データマイニングで宝物を見つける

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散布図の続き…

配信日：2009年06月01日

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データマイニングで宝物を見つける！ No.178

　〜　散布図の続き…　〜

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皆さん、こんにちは！　米谷　学です。
あいにくの天気の日もありますが、季節は日一日と変わっているようです。

東京は梅雨入り間近の気候の日もありました。
そして今日から６月。衣替えです。

クールビズ・ウォームビズと言われるようになり久しくなりました。
１５〜２０年前は、事務所の執務する机でタバコを吸うのは決して
珍しいことではなく、また外回りの社員が帰社するのに合わせて
冷房を強めにしておくなど、今とはだいぶ違う習慣がありましたね。

衣替えだからと、ネクタイをロッカーに常備せずにいたために困った
という話を聞いたことがありますが…(笑)。

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さて、前号から引き続き、散布図について。

一方の項目の数値が増えれば、もう一方の数値も増えるような傾向にある、
または一方の数値が増えれば、もう一方の数値が減るような傾向にある、など
関連の度合いを探ることができる便利なグラフが、散布図である、ということを
触れました。

最高気温とアイスの売上げ個数の関連の事例（ダミーデータ）で解説しようと
思ったのですが、ラベル付散布図のご案内にもっと良い例があるので、
例を変えることにしました。

こちらをご覧下さい。

→　http://www.datamining.jp/ma/20090601.htm

一番上の「図１」画像で示したのは、左側が散布図描画用の基データです。
上側にあるのは、相関係数行列。Excelの分析ツールで求めました。

右側の散布図は、Excelに標準で備わっているグラフ・ウィザードの機能で
作成しました。

３１行のデータがありますが、相関係数や散布図を見る限り、２つのデータの
関連は無いように見えます。

それでは、次の図はどうでしょうか。

図２では、グループ別に色を付けてみたものです。
散布図を見ると、どうも層別にすれば、何らかの関係がありそうです。

ここで使用したプログラムは、発売中の「カラーラベル付き散布図」です。

　　カラーラベル付き散布図：
　　　→　http://www.datamining.jp/goods/dms207.htm

図３ではその層別にしたデータから、青色データのみを抽出しました。
図４では同様に赤色データのみを抽出しました。

青色データと赤色データ、ご覧になった読者の皆さんは、それぞれ傾向が
表されていることは、一目瞭然でしょう。

今号で説明している詳しい内容については、こちらをご覧下さい。
図で説明しています。

　　→　http://www.datamining.jp/ma/20090601.htm

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新型インフルエンザについて連日報じられていますが、手洗いやうがいの励行を
わたくしからも呼びかけます。

また、既に病状が現れている方については、お見舞い申し上げます。
一日も早い回復をお祈りします。

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発行：　米谷　学
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