117</td>
<td>8.701866</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1983</td>
<td>6</td>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>6.354997</td>
<td>10.403194</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1983</td>
<td>7</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>6.254656</td>
<td>9.987021</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1983</td>
<td>8</td>
<td>11</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>4.473174</td>
<td>8.698434</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1983</td>
<td>9</td>
<td>3</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>4.694598</td>
<td>9.226721</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1983</td>
<td>10</td>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>47</td>
<td>5.441812</td>
<td>9.633448</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Pound
Pound-dollar Exchange Rate
Data shape:  (778, 4) 


データの内容：PoundとDollarの為替レートのデータで、日付と3つの異なるレート(s, f, s30)が記録されています。

解析手法の提案：
1. 時系列解析：このデータは時間の経過に伴って変化しているため、時系列解析が適しています。特に、将来の値を予測するためのモデルを構築することが重要な場合に有用です。

使えるPythonライブラリの提案：
1. pandas: データの読み込み、整理、操作に使用します。
2. matplotlib: データの可視化に使用します。
3. statsmodels: 時系列解析に使用します。ARIMAモデルやVARモデルなど、さまざまな時系列モデルを構築するための関数が提供されています。
4. scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルを構築する場合に使用します。特に、回帰モデルや時系列データに対応したモデルを適用することができます。

以上のライブラリを使用して、データの前処理、可視化、モデル構築、予測などの解析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>s</th>
<th>f</th>
<th>s30</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>19750103</td>
<td>0.4270</td>
<td>0.4299</td>
<td>0.4216</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>19750110</td>
<td>0.4247</td>
<td>0.4270</td>
<td>0.4199</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>19750117</td>
<td>0.4248</td>
<td>0.4259</td>
<td>0.4175</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>19750124</td>
<td>0.4194</td>
<td>0.4207</td>
<td>0.4138</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>19750131</td>
<td>0.4205</td>
<td>0.4223</td>
<td>0.4122</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>19750207</td>
<td>0.4217</td>
<td>0.4237</td>
<td>0.4122</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>19750214</td>
<td>0.4181</td>
<td>0.4203</td>
<td>0.4137</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>19750221</td>
<td>0.4165</td>
<td>0.4185</td>
<td>0.4132</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>19750228</td>
<td>0.4120</td>
<td>0.4142</td>
<td>0.4151</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>19750307</td>
<td>0.4120</td>
<td>0.4139</td>
<td>0.4199</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Produc
Us States Production
Data shape:  (816, 10) 


データの内容：
このデータは、1970年から1979年までのアメリカ合衆国各州の生産に関するデータです。具体的には、州ごとの総生産（pcap）、高速道路の生産（hwy）、水の生産（water）、公共事業の生産（util）、一人当たりの総生産（pc）、州内総生産（gsp）、雇用者数（emp）、失業者数（unemp）が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、州ごとの生産に関するデータが時系列的に記録されています。そのため、時系列分析を行うことが適していると考えられます。具体的には、生産のトレンドや季節変動などを分析するために、時系列データの分析手法や予測手法を用いることができます。

Pythonライブラリの提案：
時系列分析を行うためには、pandasとstatsmodelsというPythonライブラリを使用することができます。
- pandasはデータの前処理や可視化などに便利な機能を提供しており、時系列データの整形や集計を行う際に活用できます。
- statsmodelsは統計的なモデリングや推定、予測を行うための機能を提供しており、ARIMAモデルやVARモデルなどの時系列分析手法を利用することができます。

例えば、このデータセットで生産のトレンドを分析する場合は、pandasを使ってデータを整形し、statsmodelsのARIMAモデルを適用することで、トレンドの推定や将来の予測を行うことができます。また、季節変動の分析や他の要因との関係性の検討を行う場合は、VARモデルなども使用することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>state</th>
<th>year</th>
<th>pcap</th>
<th>hwy</th>
<th>water</th>
<th>util</th>
<th>pc</th>
<th>gsp</th>
<th>emp</th>
<th>unemp</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1970</td>
<td>15032.67</td>
<td>7325.80</td>
<td>1655.68</td>
<td>6051.20</td>
<td>35793.80</td>
<td>28418</td>
<td>1010.5</td>
<td>4.7</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1971</td>
<td>15501.94</td>
<td>7525.94</td>
<td>1721.02</td>
<td>6254.98</td>
<td>37299.91</td>
<td>29375</td>
<td>1021.9</td>
<td>5.2</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1972</td>
<td>15972.41</td>
<td>7765.42</td>
<td>1764.75</td>
<td>6442.23</td>
<td>38670.30</td>
<td>31303</td>
<td>1072.3</td>
<td>4.7</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1973</td>
<td>16406.26</td>
<td>7907.66</td>
<td>1742.41</td>
<td>6756.19</td>
<td>40084.01</td>
<td>33430</td>
<td>1135.5</td>
<td>3.9</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1974</td>
<td>16762.67</td>
<td>8025.52</td>
<td>1734.85</td>
<td>7002.29</td>
<td>42057.31</td>
<td>33749</td>
<td>1169.8</td>
<td>5.5</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1975</td>
<td>17316.26</td>
<td>8158.23</td>
<td>1752.27</td>
<td>7405.76</td>
<td>43971.71</td>
<td>33604</td>
<td>1155.4</td>
<td>7.7</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1976</td>
<td>17732.86</td>
<td>8228.19</td>
<td>1799.74</td>
<td>7704.93</td>
<td>50221.57</td>
<td>35764</td>
<td>1207.0</td>
<td>6.8</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1977</td>
<td>18111.93</td>
<td>8365.67</td>
<td>1845.11</td>
<td>7901.15</td>
<td>51084.99</td>
<td>37463</td>
<td>1269.2</td>
<td>7.4</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1978</td>
<td>18479.74</td>
<td>8510.64</td>
<td>1960.51</td>
<td>8008.59</td>
<td>52604.05</td>
<td>39964</td>
<td>1336.5</td>
<td>6.3</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>ALABAMA</td>
<td>1979</td>
<td>18881.49</td>
<td>8640.61</td>
<td>2081.91</td>
<td>8158.97</td>
<td>54525.86</td>
<td>40979</td>
<td>1362.0</td>
<td>7.1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# RetSchool
Return to Schooling
Data shape:  (5225, 17) 


データの内容：
- wage76: 1976年の賃金（連続変数）
- grade76: 1976年の学歴（連続変数）
- exp76: 1976年の労働経験（連続変数）
- black: 黒人かどうか（0または1のバイナリ変数）
- south76: 南部に住んでいるかどうか（0または1のバイナリ変数）
- smsa76: 1976年の都市圏に住んでいるかどうか（0または1または2のカテゴリ変数）
- region: 地域（1または2または3または4のカテゴリ変数）
- smsa66: 1966年の都市圏に住んでいるかどうか（0または1のバイナリ変数）
- momdad14: 14歳のときに母親と父親のどちらか一方と住んでいるかどうか（0または1のバイナリ変数）
- sinmom14: 14歳のときに母親との関係が悪かったかどうか（0または1のバイナリ変数）
- nodaded: 父親がいないかどうか（0または1のバイナリ変数）
- nomomed: 母親がいないかどうか（0または1のバイナリ変数）
- daded: 父親の教育水準（連続変数）
- momed: 母親の教育水準（連続変数）
- famed: 叔父または親戚のうち最も教育水準の高い人の教育水準（連続変数）
- age76: 1976年の年齢（連続変数）
- col4: 大学に通っているかどうか（0または1のバイナリ変数）

解析手法の提案：
- 賃金（wage76）と学歴（grade76）の関係を調べるために、散布図を作成し相関を確認する。
- 学歴（grade76）と年齢（age76）の関係を調べるために、箱ひげ図を作成し比較する。
- 黒人（black）と賃金（wage76）の関係を調べるために、t検定を実施する。

使えるPythonライブラリの提案：
- データの読み込みや基本的なデータ処理にはpandasライブラリが使えます。
- データの可視化にはmatplotlibやseabornライブラリが使えます。
- 統計解析にはscipyライブラリが使えます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>wage76</th>
<th>grade76</th>
<th>exp76</th>
<th>black</th>
<th>south76</th>
<th>smsa76</th>
<th>region</th>
<th>smsa66</th>
<th>momdad14</th>
<th>sinmom14</th>
<th>nodaded</th>
<th>nomomed</th>
<th>daded</th>
<th>momed</th>
<th>famed</th>
<th>age76</th>
<th>col4</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>1</td>
<td>NaN</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>9.9372</td>
<td>11.000</td>
<td>9</td>
<td>28</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1.7011</td>
<td>7.0</td>
<td>16.0</td>
<td>1</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>9.9372</td>
<td>10.251</td>
<td>9</td>
<td>29</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1.5707</td>
<td>12.0</td>
<td>9.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>8.0000</td>
<td>8.000</td>
<td>8</td>
<td>27</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1.9755</td>
<td>12.0</td>
<td>16.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>14.0000</td>
<td>12.000</td>
<td>2</td>
<td>34</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0.9163</td>
<td>11.0</td>
<td>10.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>11.0000</td>
<td>12.000</td>
<td>6</td>
<td>27</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1.9865</td>
<td>12.0</td>
<td>16.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>8.0000</td>
<td>7.000</td>
<td>8</td>
<td>34</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1.6094</td>
<td>12.0</td>
<td>8.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>9.0000</td>
<td>12.000</td>
<td>6</td>
<td>26</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1.7317</td>
<td>18.0</td>
<td>9.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>14.0000</td>
<td>14.000</td>
<td>1</td>
<td>33</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1.8050</td>
<td>14.0</td>
<td>9.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>14.0000</td>
<td>14.000</td>
<td>1</td>
<td>29</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1.4469</td>
<td>12.0</td>
<td>10.0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>12.0000</td>
<td>12.000</td>
<td>3</td>
<td>28</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# SP500
Returns on Standard & Poor's 500 Index
Data shape:  (2783, 1) 


データの内容:
このデータは、Standard & Poor's 500 Index（S&P500）のリターンを示しています。S&P500はアメリカの主要な株価指数であり、このデータは日次のリターンを示しています。

どのような解析手法が使えそうか:
このデータを分析するには、主に以下の解析手法が使えます。
1. 時系列分析: データの時間的なパターンやトレンドを分析するために、時系列分析を行うことができます。
2. 統計的な要約: データの統計的な要約を作成し、平均、標準偏差、最大値、最小値などの指標を算出することができます。
3. 相関分析: 他の変数との相関関係を調べるために、相関分析を行うことができます。

そのために使えるPythonライブラリは何か:
このデータを分析するためには、以下のPythonライブラリが使えます。
1. pandas: データの読み込み、整形、統計的な要約などの処理を行うために使用します。
2. matplotlib: データの可視化やグラフの描画に使用します。
3. statsmodels: 時系列分析や統計的な解析を行うために使用します。
4. numpy: 数値計算や統計的な処理を行うために使用します。

以上のライブラリを使用して、S&P500のリターンデータの分析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>r500</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>-0.011727</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0.002454</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0.011052</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0.019051</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>-0.005566</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>-0.004315</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>-0.012652</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0.006144</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0.005947</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0.006787</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Schooling
Wages and Schooling
Data shape:  (3010, 28) 


データの内容：
・学校教育に関するデータであり、学歴や給与などの情報が含まれているようです。

解析手法の提案：
・給与と学歴の関係や、給与に影響を与える要因を分析することが考えられます。具体的には、学歴と給与の相関関係の調査や回帰分析、要因分析などが考えられます。

使えるPythonライブラリの提案：
・データの読み込みや前処理には、pandasライブラリを使うことができます。
・統計分析や可視化には、numpyやmatplotlib、seabornなどのライブラリが役立ちます。
・回帰分析や統計モデリングには、scikit-learnやstatsmodelsなどのライブラリが使えます。
・データの前処理や特徴量エンジニアリングには、scikit-learnやFeaturetoolsなどのライブラリを活用することもできます。

以上の手法とライブラリを組み合わせて、学歴と給与の関係や要因を解析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>smsa66</th>
<th>smsa76</th>
<th>nearc2</th>
<th>nearc4</th>
<th>nearc4a</th>
<th>nearc4b</th>
<th>ed76</th>
<th>ed66</th>
<th>age76</th>
<th>daded</th>
<th>nodaded</th>
<th>momed</th>
<th>nomomed</th>
<th>momdad14</th>
<th>sinmom14</th>
<th>step14</th>
<th>south66</th>
<th>south76</th>
<th>lwage76</th>
<th>famed</th>
<th>black</th>
<th>wage76</th>
<th>enroll76</th>
<th>kww</th>
<th>iqscore</th>
<th>mar76</th>
<th>libcrd14</th>
<th>exp76</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>7</td>
<td>5</td>
<td>29</td>
<td>9.94</td>
<td>yes</td>
<td>10.25</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.306275</td>
<td>9</td>
<td>yes</td>
<td>548</td>
<td>no</td>
<td>15.0</td>
<td>NaN</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>16</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>11</td>
<td>27</td>
<td>8.00</td>
<td>no</td>
<td>8.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.175867</td>
<td>8</td>
<td>no</td>
<td>481</td>
<td>no</td>
<td>35.0</td>
<td>93.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>34</td>
<td>14.00</td>
<td>no</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.580639</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>721</td>
<td>no</td>
<td>42.0</td>
<td>103.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>16</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>11</td>
<td>11</td>
<td>27</td>
<td>11.00</td>
<td>no</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>5.521461</td>
<td>6</td>
<td>no</td>
<td>250</td>
<td>no</td>
<td>25.0</td>
<td>88.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>10</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>34</td>
<td>8.00</td>
<td>no</td>
<td>7.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.591674</td>
<td>8</td>
<td>no</td>
<td>729</td>
<td>no</td>
<td>34.0</td>
<td>108.0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>16</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>11</td>
<td>26</td>
<td>9.00</td>
<td>no</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.214608</td>
<td>6</td>
<td>no</td>
<td>500</td>
<td>no</td>
<td>38.0</td>
<td>85.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>18</td>
<td>16</td>
<td>33</td>
<td>14.00</td>
<td>no</td>
<td>14.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.336826</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>565</td>
<td>no</td>
<td>41.0</td>
<td>119.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>14</td>
<td>13</td>
<td>29</td>
<td>14.00</td>
<td>no</td>
<td>14.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.410175</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>608</td>
<td>no</td>
<td>46.0</td>
<td>108.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>28</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.052089</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>425</td>
<td>no</td>
<td>32.0</td>
<td>96.0</td>
<td>4</td>
<td>no</td>
<td>10</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>12</td>
<td>12</td>
<td>29</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>12.00</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>6.244167</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>515</td>
<td>no</td>
<td>34.0</td>
<td>97.0</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>11</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Somerville
Visits to Lake Somerville
Data shape:  (659, 8) 


データの内容：
このデータは、Lake Somervilleへの訪問数や訪問者の属性などが記録されたデータです。訪問数や訪問者の属性の他にも、スキーの有無や収入などの情報も含まれています。

どのような解析手法が使えそうか：
このデータを分析するためには、以下のような解析手法が考えられます。
1. 訪問数の予測：訪問数を他の変数との関係から予測するために回帰分析を使用することができます。
2. 属性のクラスタリング：訪問者の属性を元にクラスタリングを行い、グループごとに特徴を把握することができます。
3. スキーの有無と訪問数の関係の分析：スキーの有無と訪問数との関係を検討するために、クロス集計や検定を使用することができます。
4. 収入と訪問数の関係の分析：収入と訪問数との関係を調べるために、相関分析やグループ間の差の検定を行うことができます。

そのために使えるPythonライブラリは何か：
このデータの分析には、以下のようなPythonライブラリが有用です。
1. pandas：データの読み込み、整形、集計などの操作に使用します。
2. numpy：数値計算や配列操作に使用します。
3. scikit-learn：回帰分析やクラスタリングなどの機械学習手法を使用するためのライブラリです。
4. matplotlibやseaborn：データの可視化に使用します。
5. scipy.stats：統計的な検定や相関分析などに使用します。

これらのライブラリを使用して、データの分析を進めることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>visits</th>
<th>quality</th>
<th>ski</th>
<th>income</th>
<th>feeSom</th>
<th>costCon</th>
<th>costSom</th>
<th>costHoust</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>4</td>
<td>no</td>
<td>67.59</td>
<td>68.620</td>
<td>76.800</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>68.86</td>
<td>70.936</td>
<td>84.780</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
<td>no</td>
<td>58.12</td>
<td>59.465</td>
<td>72.110</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>15.79</td>
<td>13.750</td>
<td>23.680</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>24.02</td>
<td>34.033</td>
<td>34.547</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
<td>no</td>
<td>129.46</td>
<td>137.377</td>
<td>137.850</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>30.13</td>
<td>42.450</td>
<td>44.100</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
<td>no</td>
<td>31.29</td>
<td>36.790</td>
<td>24.800</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>127.64</td>
<td>127.571</td>
<td>134.670</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>no</td>
<td>3</td>
<td>no</td>
<td>24.71</td>
<td>29.945</td>
<td>28.070</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Star
Effects on Learning of Small Class Sizes
Data shape:  (5748, 8) 


データの内容:
- tmathssk: 数学のスキルテストの点数
- treadssk: 読解力のスキルテストの点数
- classk: クラスの種類（small.class, regular.with.aide, regular）
- totexpk: 教育経験の年数
- sex: 性別（boy, girl）
- freelunk: 学校の給食プログラムに参加しているかどうか（yes, no）
- race: 人種（white, black）
- schidkn: 学校の識別番号

解析手法の提案:
このデータを使って、「クラスの種類が学習成果に与える影響」や「給食プログラムの参加が学習成果に与える影響」を調査することができます。

具体的な解析手法としては、以下のような手法が考えられます:
- 群間比較分析（ANOVA）: クラスの種類（small.class, regular.with.aide, regular）ごとに数学のスキルテストの点数や読解力のスキルテストの点数の平均値に差があるかどうかを比較するために使用できます。
- 二元ロジスティック回帰: 給食プログラムの参加（freelunk）が学習成果（tmathsskやtreadssk）に与える影響を調べるために使用できます。

使えるPythonライブラリの提案:
上記の解析手法を実施するためには、以下のPythonライブラリが役に立つでしょう:
- pandas: データの読み込みや加工、集計を行うために使用できます。
- numpy: 数値計算を行うために使用できます。
- scipy.stats: 群間比較分析（ANOVA）を行うために使用できます。
- statsmodels: 二元ロジスティック回帰を行うために使用できます。

以上の手法とライブラリを使用することで、データから有益な情報を抽出し、教育の質を向上させるための施策を提案することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>tmathssk</th>
<th>treadssk</th>
<th>classk</th>
<th>totexpk</th>
<th>sex</th>
<th>freelunk</th>
<th>race</th>
<th>schidkn</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>2</th>
<td>473</td>
<td>447</td>
<td>small.class</td>
<td>7</td>
<td>girl</td>
<td>no</td>
<td>white</td>
<td>63</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>536</td>
<td>450</td>
<td>small.class</td>
<td>21</td>
<td>girl</td>
<td>no</td>
<td>black</td>
<td>20</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>463</td>
<td>439</td>
<td>regular.with.aide</td>
<td>0</td>
<td>boy</td>
<td>yes</td>
<td>black</td>
<td>19</td>
</tr>
<tr>
<th>11</th>
<td>559</td>
<td>448</td>
<td>regular</td>
<td>16</td>
<td>boy</td>
<td>no</td>
<td>white</td>
<td>69</td>
</tr>
<tr>
<th>12</th>
<td>489</td>
<td>447</td>
<td>small.class</td>
<td>5</td>
<td>boy</td>
<td>yes</td>
<td>white</td>
<td>79</td>
</tr>
<tr>
<th>13</th>
<td>454</td>
<td>431</td>
<td>regular</td>
<td>8</td>
<td>boy</td>
<td>yes</td>
<td>white</td>
<td>5</td>
</tr>
<tr>
<th>14</th>
<td>423</td>
<td>395</td>
<td>regular.with.aide</td>
<td>17</td>
<td>girl</td>
<td>yes</td>
<td>black</td>
<td>16</td>
</tr>
<tr>
<th>21</th>
<td>500</td>
<td>451</td>
<td>regular</td>
<td>3</td>
<td>girl</td>
<td>no</td>
<td>white</td>
<td>56</td>
</tr>
<tr>
<th>23</th>
<td>439</td>
<td>478</td>
<td>small.class</td>
<td>11</td>
<td>girl</td>
<td>no</td>
<td>black</td>
<td>11</td>
</tr>
<tr>
<th>25</th>
<td>528</td>
<td>455</td>
<td>small.class</td>
<td>10</td>
<td>girl</td>
<td>no</td>
<td>white</td>
<td>66</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Strike
Strike Duration Data
Data shape:  (62, 2) 


提案：
データの内容：
このデータは「Strike Duration Data（ストライクの期間データ）」を表しており、各データポイントごとにストライクの期間と生産量が記録されています。

解析手法の提案：
このデータを解析するためには、以下のような解析手法が使えそうです。

1. 相関分析
- ストライクの期間と生産量の間に相関関係があるかどうか調べるために利用できます。

2. 回帰分析
- ストライクの期間を説明変数、生産量を目的変数として回帰モデルを構築し、ストライクの期間が生産量に与える影響を評価できます。

3. 時系列分析
- ストライクの期間と生産量の時系列データを解析し、時間的な変動のパターンやトレンドを把握できます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するために、以下のようなPythonライブラリが使えます。

- pandas：データの操作や処理に利用します。
- matplotlib：データの可視化に利用します。
- seaborn：データの可視化や相関分析に利用します。
- scikit-learn：回帰分析や時系列分析に利用します。
- statsmodels：回帰分析や時系列分析に利用します。

以上の手法とライブラリを組み合わせて、ストライクの期間と生産量の関係性を解析し、洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>duration</th>
<th>prod</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>7</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>9</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>13</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>14</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>26</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>29</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>52</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>130</td>
<td>0.01138</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>9</td>
<td>0.02299</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>37</td>
<td>0.02299</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# StrikeDur
Strikes Duration
Data shape:  (566, 2) 


データの内容：
- dur: ストライクの持続時間（日数）
- gdp: ストライクが発生した日の国内総生産（GDP）

解析手法の提案：
- durとgdpの関係性を調べるために、回帰分析を行うことができます。durを目的変数、gdpを説明変数として、線形回帰モデルを作成することで、ストライクの持続時間と国内総生産の関係を解析することができます。

Pythonライブラリの提案：
- 回帰分析にはscikit-learnライブラリが利用できます。具体的には、LinearRegressionモデルを使用することで線形回帰を行うことができます。
- また、データの可視化にはmatplotlibやseabornライブラリが便利です。これらのライブラリを使用して、グラフや散布図を作成することで、durとgdpの関係を直感的に把握することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>dur</th>
<th>gdp</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>5</td>
<td>0.01517</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>23</td>
<td>0.01517</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>34</td>
<td>0.01517</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>52</td>
<td>0.01517</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>52</td>
<td>0.01517</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>12</td>
<td>0.00997</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>28</td>
<td>0.00997</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>60</td>
<td>0.00997</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>165</td>
<td>0.00997</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>0.01170</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# StrikeNb
Number of Strikes in Us Manufacturing
Data shape:  (108, 3) 


提案：

データの内容：
このデータはアメリカの製造業におけるストライキの数と生産量、時間の関係を示しています。

解析手法：
このデータセットには、ストライキの数と生産量、時間の関係を分析するためのさまざまな手法が使えます。例えば、以下の解析手法が考えられます。
- 相関分析：ストライキの数と生産量の相関関係を調べることで、ストライキが生産量に与える影響を評価することができます。
- 時系列分析：時間の経過とともにストライキの数や生産量の変化を分析し、トレンドや季節性の要素を考慮して予測することができます。

Pythonライブラリ：
この解析には、以下のPythonライブラリが役立ちます。
- pandas：データフレームとしてデータを読み込み、整理・加工するために使用します。
- NumPy：数値計算や配列操作を行うために使用します。
- matplotlib：データを可視化するために使用します。ストライキの数や生産量のトレンドをグラフとして表示することができます。
- statsmodels：時系列分析や相関分析などの統計モデルを構築するために使用します。

以上の手法とPythonライブラリを使用することで、ストライキの数と生産量、時間の関係を分析し、有益な洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>strikes</th>
<th>output</th>
<th>time</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>5</td>
<td>0.01517</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>4</td>
<td>0.00997</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>6</td>
<td>0.01170</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>16</td>
<td>0.00473</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>5</td>
<td>0.01277</td>
<td>5</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>8</td>
<td>0.01138</td>
<td>6</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>8</td>
<td>0.00424</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>9</td>
<td>-0.00687</td>
<td>8</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>10</td>
<td>-0.00023</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>10</td>
<td>0.00791</td>
<td>10</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# SumHes
The Penn Table
Data shape:  (3250, 7) 


このデータセットは、1960年から1969年までの10年間にわたる国ごとのデータを含んでいます。データの内容は、年次、国、OPEC（石油輸出国機構）への加入の有無、商業関係、人口、国内総生産（GDP）、出生率（SR）です。

このデータセットを解析するためには、時系列データの分析や国ごとの比較が考えられます。具体的な解析手法としては、以下のようなものが挙げられます。

1. 時系列データの傾向分析：年次ごとのGDPや出生率の変化を可視化し、傾向やパターンを分析します。具体的には、グラフ化や統計的な指標（平均、標準偏差、トレンドなど）の計算を行います。

2. 国ごとの比較分析：国ごとのGDPや出生率を比較し、ランキングや相関関係を調べます。国別にデータを集計してヒートマップや散布図を作成することで、国同士の関係性を可視化することができます。

3. OPEC加盟国と非加盟国の比較：OPEC加盟国と非加盟国のGDPや出生率を比較し、違いを明らかにします。また、OPEC加盟国の中でも商業関係による影響を分析することも考えられます。

これらの解析には、Pythonのさまざまなライブラリを活用することができます。以下は、使用できるPythonライブラリの例です。

- Pandas：データフレームの操作や集計（グループ化、集計、結合など）に使用します。
- MatplotlibやSeaborn：グラフや可視化の作成に使用します。
- NumPy：数値計算や統計処理に使用します。
- Statsmodels：統計モデリングや時系列分析に使用します。
- Scikit-learn：機械学習モデルを使用して予測やクラスタリングを行う場合に使用します。

以上の手法とライブラリを使用して、このデータセットの解析を行うことができます。また、データの目的や背景に応じて、さらに他の手法やライブラリを組み合わせることも可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>country</th>
<th>opec</th>
<th>com</th>
<th>pop</th>
<th>gdp</th>
<th>sr</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1960</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>10800</td>
<td>1723</td>
<td>19.9</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1961</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>11016</td>
<td>1599</td>
<td>21.1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1962</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>11236</td>
<td>1275</td>
<td>15.0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1963</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>11460</td>
<td>1517</td>
<td>13.9</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1964</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>11690</td>
<td>1589</td>
<td>10.6</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1965</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>11923</td>
<td>1584</td>
<td>11.0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1966</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12267</td>
<td>1548</td>
<td>8.3</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1967</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12622</td>
<td>1600</td>
<td>11.3</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1968</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>12986</td>
<td>1758</td>
<td>15.1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1969</td>
<td>ALGERIA</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>13360</td>
<td>1835</td>
<td>18.2</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Tobacco
Households Tobacco Budget Share
Data shape:  (2724, 9) 


データの内容：
- データセットのID：Tobacco
- タイトル：Households Tobacco Budget Share
- データ：職業、地域、子供の数、年齢などの要素から成るデータセット

解析手法の提案：
- データの内容から、職業や地域などの要素がタバコの予算配分にどのような影響を与えるのかを分析することが考えられます。
- 例えば、職業ごとのタバコの予算配分の平均値や地域ごとのタバコの予算配分の分布などを調べることができます。
- また、子供の数や年齢といった要素とタバコの予算配分との関係性を調べることも可能です。

使えるPythonライブラリの提案：
- データの整理や可視化にはpandasやmatplotlibを使用することができます。
- 分析手法によっては、統計解析や機械学習のライブラリであるscikit-learnやStatsModelsを使用することも考えられます。
- また、データの前処理や特徴量エンジニアリングにはnumpyやscipyなども利用できます。

以上のような手法やライブラリを用いて、データセットの内容を詳しく分析することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>occupation</th>
<th>region</th>
<th>nkids</th>
<th>nkids2</th>
<th>nadults</th>
<th>lnx</th>
<th>stobacco</th>
<th>salcohol</th>
<th>age</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>bluecol</td>
<td>flanders</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>14.19054</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.000000</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>inactself</td>
<td>flanders</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>13.90857</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.002285</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>whitecol</td>
<td>flanders</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>13.97461</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.012875</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>bluecol</td>
<td>flanders</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>13.76281</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.005907</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>inactself</td>
<td>flanders</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>13.80800</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.021981</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>whitecol</td>
<td>flanders</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>14.00313</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.016691</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>inactself</td>
<td>flanders</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>13.88680</td>
<td>0.015253</td>
<td>0.069258</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>bluecol</td>
<td>flanders</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>14.00711</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.026909</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>whitecol</td>
<td>flanders</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>14.33985</td>
<td>0.000000</td>
<td>0.000000</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>inactself</td>
<td>flanders</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>13.99883</td>
<td>0.014745</td>
<td>0.031385</td>
<td>4</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Train
Stated Preferences for Train Traveling
Data shape:  (2929, 11) 


データの内容：
このデータは、ある人々が電車の移動方法についての選択肢を与えられ、それぞれの選択肢に関する情報が記録されたものです。具体的には、選択肢のID、選択肢の種類、価格、所要時間、乗り換えの有無、快適さなどが含まれています。

どのような解析手法が使えそうか：
このデータは、人々の選択に関する情報を含んでいるため、選択モデルの解析手法が適用可能です。例えば、ロジスティック回帰や選択モデル（例：ランダム・ユーティリティモデル、ランダム・リグレッションモデル）を使用して、価格、所要時間、乗り換えの有無、快適さなどの要素が選択に与える影響を分析することができます。

そのために使えるPythonライブラリは何か：
選択モデルの分析には、Pythonの統計や機械学習用ライブラリが便利です。以下のライブラリを使用することができます。

- pandas: データの読み込みや前処理に使用します。
- statsmodels: ロジスティック回帰モデルや選択モデルの推定に使用します。
- scikit-learn: ロジスティック回帰モデルや他の機械学習モデルの構築や評価に使用します。
- matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。

このデータを分析するためには、まずはデータの読み込みや前処理を行い、選択モデルの推定を行うことが重要です。その後、推定結果の解釈や予測などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>id</th>
<th>choiceid</th>
<th>choice</th>
<th>price1</th>
<th>time1</th>
<th>change1</th>
<th>comfort1</th>
<th>price2</th>
<th>time2</th>
<th>change2</th>
<th>comfort2</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>choice1</td>
<td>2400</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>4000</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>choice1</td>
<td>2400</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>3200</td>
<td>130</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>choice1</td>
<td>2400</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>4000</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>choice2</td>
<td>4000</td>
<td>130</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>3200</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>choice2</td>
<td>2400</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>3200</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>choice2</td>
<td>4000</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>2400</td>
<td>130</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>7</td>
<td>choice2</td>
<td>2400</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>3200</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>8</td>
<td>choice2</td>
<td>2400</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>3200</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>choice1</td>
<td>4000</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>3200</td>
<td>130</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1</td>
<td>10</td>
<td>choice1</td>
<td>2400</td>
<td>150</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>4000</td>
<td>115</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# TranspEq
Statewide Data on Transportation Equipment Manufacturing
Data shape:  (25, 5) 


データの内容：
- 各州の交通機器製造に関するデータ
- 各州の人口、資本、労働力、企業数

解析手法の提案：
- 各州の交通機器製造の規模や経済活動を比較するために、データの相関関係やパターンを分析することが考えられます。
- また、各州の交通機器製造の成長率や競争力を評価するために、データの推移を分析することも有用です。

Pythonライブラリの提案：
- データの可視化や統計分析には、PandasとMatplotlibを使用できます。
- データの相関関係やパターンを分析するためには、Scikit-learnやStatsmodelsを使用できます。
- データの推移を分析するためには、PandasやNumPyを使用できます。
- さらに、データの地理的な分布や空間的なパターンを分析するためには、GeoPandasやFoliumを使用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>state</th>
<th>va</th>
<th>capital</th>
<th>labor</th>
<th>nfirm</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>Alabama</td>
<td>126.148</td>
<td>3.804</td>
<td>31.551</td>
<td>68</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>California</td>
<td>3201.486</td>
<td>185.446</td>
<td>452.844</td>
<td>1372</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>Connecticut</td>
<td>690.670</td>
<td>39.712</td>
<td>124.074</td>
<td>154</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>Florida</td>
<td>56.296</td>
<td>6.547</td>
<td>19.181</td>
<td>292</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>Georgia</td>
<td>304.531</td>
<td>11.530</td>
<td>45.534</td>
<td>71</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>Illinois</td>
<td>723.028</td>
<td>58.987</td>
<td>88.391</td>
<td>275</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>Indiana</td>
<td>992.169</td>
<td>112.884</td>
<td>148.530</td>
<td>260</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>Iowa</td>
<td>35.796</td>
<td>2.698</td>
<td>8.017</td>
<td>75</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>Kansas</td>
<td>494.515</td>
<td>10.360</td>
<td>86.189</td>
<td>76</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>Kentucky</td>
<td>124.948</td>
<td>5.213</td>
<td>12.000</td>
<td>31</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Treatment
Evaluating Treatment Effect of Training on Earnings
Data shape:  (2675, 10) 


データの内容：
- treat: トリートメントグループに属するかどうか（True/False）
- age: 年齢
- educ: 教育年数
- ethn: 民族
- married: 結婚しているかどうか（True/False）
- re74: 1974年の収入
- re75: 1975年の収入
- re78: 1978年の収入
- u74: 1974年に失業しているかどうか（True/False）
- u75: 1975年に失業しているかどうか（True/False）

解析手法の提案：
このデータセットは、トリートメント（教育トレーニング）が収入に与える効果を評価するためのもののようです。以下の解析手法が使えそうです。

1. トリートメント効果の評価
- トリートメントグループと非トリートメントグループの収入の差を比較することで、トリートメントの効果を評価することができます。具体的には、1978年の収入（re78）をトリートメントグループと非トリートメントグループで比較することができます。

2. ロジスティック回帰分析
- トリートメントグループに属するかどうか（treat）を目的変数として、年齢（age）、教育年数（educ）、民族（ethn）、結婚しているかどうか（married）、1974年および1975年に失業しているかどうか（u74、u75）を説明変数として用いることで、トリートメントグループへの所属を予測することができます。

Pythonライブラリの提案：
1. Pandas：データの読み込みや前処理を行うために利用します。
2. NumPy：数値計算を行うために利用します。
3. MatplotlibやSeaborn：データの可視化を行うために利用します。
4. Statsmodels：統計分析や回帰分析を行うために利用します。
5. Scikit-learn：機械学習モデルの構築や評価を行うために利用します。

以上の手法とPythonライブラリを使用することで、トリートメントの効果やトリートメントグループへの所属を評価することができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>treat</th>
<th>age</th>
<th>educ</th>
<th>ethn</th>
<th>married</th>
<th>re74</th>
<th>re75</th>
<th>re78</th>
<th>u74</th>
<th>u75</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>True</td>
<td>37</td>
<td>11</td>
<td>black</td>
<td>True</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>9930.05</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>True</td>
<td>30</td>
<td>12</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>24909.50</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>True</td>
<td>27</td>
<td>11</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>7506.15</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>True</td>
<td>33</td>
<td>8</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>289.79</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>True</td>
<td>22</td>
<td>9</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>4056.49</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>True</td>
<td>23</td>
<td>12</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>0.00</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>True</td>
<td>32</td>
<td>11</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>8472.16</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>True</td>
<td>22</td>
<td>16</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>2164.02</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>True</td>
<td>19</td>
<td>9</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>8173.91</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>True</td>
<td>21</td>
<td>13</td>
<td>black</td>
<td>False</td>
<td>0.0</td>
<td>0.0</td>
<td>17094.60</td>
<td>True</td>
<td>True</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Tuna
Choice of Brand for Tuna
Data shape:  (13705, 8) 


データの内容:
- Tuna.hid: ツナの種類を表すID
- Tuna.id: ツナの個々の商品を表すID
- Tuna.choice: ツナの選択肢（skw: スキップジャックツナ, cosw: コーンツナ）
- price.skw, price.cosw, price.sko, price.coso, price.pw: ツナの価格

解析手法の提案:
ツナの選択肢によって価格が異なるようですので、ツナの選択に影響を与える要素を分析することができます。具体的には、ツナの選択（skw or cosw）と価格の関係を把握するために、選択肢ごとの価格の分布や統計的な差異を調べることが考えられます。

Pythonライブラリの提案:
- pandas: データの読み込みや整理に便利なライブラリです。データの操作や集計を行う際に使用します。
- numpy: 数値計算や統計処理に特化したライブラリです。選択肢ごとの価格の統計的な差異を調べる際に活用できます。
- matplotlib, seaborn: データの可視化に使用します。価格の分布や選択肢ごとの価格の差異をグラフで表示することができます。
- scipy: 統計解析や仮説検定に使用します。選択肢ごとの価格の差異が有意かどうかを検定する際に活用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Tuna.hid</th>
<th>Tuna.id</th>
<th>Tuna.choice</th>
<th>price.skw</th>
<th>price.cosw</th>
<th>price.sko</th>
<th>price.coso</th>
<th>price.pw</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>skw</td>
<td>0.59</td>
<td>0.59</td>
<td>0.59</td>
<td>0.59</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>skw</td>
<td>0.69</td>
<td>0.84</td>
<td>0.69</td>
<td>0.89</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>skw</td>
<td>0.69</td>
<td>0.89</td>
<td>0.69</td>
<td>0.89</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>4</td>
<td>skw</td>
<td>0.49</td>
<td>0.39</td>
<td>0.89</td>
<td>0.39</td>
<td>0.67</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>5</td>
<td>cosw</td>
<td>0.87</td>
<td>0.59</td>
<td>0.87</td>
<td>0.59</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>6</td>
<td>cosw</td>
<td>0.89</td>
<td>0.89</td>
<td>0.89</td>
<td>0.45</td>
<td>0.67</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>skw</td>
<td>0.69</td>
<td>0.84</td>
<td>0.69</td>
<td>0.89</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>skw</td>
<td>0.69</td>
<td>0.89</td>
<td>0.89</td>
<td>0.89</td>
<td>0.59</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2</td>
<td>3</td>
<td>cosw</td>
<td>0.89</td>
<td>0.49</td>
<td>0.89</td>
<td>0.49</td>
<td>0.67</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2</td>
<td>4</td>
<td>cosw</td>
<td>0.89</td>
<td>0.59</td>
<td>0.89</td>
<td>0.49</td>
<td>0.67</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# USFinanceIndustry
US Finance Industry Profits
Data shape:  (84, 7) 


データの内容：
このデータは米国の金融業界の利益に関する情報を示しています。年ごとに、企業の利益、国内利益、金融業利益、非金融業利益、その他の地域利益、金融業の比率などが示されています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、年ごとの金融業界の利益の変動パターンを分析することができます。具体的には、以下の解析手法が有用です。

1. 時系列分析：年ごとの金融業界の利益の変動を把握するために、時系列分析を行うことができます。特に、トレンドや季節変動の特徴を調査することができます。

2. 比較分析：各年の金融業界の利益の割合を比較することで、金融業界の構成や傾向の変化を把握することができます。特に、金融業界と非金融業界の利益の比較や国内利益と金融業利益の比較などが有用です。

3. 予測分析：過去のデータを基に、将来の金融業界の利益を予測することができます。特に、時系列データの予測モデルを構築することが有用です。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立つでしょう。

1. pandas：データの読み込み、前処理、統計処理などを行うためのライブラリです。特に、時系列データの扱いに優れています。

2. matplotlib：データの可視化に使用されるライブラリです。時系列データのトレンドや季節変動の可視化に役立ちます。

3. statsmodels：統計モデルの構築や時系列データの予測モデルの作成に使用されるライブラリです。ARIMAモデル、VARモデルなどが利用できます。

4. scikit-learn：機械学習モデルの構築や予測分析に使用されるライブラリです。時系列データを用いた回帰や予測モデルの作成に役立ちます。

以上のライブラリを使用することで、データの解析や予測を行うことが可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>CorporateProfitsAdj</th>
<th>Domestic</th>
<th>Financial</th>
<th>Nonfinancial</th>
<th>restOfWorld</th>
<th>FinanceProportion</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1929</td>
<td>10.7</td>
<td>10.4</td>
<td>1.6</td>
<td>8.9</td>
<td>0.2</td>
<td>0.153846</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1930</td>
<td>7.4</td>
<td>7.2</td>
<td>0.7</td>
<td>6.6</td>
<td>0.1</td>
<td>0.097222</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1931</td>
<td>2.8</td>
<td>2.8</td>
<td>0.5</td>
<td>2.3</td>
<td>0.0</td>
<td>0.178571</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1932</td>
<td>-0.3</td>
<td>-0.2</td>
<td>0.6</td>
<td>-0.9</td>
<td>0.0</td>
<td>-3.000000</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1933</td>
<td>-0.3</td>
<td>-0.3</td>
<td>0.8</td>
<td>-1.0</td>
<td>0.0</td>
<td>-2.666667</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1934</td>
<td>2.4</td>
<td>2.3</td>
<td>0.5</td>
<td>1.8</td>
<td>0.1</td>
<td>0.217391</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1935</td>
<td>3.9</td>
<td>3.7</td>
<td>0.5</td>
<td>3.2</td>
<td>0.2</td>
<td>0.135135</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1936</td>
<td>6.0</td>
<td>5.9</td>
<td>0.9</td>
<td>5.1</td>
<td>0.1</td>
<td>0.152542</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1937</td>
<td>6.9</td>
<td>6.6</td>
<td>0.8</td>
<td>5.8</td>
<td>0.3</td>
<td>0.121212</td>
</tr>
<tr>
<th>NaN</th>
<td>1938</td>
<td>4.8</td>
<td>4.5</td>
<td>0.9</td>
<td>3.6</td>
<td>0.3</td>
<td>0.200000</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# USclassifiedDocuments
Official Secrecy of the United States Government
Data shape:  (29, 5) 


データの内容：
このデータは、アメリカ合衆国政府の公式な機密情報に関するデータです。各年ごとのOCAuthorities（公的機関の権限）、OCActivity（公的機関の活動）、TenYrDeclass（10年間の非公開解除情報）、DerivClassActivity（派生クラスの活動）などの情報が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットを分析するためには、時系列データの傾向やパターンを把握するための手法が有効です。具体的には、以下の解析手法が使えそうです。

1. 時系列分析：各変数の年ごとの変化やトレンドを把握するために、時系列データの特性を分析します。トレンドの有無や季節性の有無、周期性の把握に役立ちます。

2. 相関分析：異なる変数間の相関関係を分析し、公的機関の活動や権限が非公開解除情報にどのような影響を与えているかを調査します。

3. 欠損値処理：データセットには欠損値が存在しているため、欠損値の処理を行うことで、データの完全性を確保します。欠損値の補完や削除、代替値の設定などの手法が使えます。

4. データの可視化：データの傾向やパターンを可視化することで、直感的に理解しやすくします。グラフやチャートを作成することで、データの特徴を明確にします。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas：データの読み込みや前処理、欠損値処理などを行うのに便利なライブラリです。

2. numpy：数値計算や配列操作に特化したライブラリで、データの加工や統計処理に利用できます。

3. matplotlibやseaborn：データの可視化に使用するライブラリです。グラフやチャートを作成し、データの傾向を視覚的に理解するのに役立ちます。

4. statsmodels：統計モデリングや時系列分析に特化したライブラリで、トレンドや季節性の分析に役立ちます。

以上の手法とライブラリを活用することで、アメリカ合衆国政府の公式な機密情報に関するデータセットの分析を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>OCAuthorities</th>
<th>OCActivity</th>
<th>TenYrDeclass</th>
<th>DerivClassActivity</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1980</td>
<td>7149.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1982</td>
<td>6943.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1984</td>
<td>6900.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1986</td>
<td>6756.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1988</td>
<td>6654.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1989</td>
<td>NaN</td>
<td>507794.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1990</td>
<td>6492.0</td>
<td>490975.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1991</td>
<td>NaN</td>
<td>511858.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>1992</td>
<td>5793.0</td>
<td>480843.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1993</td>
<td>NaN</td>
<td>245951.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# USstateAbbreviations
Standard abbreviations for states of the United States
Data shape:  (76, 10) 


データの内容: アメリカ合衆国の州の標準省略語

解析手法: データの内容から、州の省略語の一覧や関連する情報を抽出することができます。具体的には、州の省略語とその他の関連情報（状態、ISOコード、郵便番号など）の間の関係性を調査することができます。

Pythonライブラリ: pandasとmatplotlibを使用することで、データの読み込み、整形、可視化が容易になります。また、geopandasやfoliumを使用すれば、州の位置情報を地図上に可視化することも可能です。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Name</th>
<th>Status</th>
<th>ISO</th>
<th>ANSI.letters</th>
<th>ANSI.digits</th>
<th>USPS</th>
<th>USCG</th>
<th>Old.GPO</th>
<th>AP</th>
<th>Other</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>2</th>
<td>United States</td>
<td>Federal state</td>
<td>US\nUSA</td>
<td>US</td>
<td>0.0</td>
<td>NaN</td>
<td>NaN</td>
<td>U.S.</td>
<td>U.S.</td>
<td>U.S.A.</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>Alabama</td>
<td>State</td>
<td>US-AL</td>
<td>AL</td>
<td>1.0</td>
<td>AL</td>
<td>AL</td>
<td>Ala.</td>
<td>Ala.</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>Alaska</td>
<td>State</td>
<td>US-AK</td>
<td>AK</td>
<td>2.0</td>
<td>AK</td>
<td>AK</td>
<td>Alaska</td>
<td>Alaska</td>
<td>Alas.</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>Arizona</td>
<td>State</td>
<td>US-AZ</td>
<td>AZ</td>
<td>4.0</td>
<td>AZ</td>
<td>AZ</td>
<td>Ariz.</td>
<td>Ariz.</td>
<td>Az.</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>Arkansas</td>
<td>State</td>
<td>US-AR</td>
<td>AR</td>
<td>5.0</td>
<td>AR</td>
<td>AR</td>
<td>Ark.</td>
<td>Ark.</td>
<td>NaN</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>California</td>
<td>State</td>
<td>US-CA</td>
<td>CA</td>
<td>6.0</td>
<td>CA</td>
<td>CF</td>
<td>Calif.</td>
<td>Calif.</td>
<td>Ca., Cal., Cali.</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>Colorado</td>
<td>State</td>
<td>US-CO</td>
<td>CO</td>
<td>8.0</td>
<td>CO</td>
<td>CL</td>
<td>Colo.</td>
<td>Colo.</td>
<td>Col.</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>Connecticut</td>
<td>State</td>
<td>US-CT</td>
<td>CT</td>
<td>9.0</td>
<td>CT</td>
<td>CT</td>
<td>Conn.</td>
<td>Conn.</td>
<td>Ct.</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>Delaware</td>
<td>State</td>
<td>US-DE</td>
<td>DE</td>
<td>10.0</td>
<td>DE</td>
<td>DL</td>
<td>Del.</td>
<td>Del.</td>
<td>De.</td>
</tr>
<tr>
<th>11</th>
<td>District of Columbia</td>
<td>Federal district</td>
<td>US-DC</td>
<td>DC</td>
<td>11.0</td>
<td>DC</td>
<td>DC</td>
<td>D.C.</td>
<td>D.C.</td>
<td>Wash._D.C.</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# UStaxWords
Number of Words in US Tax Law
Data shape:  (6, 10) 


データの内容：
- 年ごとの米国税法の単語数

解析手法の提案：
- 年ごとの米国税法の単語数の推移を分析することで、税法の複雑さや変化を把握することができます。また、異なる税法部分の単語数の比較や全体の単語数の推移の傾向を分析することも可能です。

使用できるPythonライブラリの提案：
- データの可視化や分析には、PandasとMatplotlibを使用することができます。Pandasはデータの整理や集計、統計処理に便利な機能を提供しており、Matplotlibはグラフの描画や可視化に使用されます。また、時系列データの分析には、Pandasの時系列データ処理機能や、StatsmodelsやProphetといったライブラリも活用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>IncomeTaxCode</th>
<th>otherTaxCode</th>
<th>EntireTaxCode</th>
<th>IncomeTaxRegulations</th>
<th>otherTaxRegulations</th>
<th>EntireTaxRegulations</th>
<th>IncomeTaxCodeAndRegs</th>
<th>otherTaxCodeAndRegs</th>
<th>EntireTaxCodeAndRegs</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1955</td>
<td>172</td>
<td>237</td>
<td>409</td>
<td>547</td>
<td>440</td>
<td>987</td>
<td>718</td>
<td>678</td>
<td>1396</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1965</td>
<td>243</td>
<td>305</td>
<td>548</td>
<td>1638</td>
<td>565</td>
<td>2203</td>
<td>1881</td>
<td>870</td>
<td>2751</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1975</td>
<td>395</td>
<td>363</td>
<td>758</td>
<td>2456</td>
<td>692</td>
<td>3148</td>
<td>2851</td>
<td>1055</td>
<td>3906</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1985</td>
<td>776</td>
<td>556</td>
<td>1332</td>
<td>3594</td>
<td>813</td>
<td>4407</td>
<td>4369</td>
<td>1370</td>
<td>5739</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1995</td>
<td>1060</td>
<td>731</td>
<td>1791</td>
<td>4663</td>
<td>1198</td>
<td>5861</td>
<td>5722</td>
<td>1930</td>
<td>7652</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>2005</td>
<td>1286</td>
<td>853</td>
<td>2139</td>
<td>5778</td>
<td>1180</td>
<td>6958</td>
<td>7064</td>
<td>2033</td>
<td>9097</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# UnempDur
Unemployment Duration
Data shape:  (3343, 11) 


データの内容:
- `spell`: 失業期間（週単位）
- `censor1-4`: レコードの終了時における状態（0: 継続中、1: 失業終了）
- `age`: 年齢
- `ui`: 失業保険の受給の有無
- `reprate`: 失業終了率
- `disrate`: 失業開始率
- `logwage`: 自然対数賃金
- `tenure`: 職歴（年数）

解析手法の提案:
- 失業期間（`spell`）と他の変数との関連を調べるために、回帰分析や相関分析が使えそうです。
- 失業終了率（`reprate`）や失業開始率（`disrate`）と他の変数との関連を調べるために、回帰分析や相関分析が使えそうです。
- 年齢（`age`）や職歴（`tenure`）と失業期間（`spell`）の関係を調べるために、回帰分析や相関分析が使えそうです。

Pythonライブラリの提案:
- データの読み込みや基本的なデータの操作には、pandasライブラリが使えます。
- 回帰分析や相関分析には、scikit-learnライブラリやstatsmodelsライブラリが使えます。
- 可視化には、matplotlibライブラリやseabornライブラリが使えます。

以上の手法とライブラリを使用して、データの内容や関連性を調査し、洞察を得ることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>spell</th>
<th>censor1</th>
<th>censor2</th>
<th>censor3</th>
<th>censor4</th>
<th>age</th>
<th>ui</th>
<th>reprate</th>
<th>disrate</th>
<th>logwage</th>
<th>tenure</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>5</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>41</td>
<td>no</td>
<td>0.179</td>
<td>0.045</td>
<td>6.89568</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>13</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>30</td>
<td>yes</td>
<td>0.520</td>
<td>0.130</td>
<td>5.28827</td>
<td>6</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>21</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>36</td>
<td>yes</td>
<td>0.204</td>
<td>0.051</td>
<td>6.76734</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>26</td>
<td>yes</td>
<td>0.448</td>
<td>0.112</td>
<td>5.97889</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>9</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>22</td>
<td>yes</td>
<td>0.320</td>
<td>0.080</td>
<td>6.31536</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>11</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>43</td>
<td>yes</td>
<td>0.187</td>
<td>0.047</td>
<td>6.85435</td>
<td>9</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>24</td>
<td>no</td>
<td>0.520</td>
<td>0.130</td>
<td>5.60947</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>32</td>
<td>no</td>
<td>0.373</td>
<td>0.093</td>
<td>6.16121</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>7</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>35</td>
<td>yes</td>
<td>0.520</td>
<td>0.130</td>
<td>5.28827</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>31</td>
<td>yes</td>
<td>0.520</td>
<td>0.130</td>
<td>5.28827</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Unemployment
Unemployment Duration
Data shape:  (452, 12) 


データの内容：
- データセットの名前：失業
- タイトル：失業期間
- データの内容：失業期間、理由、検索、公的雇用、その他の特徴

解析手法の提案：
- 失業期間の要因や特徴を分析するために、クラス分類や回帰分析を行うことができます。
- リーダーボード上での予測チャレンジや因果関係の特定にも使用できます。

使用できるPythonライブラリの提案：
- データの可視化や前処理にはPandasやNumPyが使用できます。
- クラス分類や回帰分析にはScikit-learnやStatsmodelsが使用できます。
- 因果関係の特定や機械学習モデルの構築にはDoWhyやTensorFlowなどが使用できます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>duration</th>
<th>spell</th>
<th>race</th>
<th>sex</th>
<th>reason</th>
<th>search</th>
<th>pubemp</th>
<th>ftp1</th>
<th>ftp2</th>
<th>ftp3</th>
<th>ftp4</th>
<th>nobs</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>4</td>
<td>1</td>
<td>white</td>
<td>male</td>
<td>reentr</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>7</td>
<td>0</td>
<td>white</td>
<td>male</td>
<td>lose</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>nonwhite</td>
<td>male</td>
<td>lose</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>nonwhite</td>
<td>male</td>
<td>reentr</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>nonwhite</td>
<td>female</td>
<td>reentr</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>white</td>
<td>female</td>
<td>reentr</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>65</td>
<td>0</td>
<td>white</td>
<td>male</td>
<td>lose</td>
<td>yes</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>4</td>
<td>0</td>
<td>white</td>
<td>female</td>
<td>reentr</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>113</td>
<td>0</td>
<td>white</td>
<td>female</td>
<td>reentr</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>9</td>
<td>1</td>
<td>white</td>
<td>male</td>
<td>leave</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# University
Provision of University Teaching and Research
Data shape:  (62, 17) 


データの内容:
- undstudents: 学部生の数
- poststudents: 大学院生の数
- nassets: 総資産額
- acnumbers: 教員数
- acrelnum: 研究者数
- clernum: 講師数
- compop: キャンパスの数
- techn: 技術職の数
- stfees: 学生の授業料
- acpay: 教員の平均給与
- acrelpay: 研究者の平均給与
- secrpay: 秘書の平均給与
- admpay: 管理職の平均給与
- agresrk: 年間研究経費
- furneq: 教育設備の数
- landbuild: 敷地面積
- resgr: 研究成果数

解析手法の提案:
上記のデータから、大学の教育・研究に関する情報を分析することができます。以下の解析手法が使えそうです。

1. 相関分析: 各変数間の相関関係を調べることで、例えば学生数と総資産額の関係や、給与と研究成果数の関係などを明らかにすることができます。

2. 回帰分析: 学生数や給与などを予測するためのモデルを構築することができます。例えば、総資産額や教員数から学生数を予測するモデルを作成することができます。

3. クラスタリング: 大学間の特徴を把握するために、大学を類似したグループに分けることができます。例えば、教育設備の数や研究経費を考慮して大学をクラスタリングすることができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法には、以下のPythonライブラリが使えます。

1. NumPy: 数値計算に使用するためのライブラリです。データの統計量の計算や行列演算などに使用します。

2. pandas: データの操作や加工に使用するためのライブラリです。データフレームと呼ばれるデータ構造を提供し、データのフィルタリングや集計などを行うことができます。

3. Matplotlib: グラフの作成や可視化に使用するためのライブラリです。相関分析の結果や予測モデルの評価結果をグラフとして表示することができます。

4. scikit-learn: 機械学習のモデル構築や評価に使用するためのライブラリです。回帰分析やクラスタリングなどの機械学習手法を利用することができます。

5. SciPy: 科学技術計算に使用するためのライブラリです。統計解析や最適化、信号処理などの機能を提供しています。

以上のライブラリを組み合わせて、データの解析や可視化、予測モデルの構築などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>undstudents</th>
<th>poststudents</th>
<th>nassets</th>
<th>acnumbers</th>
<th>acrelnum</th>
<th>clernum</th>
<th>compop</th>
<th>techn</th>
<th>stfees</th>
<th>acpay</th>
<th>acrelpay</th>
<th>secrpay</th>
<th>admpay</th>
<th>agresrk</th>
<th>furneq</th>
<th>landbuild</th>
<th>resgr</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>17</td>
<td>1190</td>
<td>3669.71</td>
<td>183.0</td>
<td>50.0</td>
<td>127.0</td>
<td>1.0</td>
<td>15.0</td>
<td>2821</td>
<td>4889</td>
<td>0</td>
<td>683</td>
<td>954</td>
<td>915.000</td>
<td>143</td>
<td>2674.0</td>
<td>2176</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0</td>
<td>392</td>
<td>12156.00</td>
<td>83.0</td>
<td>62.0</td>
<td>32.0</td>
<td>4.0</td>
<td>15.0</td>
<td>4037</td>
<td>993</td>
<td>110</td>
<td>457</td>
<td>1001</td>
<td>410.000</td>
<td>392</td>
<td>9063.0</td>
<td>1502</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>9752</td>
<td>3975</td>
<td>185203.00</td>
<td>2030.0</td>
<td>658.0</td>
<td>845.5</td>
<td>27.5</td>
<td>633.5</td>
<td>17296</td>
<td>30705</td>
<td>9273</td>
<td>8667</td>
<td>4705</td>
<td>9147.090</td>
<td>6229</td>
<td>44888.0</td>
<td>40746</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>10035</td>
<td>3376</td>
<td>323100.00</td>
<td>2008.0</td>
<td>412.0</td>
<td>800.0</td>
<td>200.0</td>
<td>440.0</td>
<td>18800</td>
<td>31840</td>
<td>10478</td>
<td>5650</td>
<td>2592</td>
<td>8962.760</td>
<td>9400</td>
<td>18307.0</td>
<td>30300</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>2556</td>
<td>1569</td>
<td>32154.00</td>
<td>345.5</td>
<td>81.0</td>
<td>278.0</td>
<td>7.0</td>
<td>15.0</td>
<td>9314</td>
<td>10292</td>
<td>0</td>
<td>1645</td>
<td>1931</td>
<td>1518.400</td>
<td>829</td>
<td>16838.0</td>
<td>2075</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>5813</td>
<td>1134</td>
<td>41669.00</td>
<td>897.0</td>
<td>181.0</td>
<td>405.0</td>
<td>9.5</td>
<td>156.5</td>
<td>7388</td>
<td>15636</td>
<td>2530</td>
<td>1852</td>
<td>2126</td>
<td>3732.425</td>
<td>2094</td>
<td>42089.0</td>
<td>11352</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>7041</td>
<td>1973</td>
<td>76671.00</td>
<td>1642.0</td>
<td>319.0</td>
<td>425.0</td>
<td>11.0</td>
<td>408.0</td>
<td>11461</td>
<td>34946</td>
<td>0</td>
<td>2805</td>
<td>4471</td>
<td>6819.400</td>
<td>3935</td>
<td>36245.0</td>
<td>33234</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>3528</td>
<td>912</td>
<td>11829.00</td>
<td>523.0</td>
<td>120.0</td>
<td>249.5</td>
<td>8.0</td>
<td>102.0</td>
<td>5259</td>
<td>10277</td>
<td>2098</td>
<td>1448</td>
<td>1617</td>
<td>2030.670</td>
<td>1114</td>
<td>3128.0</td>
<td>4381</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>4416</td>
<td>2111</td>
<td>71884.00</td>
<td>1373.0</td>
<td>315.3</td>
<td>426.0</td>
<td>21.0</td>
<td>504.0</td>
<td>12541</td>
<td>30541</td>
<td>0</td>
<td>3313</td>
<td>3739</td>
<td>5308.300</td>
<td>5444</td>
<td>66311.0</td>
<td>31435</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>689</td>
<td>148</td>
<td>9092.00</td>
<td>390.0</td>
<td>35.0</td>
<td>143.5</td>
<td>6.0</td>
<td>63.5</td>
<td>1144</td>
<td>5320</td>
<td>1071</td>
<td>689</td>
<td>683</td>
<td>1478.000</td>
<td>728</td>
<td>5929.0</td>
<td>7246</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# VietNamH
Medical Expenses in Viet-nam (household Level)
Data shape:  (5999, 11) 


データの内容：
ベトナムの家庭レベルでの医療費データ。性別、年齢、教育年数、農業従事の有無、都市地域かどうか、世帯人数、医療費の対数、食料費の対数、12か月間の支出の対数、地方自治体のIDが含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、医療費やその他の要因との関係を調べるために回帰分析や相関分析が有効です。具体的には、以下の分析手法が使えそうです。

1. 相関分析：性別、年齢、教育年数、農業従事の有無、都市地域かどうか、世帯人数と医療費の対数、食料費の対数、12か月間の支出の対数との関連性を調べることができます。特に、教育年数や世帯人数と医療費の関係を調べることが有益です。

2. 回帰分析：医療費の対数を目的変数、性別、年齢、教育年数、農業従事の有無、都市地域かどうか、世帯人数を説明変数として用いることで、これらの要因が医療費に与える影響を評価できます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実施するために以下のPythonライブラリが使えます。

1. pandas: データの読み込み、前処理、集計などの操作に使用できます。
2. numpy: 数値計算や配列操作に使用できます。
3. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用できます。相関分析の結果や回帰分析の結果をグラフ化することで、結果の理解や説明がしやすくなります。
4. statsmodelsやscikit-learn: 回帰分析を実施するためのライブラリです。統計モデルの構築やパラメータ推定、予測が可能です。

これらのライブラリを組み合わせてデータの前処理、相関分析、回帰分析を行うことで、ベトナムの家庭レベルでの医療費に影響を与える要因を明らかにすることができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>sex</th>
<th>age</th>
<th>educyr</th>
<th>farm</th>
<th>urban</th>
<th>hhsize</th>
<th>lntotal</th>
<th>lnmed</th>
<th>lnrlfood</th>
<th>lnexp12m</th>
<th>commune</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>female</td>
<td>68</td>
<td>4.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>10.136490</td>
<td>11.233210</td>
<td>8.639339</td>
<td>11.233210</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>female</td>
<td>57</td>
<td>8.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>10.252060</td>
<td>8.505120</td>
<td>9.345752</td>
<td>8.505120</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>male</td>
<td>42</td>
<td>14.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>10.932310</td>
<td>8.713418</td>
<td>10.226330</td>
<td>8.713418</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>female</td>
<td>72</td>
<td>9.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>6</td>
<td>10.267490</td>
<td>9.291736</td>
<td>9.263722</td>
<td>9.291736</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>female</td>
<td>73</td>
<td>1.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>8</td>
<td>10.488110</td>
<td>7.555382</td>
<td>9.592890</td>
<td>7.555382</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>female</td>
<td>66</td>
<td>13.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>7</td>
<td>10.526600</td>
<td>9.789702</td>
<td>9.372034</td>
<td>9.789702</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>female</td>
<td>73</td>
<td>2.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>9</td>
<td>10.229960</td>
<td>8.192847</td>
<td>9.276959</td>
<td>8.192847</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>male</td>
<td>46</td>
<td>9.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>4</td>
<td>9.526502</td>
<td>5.783825</td>
<td>8.851970</td>
<td>5.783825</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>male</td>
<td>50</td>
<td>12.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>5</td>
<td>10.490310</td>
<td>7.506592</td>
<td>9.719610</td>
<td>7.506592</td>
<td>1</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>male</td>
<td>45</td>
<td>12.0</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>4</td>
<td>10.020070</td>
<td>5.783825</td>
<td>8.938481</td>
<td>5.783825</td>
<td>1</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# VietNamI
Medical Expenses in Viet-nam (individual Level)
Data shape:  (27765, 12) 


データの内容：
- データセットのIDは"VietNamI"であり、タイトルは"Medical Expenses in Viet-nam (individual Level)"です。
- データには医療費や年齢、性別、結婚状況、教育レベル、疾患の有無、怪我の有無、疾患の日数、活動日数、保険の有無、コミューン（地域の単位）が含まれています。

解析手法の提案：
このデータセットでは、医療費や患者の属性に関する情報が含まれていますので、以下のような解析手法を考えることができます：
- 1. 医療費の予測モデル：医療費（lnhhexp）を予測するために回帰モデルを構築することができます。
- 2. 性別による医療費の比較：性別（sex）と医療費の関係を調べるために、性別ごとの医療費の平均値や分布を比較することができます。
- 3. 疾患や怪我の有無と医療費の関係：疾患の有無（illness）や怪我の有無（injury）と医療費の関係を調べるために、それぞれのカテゴリごとに医療費の平均値や分布を比較することができます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法を実装するためには、以下のPythonライブラリが役立つでしょう：
- pandas：データの読み込みやデータフレームの操作に使用します。
- numpy：数値計算や統計処理に使用します。
- scikit-learn：回帰モデルの構築や性能評価に使用します。
- matplotlibやseaborn：データの可視化やグラフ作成に使用します。

注意点：
データの詳細や目的によっては、他の解析手法やライブラリも使用することがあります。また、データの前処理や特徴量エンジニアリングも必要な場合があります。具体的な要件や目的に基づいて、適切な手法やライブラリを選択してください。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>pharvis</th>
<th>lnhhexp</th>
<th>age</th>
<th>sex</th>
<th>married</th>
<th>educ</th>
<th>illness</th>
<th>injury</th>
<th>illdays</th>
<th>actdays</th>
<th>insurance</th>
<th>commune</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>0</td>
<td>2.730363</td>
<td>3.761200</td>
<td>male</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>7</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>192</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>0</td>
<td>2.737248</td>
<td>2.944439</td>
<td>female</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>167</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>0</td>
<td>2.266935</td>
<td>2.564950</td>
<td>male</td>
<td>0</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>76</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>2.392753</td>
<td>3.637586</td>
<td>female</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>123</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>3.105335</td>
<td>3.295837</td>
<td>male</td>
<td>1</td>
<td>3</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>10</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>148</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>3.760884</td>
<td>3.367296</td>
<td>male</td>
<td>1</td>
<td>9</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>20</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>3.155609</td>
<td>3.663562</td>
<td>female</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>40</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>0</td>
<td>3.724682</td>
<td>2.197225</td>
<td>male</td>
<td>0</td>
<td>5</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>57</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2</td>
<td>2.861691</td>
<td>3.761200</td>
<td>female</td>
<td>1</td>
<td>2</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>4</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>49</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>3</td>
<td>2.615077</td>
<td>4.234107</td>
<td>male</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>7</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>170</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Wages
Panel Datas of Individual Wages
Data shape:  (4165, 12) 


データの内容：
- exp: 経験年数
- wks: 週労働時間
- bluecol: 青色労働者かどうか
- ind: 産業
- south: 南部に住んでいるかどうか
- smsa: SMSA（Standard Metropolitan Statistical Areas）に住んでいるかどうか
- married: 結婚しているかどうか
- sex: 性別
- union: 労働組合に所属しているかどうか
- ed: 教育レベル
- black: 黒人かどうか
- lwage: 対数賃金

解析手法の提案：
このデータセットは個別の賃金データを含んでおり、賃金に影響を与える要因を分析するための手法が使えそうです。例えば、以下のような解析手法が考えられます。
- 線形回帰分析: 賃金に対して経験年数や教育レベルなどの要因がどの程度影響を与えているかを調べるために使えます。
- ロジスティック回帰分析: 労働組合に所属しているかどうかや黒人かどうかなどの要因が、賃金の高さにどのような影響を与えているかを調べるために使えます。

Pythonライブラリの提案：
上記の解析手法には以下のPythonライブラリが使えます。
- pandas: データの読み込みや操作を行うために使えます。
- statsmodels: 回帰分析や統計モデルの構築を行うために使えます。
- scikit-learn: 機械学習モデルを構築するために使えます。

また、可視化のために以下のライブラリも使えます。
- matplotlib: グラフの描画や可視化を行うために使えます。
- seaborn: グラフのスタイリングや統計プロットを行うために使えます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>exp</th>
<th>wks</th>
<th>bluecol</th>
<th>ind</th>
<th>south</th>
<th>smsa</th>
<th>married</th>
<th>sex</th>
<th>union</th>
<th>ed</th>
<th>black</th>
<th>lwage</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>3</td>
<td>32</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>5.56068</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>4</td>
<td>43</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>5.72031</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>5</td>
<td>40</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>5.99645</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>6</td>
<td>39</td>
<td>no</td>
<td>0</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>5.99645</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>7</td>
<td>42</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>6.06146</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>8</td>
<td>35</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>6.17379</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>9</td>
<td>32</td>
<td>no</td>
<td>1</td>
<td>yes</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>9</td>
<td>no</td>
<td>6.24417</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>30</td>
<td>34</td>
<td>yes</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>11</td>
<td>no</td>
<td>6.16331</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>31</td>
<td>27</td>
<td>yes</td>
<td>0</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>no</td>
<td>11</td>
<td>no</td>
<td>6.21461</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>32</td>
<td>33</td>
<td>yes</td>
<td>1</td>
<td>no</td>
<td>no</td>
<td>yes</td>
<td>male</td>
<td>yes</td>
<td>11</td>
<td>no</td>
<td>6.26340</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Wages1
Wages, Experience and Schooling
Data shape:  (3294, 4) 


データの内容:
このデータセットは、経験年数(exper)、性別(sex)、学歴(school)に基づいて賃金(wage)が収集されたものです。

解析手法の提案:
このデータセットでは、賃金と経験年数、性別、学歴の関係を調査したり、賃金の予測モデルを作成するための解析が考えられます。具体的な解析手法の例としては、以下のようなものがあります。

1. 重回帰分析: 賃金を目的変数とし、経験年数、性別、学歴を説明変数として用いることで、それぞれの変数が賃金にどのような影響を与えているかを推定することができます。

2. 交絡因子の解析: 性別や学歴が賃金との関係に与える影響を評価するために、交絡因子の解析を行うことができます。たとえば、性別が賃金との関連性にどのような影響を与えるのかを調べるために、性別を介入変数としてモデルに組み込むことができます。

Pythonライブラリの提案:
上記の解析手法を実行するためには、以下のPythonライブラリが使えるでしょう。

1. pandas: データの読み込みや前処理に使用します。特に、データフレーム形式のデータを操作するのに便利です。

2. statsmodels: 統計モデルの構築や仮説検定に使用します。重回帰分析や交絡因子の解析を行う際に役立ちます。

3. scikit-learn: 機械学習モデルの構築や評価に使用します。重回帰分析や予測モデルの作成に役立つでしょう。

4. matplotlibやseaborn: データの可視化に使用します。賃金や経験年数、学歴の関係をグラフ化することで、直感的な理解や傾向の把握が可能となります。

以上のライブラリを使用することで、データの解析や賃金の予測に関する様々な問題に取り組むことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>exper</th>
<th>sex</th>
<th>school</th>
<th>wage</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>9</td>
<td>female</td>
<td>13</td>
<td>6.315296</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>12</td>
<td>female</td>
<td>12</td>
<td>5.479770</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>11</td>
<td>female</td>
<td>11</td>
<td>3.642170</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>9</td>
<td>female</td>
<td>14</td>
<td>4.593337</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>8</td>
<td>female</td>
<td>14</td>
<td>2.418157</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>9</td>
<td>female</td>
<td>14</td>
<td>2.094058</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>8</td>
<td>female</td>
<td>12</td>
<td>5.512004</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>10</td>
<td>female</td>
<td>12</td>
<td>3.548427</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>12</td>
<td>female</td>
<td>10</td>
<td>5.818226</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>7</td>
<td>female</td>
<td>12</td>
<td>3.827780</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Workinghours
Wife Working Hours
Data shape:  (3382, 12) 


データの内容：
- データセットID: Workinghours
- タイトル: Wife Working Hours
- データ内容: 女性の労働時間に関するデータ。労働時間、収入、年齢、教育レベル、子供の年齢別人数、人種、住宅所有状況、住宅ローンの有無、職業、失業率などが含まれています。

解析手法の提案：
- 女性の労働時間に関する分析を行う場合、以下のような解析手法が使えそうです。
1. 回帰分析: 労働時間と他の変数（収入、年齢、教育レベルなど）の関係を調べるために使用できます。
2. クラスタリング: 類似した特徴を持つ女性をグループ分けするために使用できます。
3. 相関分析: 労働時間と他の変数との関連性を調べるために使用できます。
4. 分類: 職業や住宅所有状況などの変数を予測するために使用できます。

Pythonライブラリの提案：
- 上記の解析手法を実装するために、以下のPythonライブラリが使えます。
1. Pandas: データの読み込み、前処理、集計などを行うためのライブラリです。
2. NumPy: 数値計算や行列演算を行うためのライブラリです。
3. Scikit-learn: 機械学習モデルの構築や評価、特徴選択などを行うためのライブラリです。
4. MatplotlibやSeaborn: データの可視化を行うためのライブラリです。

データ分析の具体的な手順としては、まずPandasを使ってデータの読み込みと前処理を行います。次に、回帰分析やクラスタリング、相関分析などの手法を適用し、問題に応じて適切な解析手法を選択します。最後にMatplotlibやSeabornを使ってデータの可視化を行い、結果を報告します。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>hours</th>
<th>income</th>
<th>age</th>
<th>education</th>
<th>child5</th>
<th>child13</th>
<th>child17</th>
<th>nonwhite</th>
<th>owned</th>
<th>mortgage</th>
<th>occupation</th>
<th>unemp</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>2000</td>
<td>350</td>
<td>26</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>swcc</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>390</td>
<td>241</td>
<td>29</td>
<td>8</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>other</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1900</td>
<td>160</td>
<td>33</td>
<td>10</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>swcc</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>0</td>
<td>80</td>
<td>20</td>
<td>9</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>other</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>3177</td>
<td>456</td>
<td>33</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>swcc</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>0</td>
<td>390</td>
<td>22</td>
<td>12</td>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>other</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>0</td>
<td>181</td>
<td>41</td>
<td>9</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>swcc</td>
<td>7</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1040</td>
<td>726</td>
<td>31</td>
<td>16</td>
<td>2</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>mp</td>
<td>3</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2040</td>
<td>-5</td>
<td>33</td>
<td>12</td>
<td>0</td>
<td>3</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>fr</td>
<td>4</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>0</td>
<td>78</td>
<td>30</td>
<td>11</td>
<td>1</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>other</td>
<td>5</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Yen
Yen-dollar Exchange Rate
Data shape:  (778, 4) 


データの内容：
このデータは、日本円とドルの為替レートを示しています。日付ごとの為替レートのデータが提供されています。

どのような解析手法が使えそうか：
このデータセットは、時系列データであり、為替レートの変動を分析することができます。時系列解析手法を用いることで、為替レートのトレンドや季節性、周期性を特定することができます。また、予測モデルを構築して将来の為替レートを予測することも可能です。

そのために使えるPythonライブラリは何か：
このデータセットの解析には、以下のPythonライブラリが使えます。

1. pandas: データの読み込みや整形、集計などのデータ操作を行うためのライブラリです。
2. matplotlib: データの可視化やグラフの描画に使用するライブラリです。
3. statsmodels: 時系列解析や予測モデルの構築に使用する統計モデルを提供するライブラリです。
4. scikit-learn: 機械学習アルゴリズムやモデル評価指標を提供するライブラリです。時系列データの予測モデル構築にも使用できます。

以上のライブラリを組み合わせて、為替レートの時系列解析や予測モデルの構築を行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>date</th>
<th>s</th>
<th>f</th>
<th>s30</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>19750103</td>
<td>300.60</td>
<td>301.30</td>
<td>297.30</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>19750110</td>
<td>300.60</td>
<td>300.60</td>
<td>295.45</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>19750117</td>
<td>300.70</td>
<td>300.45</td>
<td>293.20</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>19750124</td>
<td>296.50</td>
<td>295.75</td>
<td>285.65</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>19750131</td>
<td>297.80</td>
<td>297.55</td>
<td>286.60</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>19750207</td>
<td>296.12</td>
<td>295.94</td>
<td>286.45</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>19750214</td>
<td>293.05</td>
<td>292.70</td>
<td>287.85</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>19750221</td>
<td>290.65</td>
<td>292.40</td>
<td>288.33</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>19750228</td>
<td>286.30</td>
<td>285.65</td>
<td>291.40</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>19750307</td>
<td>285.50</td>
<td>285.35</td>
<td>291.50</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# Yogurt
Choice of Brand for Yogurts
Data shape:  (2412, 10) 


データの内容:
このデータセットには、ヨーグルトのブランド選択に関する情報が含まれています。特徴量として、各ブランドの特徴（feat）と価格（price）があり、選択されたブランド（choice）が示されています。

どのような解析手法が使えそうか:
このデータセットでは、特徴量と選択されたブランドの関係を分析することができます。具体的には、選択されたブランドと特徴量との相関関係を調べたり、特徴量の重要度を評価したりすることが考えられます。

そのために使えるPythonライブラリは何か:
このデータセットの解析には、主に以下のPythonライブラリが活用できます。

1. pandas: データの読み込み、整形、集計などのデータ処理に使用します。
2. matplotlib / seaborn: データの可視化やグラフ作成に使用します。
3. scikit-learn: 機械学習アルゴリズムを使用して特徴量の重要度を評価したり、予測モデルを構築したりするために使用します。

具体的な解析手法や使用するライブラリは、データの詳細や問題の要件によって異なる場合がありますが、上記のライブラリは基本的な解析に役立つでしょう。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>id</th>
<th>feat.yoplait</th>
<th>feat.dannon</th>
<th>feat.hiland</th>
<th>feat.weight</th>
<th>price.yoplait</th>
<th>price.dannon</th>
<th>price.hiland</th>
<th>price.weight</th>
<th>choice</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>8.1</td>
<td>6.1</td>
<td>7.9</td>
<td>weight</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.8</td>
<td>6.4</td>
<td>7.5</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.8</td>
<td>6.1</td>
<td>8.6</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.8</td>
<td>6.1</td>
<td>8.6</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>12.5</td>
<td>9.8</td>
<td>4.9</td>
<td>7.9</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.2</td>
<td>5.0</td>
<td>7.9</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.3</td>
<td>8.1</td>
<td>4.9</td>
<td>7.9</td>
<td>dannon</td>
</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>8.6</td>
<td>5.4</td>
<td>7.9</td>
<td>weight</td>
</tr>
<tr>
<th>9</th>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.8</td>
<td>5.0</td>
<td>7.9</td>
<td>yoplait</td>
</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>2</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>10.8</td>
<td>9.8</td>
<td>5.0</td>
<td>7.9</td>
<td>yoplait</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# bankingCrises
Countries in Banking Crises
Data shape:  (211, 71) 


データの内容:
- 年ごとに各国の銀行危機の有無が記録されている

解析手法の提案:
- 時系列データの分析方法を使用することが適しています。時系列データの特徴やトレンド、周期性、季節性を調査し、銀行危機の傾向を分析することができます。

Pythonライブラリの提案:
- pandas: データフレーム形式でデータを読み込んで操作するために使用します。
- matplotlib: グラフを作成して時系列データの可視化に使用します。
- statsmodels: 時系列分析や予測モデルの構築に使用します。
- seaborn: グラフ作成時に利用します。matplotlibよりも美しいグラフを作成できます。

以上のライブラリを使用して、データの可視化や傾向の分析、銀行危機の予測モデルの構築などを行うことができます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>year</th>
<th>Algeria</th>
<th>Angola</th>
<th>Argentina</th>
<th>Australia</th>
<th>Austria</th>
<th>Belgium</th>
<th>Bolivia</th>
<th>Brazil</th>
<th>Canada</th>
<th>CentralAfricanRep</th>
<th>Chile</th>
<th>China</th>
<th>Colombia</th>
<th>CostaRica</th>
<th>CoteDIvoire</th>
<th>Denmark</th>
<th>DominicanRepublic</th>
<th>Ecuador</th>
<th>Egypt</th>
<th>ElSalvador</th>
<th>Finland</th>
<th>France</th>
<th>Germany</th>
<th>Ghana</th>
<th>Greece</th>
<th>Guatemala</th>
<th>Honduras</th>
<th>Hungary</th>
<th>Iceland</th>
<th>India</th>
<th>Indonesia</th>
<th>Ireland</th>
<th>Italy</th>
<th>Japan</th>
<th>Kenya</th>
<th>Korea</th>
<th>Malaysia</th>
<th>Mauritius</th>
<th>Mexico</th>
<th>Morocco</th>
<th>Myanmar</th>
<th>Netherlands</th>
<th>NewZealand</th>
<th>Nicaragua</th>
<th>Nigeria</th>
<th>Norway</th>
<th>Panama</th>
<th>Paraguay</th>
<th>Peru</th>
<th>Philippines</th>
<th>Poland</th>
<th>Portugal</th>
<th>Romania</th>
<th>Russia</th>
<th>Singapore</th>
<th>SouthAfrica</th>
<th>Spain</th>
<th>SriLanka</th>
<th>Sweden</th>
<th>Switzerland</th>
<th>Taiwan</th>
<th>Thailand</th>
<th>Tunisia</th>
<th>Turkey</th>
<th>UK</th>
<th>Uruguay</th>
<th>US</th>
<th>Venezuela</th>
<th>Zambia</th>
<th>Zimbabwe</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>1800</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>1801</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>1802</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>1803</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>5</th>
<td>1804</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0.0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>6</th>
<td>1805</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>1</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0.0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<th>7</th>
<td>1806</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0.0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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</tr>
<tr>
<th>8</th>
<td>1807</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
<td>0</td>
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<td>0</td>
<td>0</td>
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<tr>
<th>9</th>
<td>1808</td>
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</tr>
<tr>
<th>10</th>
<td>1809</td>
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</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# incomeInequality
Income Inequality in the US
Data shape:  (66, 22) 


データの内容：
アメリカの所得格差に関するデータで、年ごとの各所得層のデータや統計指標が含まれています。

解析手法：
このデータを使って、年ごとの所得格差の推移や各所得層の変化、統計指標との関係性などを分析することができます。具体的な解析手法としては、以下が考えられます。

1. 時系列分析：年ごとの所得格差の推移や平均所得の増減を把握するために、時系列データの分析手法が使えます。ARIMAモデルや指数平滑法などを利用し、将来の所得格差の予測も行えます。

2. 回帰分析：所得格差と統計指標（例：GDP、人口など）の関係性を評価するために、回帰分析が有効です。例えば、所得格差とGDPの関係性や、人口と所得格差の関係性を調べることができます。

Pythonライブラリ：
上記の解析手法には、以下のPythonライブラリが役立ちます。

1. pandas：データの読み込みや整形、集計などのデータ処理に使用します。
2. numpy：データの数値計算や配列操作に使用します。
3. matplotlibやseaborn：データの可視化に使用します。時系列データのプロットやグラフ作成が可能です。
4. statsmodels：時系列分析や回帰分析などの統計モデルを扱うためのライブラリです。

以上のライブラリを組み合わせて、データの読み込みから可視化、分析までを行うことができます。さらに、必要に応じて機械学習手法（例：ランダムフォレスト、SVMなど）を利用して、所得格差の要因や予測モデルの構築も行えます。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>Year</th>
<th>Number.thousands</th>
<th>quintile1</th>
<th>quintile2</th>
<th>median</th>
<th>quintile3</th>
<th>quintile4</th>
<th>p95</th>
<th>P90</th>
<th>P95</th>
<th>P99</th>
<th>P99.5</th>
<th>P99.9</th>
<th>P99.99</th>
<th>realGDP.M</th>
<th>GDP.Deflator</th>
<th>PopulationK</th>
<th>realGDPperCap</th>
<th>P95IRSvsCensus</th>
<th>personsPerFamily</th>
<th>realGDPperFamily</th>
<th>mean.median</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>35</th>
<td>1947</td>
<td>37237</td>
<td>14243</td>
<td>22984</td>
<td>26764.142878</td>
<td>31166</td>
<td>44223</td>
<td>72583</td>
<td>41477</td>
<td>54172</td>
<td>134415</td>
<td>203001</td>
<td>479022</td>
<td>1584506</td>
<td>2034673.76</td>
<td>12.90</td>
<td>144126</td>
<td>14117.323879</td>
<td>0.746346</td>
<td>3.870505</td>
<td>54641.174675</td>
<td>2.041581</td>
</tr>
<tr>
<th>36</th>
<td>1948</td>
<td>38624</td>
<td>13779</td>
<td>22655</td>
<td>26177.632437</td>
<td>30248</td>
<td>42196</td>
<td>68714</td>
<td>43459</td>
<td>58911</td>
<td>136814</td>
<td>210991</td>
<td>504131</td>
<td>1687123</td>
<td>2119101.80</td>
<td>13.63</td>
<td>146631</td>
<td>14451.938244</td>
<td>0.857336</td>
<td>3.796370</td>
<td>54864.906707</td>
<td>2.095870</td>
</tr>
<tr>
<th>37</th>
<td>1949</td>
<td>39303</td>
<td>13007</td>
<td>22221</td>
<td>25809.279668</td>
<td>29977</td>
<td>42361</td>
<td>67996</td>
<td>43923</td>
<td>58971</td>
<td>130037</td>
<td>197117</td>
<td>467824</td>
<td>1539131</td>
<td>2107550.70</td>
<td>13.62</td>
<td>149188</td>
<td>14126.806282</td>
<td>0.867272</td>
<td>3.795843</td>
<td>53623.132473</td>
<td>2.077669</td>
</tr>
<tr>
<th>38</th>
<td>1950</td>
<td>39929</td>
<td>13829</td>
<td>23779</td>
<td>27432.353399</td>
<td>31647</td>
<td>43986</td>
<td>71728</td>
<td>48465</td>
<td>61084</td>
<td>147986</td>
<td>230773</td>
<td>565506</td>
<td>1582089</td>
<td>2291213.19</td>
<td>13.75</td>
<td>151684</td>
<td>15105.173951</td>
<td>0.851606</td>
<td>3.798843</td>
<td>57382.183515</td>
<td>2.091770</td>
</tr>
<tr>
<th>39</th>
<td>1951</td>
<td>40578</td>
<td>15070</td>
<td>24569</td>
<td>28258.044324</td>
<td>32501</td>
<td>44376</td>
<td>69547</td>
<td>48655</td>
<td>61967</td>
<td>148725</td>
<td>222276</td>
<td>530408</td>
<td>1780264</td>
<td>2475820.77</td>
<td>14.68</td>
<td>154287</td>
<td>16046.851126</td>
<td>0.891009</td>
<td>3.802233</td>
<td>61013.862676</td>
<td>2.159168</td>
</tr>
<tr>
<th>40</th>
<td>1952</td>
<td>40832</td>
<td>15557</td>
<td>25165</td>
<td>29270.592580</td>
<td>34046</td>
<td>46049</td>
<td>71646</td>
<td>51928</td>
<td>65318</td>
<td>144459</td>
<td>218713</td>
<td>497284</td>
<td>1559300</td>
<td>2576630.37</td>
<td>15.00</td>
<td>156954</td>
<td>16416.465324</td>
<td>0.911677</td>
<td>3.843897</td>
<td>63103.200883</td>
<td>2.155857</td>
</tr>
<tr>
<th>41</th>
<td>1953</td>
<td>41202</td>
<td>16100</td>
<td>27322</td>
<td>31649.747013</td>
<td>36663</td>
<td>49376</td>
<td>76788</td>
<td>53287</td>
<td>66868</td>
<td>142592</td>
<td>211860</td>
<td>465173</td>
<td>1400826</td>
<td>2697601.89</td>
<td>15.19</td>
<td>159565</td>
<td>16905.979940</td>
<td>0.870813</td>
<td>3.872749</td>
<td>65472.615143</td>
<td>2.068662</td>
</tr>
<tr>
<th>42</th>
<td>1954</td>
<td>41951</td>
<td>15010</td>
<td>26402</td>
<td>30719.054087</td>
<td>35742</td>
<td>48969</td>
<td>77601</td>
<td>53441</td>
<td>68546</td>
<td>150457</td>
<td>222702</td>
<td>519497</td>
<td>1652847</td>
<td>2682375.44</td>
<td>15.35</td>
<td>162391</td>
<td>16518.009994</td>
<td>0.883313</td>
<td>3.870969</td>
<td>63940.696549</td>
<td>2.081467</td>
</tr>
<tr>
<th>43</th>
<td>1955</td>
<td>42889</td>
<td>16643</td>
<td>28325</td>
<td>32842.721035</td>
<td>38081</td>
<td>51577</td>
<td>79467</td>
<td>58502</td>
<td>75494</td>
<td>162683</td>
<td>242823</td>
<td>572363</td>
<td>1892250</td>
<td>2873493.64</td>
<td>15.57</td>
<td>165275</td>
<td>17386.138165</td>
<td>0.950004</td>
<td>3.853552</td>
<td>66998.390851</td>
<td>2.039977</td>
</tr>
<tr>
<th>44</th>
<td>1956</td>
<td>43497</td>
<td>17989</td>
<td>30274</td>
<td>34868.812914</td>
<td>40161</td>
<td>54454</td>
<td>84396</td>
<td>60261</td>
<td>77500</td>
<td>163383</td>
<td>246756</td>
<td>585061</td>
<td>1826274</td>
<td>2934714.47</td>
<td>16.10</td>
<td>168221</td>
<td>17445.584326</td>
<td>0.918290</td>
<td>3.867416</td>
<td>67469.334458</td>
<td>1.934948</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# nonEnglishNames
Names with Character Set Problems
Data shape:  (17, 2) 


データの内容:
非英語の名前と英語の名前が含まれているデータセットです。特定の名前が文字セットの問題を抱えており、正しい形式に変換する必要があります。

解析手法:
文字セットの問題を解決するために、文字列の正規化や変換、マッチングなどの文字列操作が必要となります。

Pythonライブラリの提案:
1. `unicodedata`: Unicode文字列を正規化するための関数が提供されています。
2. `chardet`: 文字列のエンコードを推定するためのライブラリです。
3. `regex`: 正規表現パターンを使用して文字列のパターンマッチングを行うための関数が提供されています。

これらのライブラリを使用して、非英語の名前を正しい形式に変換し、文字セットの問題を解決することができます。具体的な手法は、データの文字セット問題の詳細に応じて異なる場合があります。


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>nonEnglish</th>
<th>English</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1.0</th>
<td>C_rdenas</td>
<td>Cardenas</td>
</tr>
<tr>
<th>2.0</th>
<td>Vel_zquez</td>
<td>Velazquez</td>
</tr>
<tr>
<th>3.0</th>
<td>S_nchez</td>
<td>Sanchez</td>
</tr>
<tr>
<th>4.0</th>
<td>Luj_n</td>
<td>Lujan</td>
</tr>
<tr>
<th>5.0</th>
<td>Rub_n</td>
<td>Ruben</td>
</tr>
<tr>
<th>8.0</th>
<td>Andr_</td>
<td>Andre</td>
</tr>
<tr>
<th>9.0</th>
<td>Jos_</td>
<td>Jose</td>
</tr>
<tr>
<th>10.0</th>
<td>C_rdenas</td>
<td>Cardenas</td>
</tr>
<tr>
<th>11.0</th>
<td>S_nchez</td>
<td>Sanchez</td>
</tr>
<tr>
<th>12.0</th>
<td>Men_ndez</td>
<td>Menendez</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>


# politicalKnowledge
Political knowledge in the US and Europe
Data shape:  (4, 12) 


データの内容：
- 国ごとの政治的知識の指標（DomesticKnowledge、InternationalKnowledge、PoliticalKnowledgeなど）
- 国ごとの公共メディアの指標（PublicMediaPerCapita、PublicMediaRel2US）

解析手法の提案：
- 国ごとの政治的知識の指標の比較や関連性の調査
- 公共メディアの指標と政治的知識の関連性の調査

Pythonライブラリの提案：
- データの読み込みや集計にはpandasを使用
- データの可視化にはmatplotlibやseabornを使用
- 統計解析や相関分析にはscipyやstatsmodelsを使用


先頭10データ：



<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}

.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>country</th>
<th>DomesticKnowledge.hs</th>
<th>DomesticKnowledge.sc</th>
<th>DomesticKnowledge.c</th>
<th>InternationalKnowledge.hs</th>
<th>InternationalKnowledge.sc</th>
<th>InternationalKnowledge.c</th>
<th>PoliticalKnowledge.hs</th>
<th>PoliticalKnowledge.sc</th>
<th>PoliticalKnowledge.c</th>
<th>PublicMediaPerCapita</th>
<th>PublicMediaRel2US</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1</th>
<td>Denmark</td>
<td>0.77</td>
<td>0.79</td>
<td>0.77</td>
<td>0.65</td>
<td>0.67</td>
<td>0.65</td>
<td>0.71</td>
<td>0.730</td>
<td>0.710</td>
<td>101.00</td>
<td>74.81</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>Finland</td>
<td>0.74</td>
<td>0.75</td>
<td>0.85</td>
<td>0.56</td>
<td>0.69</td>
<td>0.70</td>
<td>0.65</td>
<td>0.720</td>
<td>0.775</td>
<td>101.00</td>
<td>74.81</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>UK</td>
<td>0.62</td>
<td>0.65</td>
<td>0.72</td>
<td>0.52</td>
<td>0.54</td>
<td>0.68</td>
<td>0.57</td>
<td>0.595</td>
<td>0.700</td>
<td>80.00</td>
<td>59.26</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>US</td>
<td>0.40</td>
<td>0.61</td>
<td>0.77</td>
<td>0.22</td>
<td>0.42</td>
<td>0.65</td>
<td>0.31</td>
<td>0.515</td>
<td>0.710</td>
<td>1.35</td>
<td>1.00</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>