実習

実習#

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。

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。

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。

  1. 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

  2. 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．

  3. 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．

ダウンロード#

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

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．

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．

Contents