仮説を立てて検証しよう

商店街のイベントの来場者数を予測する

過去の商店街のイベントに関する記録を確認しましょう。

イベントは毎月1回、第3日曜日に開催されます。ここでは1年間（12回分）のデータを用いて分析を行います。

データには、開催日の来場者数、気温、天気、そしてフリーマーケットの出店数が記録されています。

今回予測したいのは「次回の来場者数」ですので、「来場者数」が目的変数になります。

もし「次回の来場者数」を説明するための変数、すなわち「説明変数」を見つけられれば、予測はより正確になるでしょう。

データの整理

仮説を立てる前に、利用可能なデータを整理しましょう。特に、データの可視化は仮説を立てる上で大きなヒントとなります。

まずは、来場者数と関連するデータを表で確認し、棒グラフで可視化しましょう。

イベントの来場者数

月	来場者数	気温（度）	天気	フリーマーケットの出店数
1月	521	9		5
2月	430	11		3
3月	312	14		7
4月	742	19		6
5月	810	23		5
6月	632	27		10
7月	340	29		7
8月	785	26		11
9月	420	22		6
10月	348	16		4
11月	701	12		4
12月	259	8		2

イベントの来場者数（棒グラフ）

仮説を立てる

来場者数に影響しそうな要素は何でしょうか？いくつかの仮説を考えましょう。

• 仮説①気温：気温が寒すぎたり暑すぎると来場者数に影響を及ぼすのではないか？
• 仮説②天気：晴れや曇りの日は来場者数が増え、雨の日は減少するのではないか？
• 仮説③フリーマーケットの出店数：フリーマーケットの出店数が増えるほど、来場者数も増えるのではないか？

それでは、これらの仮説をデータとともに検証しましょう。

仮説を検証する

気温、天気、フリーマーケットの出店数と来場者数の関係性を、グラフで可視化して探りましょう。

気温とイベントの来場者数（散布図）

天気とイベントの来場者数（散布図）

フリーマーケットの出店数とイベントの来場者数