目次 Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の1) (結果抜粋)Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の2) (統計の手法1)Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の3) (統計の手法2) 結果抜粋 研究の目標、手法 目標東京都の家賃やそれに関連する属性の関連性を研究したいその関連性についての結果をグラフにして可視化にする手法2020年8月でネットで載せていた家賃データをプログラムで自動収集(データ元:https://suumo.jp)82,812建物、624,499部屋のデータを基に分析 研究結果の抜粋 東京の家賃価格の分布Xはグループに分ける家賃(円)、Yは数(kは1,000) 価格と面積の関係(23区と市部に分ける)青い点が23区、赤い点が市部、Xは面積(平方メートル)、Yは家賃(Mは百万円) 区ごとに平均価格の分布(23区)Xは数(kは1,000)Yは23区箱ひげ図の見方:一番左側の線は最小値箱の左側は第1四分位点箱の中の線は中央値箱の左側は第3四分位点一番右側の線は最大値 方向と区市町村の価格ヒートマップXは8方向Yは23区色が明るいほど価格が高い色が暗い(青い)ほど価格が低い Post navigation Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の2)