27 実習
27.1 Excelを用いたIrisデータセットの分析と可視化
Irisデータセットは，研究者R.A. Fisherが1936年の論文「The use of multiple measurements in taxonomic problems」で使用されたデータセットです。現在では，機械学習やデータ分析の分野で広く使用されており，特に分類問題のベンチマークとして知られています。
27.1.1 Irisデータセットの概要
Irisデータセットは，3種類のアヤメの花（Setosa，Versicolor，Virginica），それぞれ50標本の計150標本から構成されています。各標本は，萼と花弁の長さと幅を測定した4つの特徴量を持っています。
- sepal length: 萼の長さ
- sepal width: 萼の幅
- petal length: 花弁の長さ
- petal width: 花弁の幅
このデータセットは以下のようになっています。
| Id | sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | species |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 2 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 3 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| … | … | … | … | … | … |
| 150 | 5.9 | 3.0 | 5.1 | 1.8 | Iris-virginica |
Idは各標本の識別子で，speciesはアヤメの種類を示しています。sepal_length，sepal_width，petal_length，petal_widthは各標本の特徴量です。
27.1.2 実習内容
本実習では，Irisデータセットを使用して，Excelを用いた計算およびグラフ作成を行います。得られた計算結果およびグラフをもとに，Word文書として考察を含むレポートを作成してください。
- Setosa（標本1～50）の
sepal_lengthに関する以下の統計量を求めよ．- 平均値
- 中央値
- 最大値
- 最小値
sepal_lengthが5.0以上の標本の個数
- Setosa（標本1～50）の
sepal_lengthとsepal_widthの相関関係を調べよ．- ヒント：散布図と相関係数を用いて調べること．
- 三種類の花（Setosa，Versicolor，Virginica）の
petal_lengthの分布を比較するため，一つの箱ひげ図を作成せよ．
27.1.3 ダウンロード
- Excel形式のIrisデータセット：iris.xlsx
- レポートのテンプレート：report_template.docx
27.1.4 レポートの構成
レポートの構成は以下のようにしてください。
- タイトル（「Excelを用いたIrisデータセットの分析と可視化」にする）
- 氏名，学籍番号
- 概要（50~100字程度）
- はじめに
- Irisデータセットの概要や実習の目的など
- ※生成AIの使用可
- 実習内容
- 実習1: 統計量の計算
- 実習2: 相関関係の調査
- 実習3: 箱ひげ図の作成
- ※生成AIの使用不可
- 考察
- 実習結果に対する考察，気づきなど
- ※生成AIの使用不可
- おわりに
- 実習全体のまとめ
- ※生成AIの使用不可
- 謝辞
- 必要に応じて。生成AIを使用した場合はその旨を記載
- 参考文献
- 論文，Webページ，教材などを適切な形式で記載
27.1.5 注意事項
- レポートは論理的かつ明確に記述すること．
- 数式，図，表を適切に使用し，レポートを作成すること．
- 数式番号，図表番号を付けること．
- 図表番号は相互参照を使用し，本文中で参照すること．
- 参考文献の形式に注意すること．
- Excelで作成したグラフはベクター画像としてWord文書に挿入すること．
27.1.6 提出方法
- レポートのファイル名は「
学籍番号_氏名.docx」とすること． - Google Classroomに提出すること．