課題内容

• 平成26年経済センサス‐基礎調査「概況データ」（後述）より、売上(収入)金額(百万円) と、各主要データ（企業等数(注)、 事業所数、 従業者数）との関係性を分析し、Jupyter Notebook(ipynb)上で説明してください。
  • 各主要データのうち、売上(収入)金額(百万円) と関係性が高い市区町村と低い市区町村にをみつけ、それぞれどのような地域および傾向なのかを説明してください。
  • 上記において関係性が低い地域については、どのような理由が考えられるかを説明してください。
• （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

• 平成26年経済センサス‐基礎調査（東京都）
  • 31-3 企業産業（大分類）、単一・複数（海外を含む）（２区分）別企業等数、事業所数、従業者数、売上（収入）金額及び１企業等当たり売上（収入）金額－市区町村データ

備考

• 本データには東京都の市区町村のデータが掲載されています。本課題を進める上では、必ずしも東京都のデータを活用しなくとも支障はありません。別の都道府県や、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。