「第7期（2016年度）AITCオープン活動発表会」

AITC女子会 発表～はじめてのデータ分析
チーム：「ペット、飼ってますか？」
吉井(NUL)・石倉(NUL)
野田・遠山・稲田(TIS)

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概要
犬の飼育率は県によって違います。
なぜ違うのか、ペットを飼おうと決めるとき人は何の影響を受けているのか？

国勢調査や気象などの公開データを使って傾向を探ってみました。

http://inuneko-magazine.com/column/entertainment/tips/dog-lover-ranking

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作業の流れ1. テーマ選定

自治体の公開データで「気になる項目」をピックアップ

2. 情報収集仮説を立てるための情報をネットで収集

3. 仮説を立てる

チームディスカッションで仮説を出し合って検討

4. データの収集

データをネットで収集して持ち寄り

5. データの分析

Rでデータを分析→結果をチームで考察

6. 見直しと再分析

対象データの見直しと追加→結果をチームで考察

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1. テーマ選定• オープンデータ、自治体サイトなどを見てテーマ探し• 横浜市ポータルで見つけた「犬」をテーマに選定– データの集めやすさから、分析対象は横浜市でなく全国版（都道府県別データ）に決定

犬http://www.city.yokohama.lg.jp/ex/stat/index-k.html
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2. 情報収集• 仮説を立てるために、ペット飼育の実態、動機、課
題・・の情報をネットで収集（図は一例）– 数値データ、アンケート■自治体等の実態調査 （下記は千葉県のもの）
https://www.pref.chiba.lg.jp/eishi/pet/doubutsu/docume
nts/shiyoujittai_kekka.pdf■都道府県別統計とランキングで見る県民性：
ペットショップ店舗数ランキング
http://todo-ran.com/t/kiji/21135■日本ペットフード協会 飼育実態調査（アンケート）
http://www.petfood.or.jp/data/chart2016/index.html■I LOVE DOGな都道府県ランキング発表！
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000070.000002816.html※出典は廣済堂「いぬねこマガジン」（現在はサイト閉鎖）
http://inuneko-magazine.com/column/entertainment/tips/dog-lover-ranking

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3. 仮説を立てる• 人が「犬を飼うかどうか」を決めるとき、どういった要因の影響を受けているのか？

飼ってー• 立てた仮説– 年収（収入）：多いほど犬を飼う？
– 家族構成：子供がいると犬を飼う？／一人暮らしだと飼う（癒し）？
– 住宅環境：広いほど飼う？／マンションより戸建のほうが飼う？
– 自然環境：散歩しにくいと飼わない？（雪国など）
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4. データの収集• データ収集の観点– 仮説と関連性がありそうな公開データ• 間接的な関連もあり得るので、項目は少し広めに収集– 「意外な関連性」が発見できそうなデータ• 県別データで、犬の飼育頭数と分布が似た項目をピックアップ

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4. データの収集• 対象データ（県別）– 目的変数：人口100人あたりの犬の登録数– 説明変数：集めたデータから選抜• 人口・世帯（世帯種別、世帯構成、・・・）• 労働・賃金（年収、労働時間、持家比率、消費・・・）• 気象データ（日照時間、降水量、・・・）

データ入手元• 政府統計ポータルe-Stat••（https://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do）
気象庁（http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php）
元データは観測所単位なので、各県庁所在地に一番近い観測所のデータを県の値とする。
欠損値は隣接県の値で代替
都道府県格付研究所（http://grading.jpn.org/index.html）

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5. データの分析••••

基本統計量、地図マッピング・・・データの姿の観察
散布図行列、相関行列・・・特徴的なデータの把握
決定木、ランダムフォレスト・・寄与度の確認
寄与度が上位の項目の検討（チームディスカッション）

RTableau

Excel
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95. データの分析
初回の結果• 仮説の中で「人口100人あたりの犬の登録数」と最も相関が強いのは「自然環境」• 年収は無相関
当初の仮説

データに見る関連性

データ項目と相関係数

年収×無相関サラリーマン平均年収（-0.08）

家族構成

○弱い相関

15歳未満人口割合（0.23）

自然環境◎やや強い相関日照時間（0.71）
雲量（-0.67）

家の広さ？判断不能（使えるデータがない）

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10（気象が一番大きい要因・・・なのか？）
うちじゃ犬は飼えないの！
雲量が多いんだから

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6. 見直しと再分析• ここまでの観察結果、仮説との整合性を踏まえて、分析の方針を見直し
1. 目的変数の見直し
犬は個人ではなく「家庭」で飼うもの→目的変数を「人口xxx人あたりの犬の登録数」から「ｘｘｘ世帯あたりの犬の登録数」に変更

2. 説明変数の拡充– 世帯構成（子供がいるか）のデータを追加– 世帯収入のデータを追加
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6. 見直しと再分析
見直しの結果• 目的変数を「人口あたり」から「世帯数あたり」に変えたことで説明変数の寄与度が入れ替わった• 自然環境の影響が弱まり、産業構造・家族構成が上位に《ランダムフォレストで見た、寄与度上位の項目》「人口100人あたりの犬の登録頭数」
データ

相関係数

「100世帯あたりの犬の登録頭数」
データ

相関係数

日照時間0.71

第3次産業就労者の割合-0.55雲量-0.67

単独世帯の割合-0.41

核家族世帯割合0.39

第2次産業就労者の割合

0.34

15歳未満人口割合

0.23

18歳未満がいる世帯の割合

0.32

ガスの基本料金

0.50

第1次産業就労者の割合

0.33

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まとめ
チームの結論• 犬の飼育率は人口（個人）単位ではなく、世帯単位で見るほうが妥当と思われる• 「人口あたり」の分析結果：– 晴れている地域ほど、犬をよく飼う （非常に強い要因）• 「世帯あたり」の分析結果：– 都市部ほど犬を飼わない傾向がある– 子供がいる世帯ほど犬を飼う傾向がある– 一人暮らしだと犬をあまり飼わない傾向がある
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感想• 「ペット」について、もっとやってみたいこと– 大型犬／小型犬など区分ごとの分析（データが揃わず断念）– 犬以外のペットの分析 （データが揃わず断念）– 日本以外の調査– 都道府県より細かい単位での分析。データの収集と加工は大変だが、もっと見えてくるものがあるのでは– もう一歩踏み込んで、ビジネスにつながる分析。たとえばペットショップの出店推薦や販売予測など• 「分析」について、今後やってみたいこと– 時系列の分析– 複数相関などで深掘り– 仮説→検証サイクル（今回のテーマは検証がないため）
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感想• 苦労した点– Rのバージョンの違いでつまづいた• 学んだこと– データ集めの苦労、加工の手間– Rのパッケージなど、新しいものが学べた– 目的変数の設定（＝分析の切り口）はとても重要• その他– グループディスカッションが楽しかった！

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最新情報はこちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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