課題内容

• 「平成27年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数」（後述）より、犯罪が多い地域とその特徴を分析してください。それを踏まえて、実際に今後、犯罪件数の推計を進める計画を立てて、Jupyter Notebook(ipynb)上で説明してください。
  • 犯罪の種類についても注目してみてください。
  • 上記において実際に犯罪件数を推計するモデルを作成するには、どのような仮説が立てられそうか、どのような説明変数を入れると有意かつ決定係数の高いモデルを作成できそうか、記述してください。
• （できれば）上記のipynbをGithubのリポジトリにPushしてください。

備考

• 本課題は自身で課題設定・仮説構築することに焦点を置いています。特に進め方を指定しません。教本に習った範囲の方法論や自主的に学んだ内容を生かして取り組んでみてください。

データ

• 警視庁 区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数
  • 平成27年　区市町村の町丁別、罪種別及び手口別認知件数

備考

• 本データには東京都の町丁目単位別の犯罪発生件数データが掲載されています。本課題を進める上では、必ずしも東京都全域を対象としなくとも支障はありません。特定の条件の市区町村を対象とするなど、扱う対象は各自にお任せします。

参考（ヒント）

Githubのリポジトリをクローン&プッシュする方法

• こちらの記事を参照してください。

自主的的な学習

• 本課題ではすべてPythonで実装しようとすると、教本に載っていないことも必要になってきます。そこで、ぜひ自力で方法を探し、解決することにもチャレンジしていただきたいと思います。

• 自力で進めるには、まずやりたいことを言語化してみてください。出てきたキーワードに基いて、Google検索、それでもだめなら、teratail等の質問サイトで投稿してみましょう。それでもダメであれば、ラボのGitter上で質問してみてください（笑）

  • teratailでの質問方法については、こちらの記事を参照してください。
  • ラボのオフィス（茅場町）に起こしていただいて、直接質問しに来ていただいても構いません（ご一報ください）。

• 進め方に制約はないため、必ずしもすべてのプロセスを実装する必要はありません。必要に応じて、手動でExcel等で進めて頂いても構いません。