図書室の貸出に関するデータを確認して 新刊の予約数に関する仮説を立て その仮説を検証しましょう
7. スライド学習① ( 7 / 11 )
仮説を立てて検証しよう
図書室の新刊予約数を予測する
過去の新刊の予約に関するデータを確認しましょう。
図書室では毎月何冊かの書籍を入荷しています。書籍を入荷した際に記録されたデータ50件を、事前に整理したものを用いて分析を行います。
データには、事前予約数、前作貸出数、図書室だより、そして価格が記録されています。
| データ | 説明 |
|---|---|
| 事前予約数 | その本が入荷されるまでに予約された件数です。 |
| 前作貸出数 | その本と同一著者の前作の貸出数です。 |
| 図書室だより | 図書室で発行している「図書室だより」で、その本が取り上げられたかどうかを、以下の4つの値で表しています。 ・「紹介なし」：図書館だよりで紹介されていない。 ・「名称のみ」：図書室だよりで書籍名だけ紹介された。 ・「委員紹介」：図書委員の担当するコーナーで紹介された。 ・「先生紹介」：図書室の先生が担当するコーナーで紹介された。 |
| 価格 | その本の定価です。 |
今回予測したいのは「新刊の事前予約数」ですので、「事前予約数」が目的変数になります。
もし「事前予約数」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。
データの外れ値や欠損値は アクティビティで前処理をしましたね
データの確認
過去の新刊の予約に関する記録を表にして確認しましょう。件数が多い為、ここでは10件だけを表示します。
新刊の事前予約数
| 事前予約数 | 前作貸出数 | 図書室だより | 価格 |
|---|---|---|---|
「前作貸出数」「図書室だより」「価格」
これらが説明変数の候補になるね
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、事前予約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。
新刊の事前予約数
本によって 事前予約数はだいぶ違いますね
その原因はなんなんでしょう？
仮説を立てる
事前予約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前作貸出数：前作の貸出数が多いと、新刊の予約数も増えるのではないか？
- 仮説②図書室だより：図書室だよりで取り上げられると、新刊の予約数も増えるのではないか？
- 仮説③価格：高価な書籍の場合は、自分で買わずに借りようとする人が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
前作貸出数、図書室だより、価格と事前予約数の関係性を、グラフで可視化して探りましょう。
前作貸出数と新刊の事前予約数（散布図）
散布図を見ると 前作貸出数と事前予約数に関係はありそう
やっぱり人気の作家さんは新刊の事前予約数も多くなりそうだね
図書室だよりと新刊の事前予約数（散布図）
図書委員や図書の先生が図書室だよりで取り上げると 事前予約数も増えているような感じがします
価格と新刊の事前予約数（散布図）
高価な書籍は 購入するよりも借りにくる人が多いかと思ったけど これを見るとあまり関係なさそうだね
ポ
イ
ン
ト
仮説を掘り下げよう
仮説が実際のデータと合致した場合、その仮説をさらに深く掘り下げ、その有効性をさらに検証することが重要です。仮説が本当に正しいか、確かめるステップに進みましょう。
今回設定した仮説には いくつか有効性があるものがありましたね
次のステップとして 機械学習を用いた予測を行いましょう
