課題内容

• 「平成22年度パーソントリップ調査（東京都市圏）」（後述）より、一日の移動目的「自由」の交通量が多い地域とその特徴を分析し、それを踏まえて実際に分析を進めるうえでの計画をJupyter Notebook(ipynb)上で説明してください。
  • データフォーマット（スプレッドシート）をよく読み、データの扱いに注意してください。
  • こちらの「Map of Geometry」から地図上で大まかな調査地域を確認できます(GoogleFusionTableを利用)。
  • 上記において実際に一日の移動目的「自由」の交通量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。
  • 用語の定義を把握することが重要です。 ex) 「自由」とは具体的にどのような移動目的のことでしょうか？
• （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

• 平成22年度パーソントリップ調査（東京都市圏）　サンプル
  • データ説明資料
  • ソース：　 国土数値情報　交通流動量 パーソントリップ発生・集中量データ

備考

• 本データには東京都全域の移動手段・目的別の交通量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。