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gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 3

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

データサイエンティスト養成読本 登竜門編

▼gacco 「社会人のためのデータサイエンス入門」 Week 1 : 統計データの活用 part 2 はこちらです。

kharuka2016.hatenablog.com

1-7. スポーツをデータで科学する〜分析事例⑤

ワールドカップで勝つためには

ワールドカップ2010のデータから勝つための要因を考えてみよう FIFAから国別に得点、シュート数、位置別シュート数、攻撃、守備、反則、パス、走行距離などのデータが公表されている。

資料:FIFA国際サッカー連盟)ウェブサイトより 出典:総務省統計局『なるほど統計学園』

▼以下サイトからエクセルファイルをダウンロード出来ます。

因果関係を分析する(回帰分析)

何を説明したいのか(=被説明変数)

「ワールドカップで勝つためには」という分析の目的からすると、順位、勝率、勝ち数・・・などが考えられる。 ここでは、「勝率」を被説明変数とする。

目的変数とも言いますね。

勝つためには何をすればよいか(=説明変数)

公表されているたくさんのデータから、「勝率」に関係しそうな変数を見つけよう。

先程ダウンロードしてきたエクセルファイルの列から「勝率」に関係しそうな変数を探しましょうよ!と。

1-8. 合計特殊出生率の見方~分析事例⑥

我が国における少子高齢化の現状と展望

急激に進む日本の高齢

65歳以上を高齢者と定義し

総人口に対する高齢者人口割合のことを

高齢化率と呼びます。

WHO世界保険機関の基準では

この高齢化率が14%を超えると高齢化社会

21%を超えると超高齢化社会と定義しています。

日本の高齢化率は2017年の時点でなんと

27.7%!!

ドラゴンボールで言うところのスーパーサイヤ人2ですね。笑

少子化高齢社会

合計特殊出生率」とは?

ある年次の15歳から49歳までの女性の年齢別出生率を合計した数値

1人の女性が一生のうちに、仮にその年次の年齢別出生率で子どもを

生むと仮定した場合の子ども数に相当

人口が維持できる水準(人口置換水準)は2.07

単純に考えても夫婦2人が子供3人をつくらないと人口増加は望めないですよね。

1-9. 国際比較データから日本社会を読み解く~分析事例⑦

国際比較からみる日本社会の高齢社会

世界に先駆けて進む日本の高齢

日本は対高齢化社会へのビジネスを世界に先駆けて経験しているので

世界へ対高齢化社会ビジネスを展開して行きたいですね。

国際比較データでみる平均寿命(2015年)

Q.では国民の経済的な豊かさは寿命と対応している?

国民の経済的な豊かさを一人あたりGDPと定義すると、そうでもないみたいですね。

経済的な豊かさとは?そもそも豊かさとは?何か考えさせられますね。

▼記事の続きは以下へ。

(執筆中です。)

岩波データサイエンス Vol.1

岩波データサイエンス Vol.1

参考