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
