�m�f�[�^���́n�U�z�}��O�ꊈ�p���āu�֌W�v���Ž��� �` �֌W�ƋK�͂���x�Ɍ����F�₳�����f�[�^����

�f�[�^���͂̏������牞�p�܂ŏ������ƒX�e�b�v�A�b�v���Ȃ���w��ł����A�ڂ̑�12��B�O���t�𗘗p���č��ړ��m�̊֌W��A���̒��ł̒l�̑傫�����Ž������܂��B�U�z�}��o�u���`���[�g�̏ڍׂȎ�舵���Ǝ��o�I�ȕ��͂ɂ‚��āA�P�[�X�X�^�f�B��ʂ��Ċw�т܂��傤�B

» 2023�N12��07�� 05��00�� ���J
[�H�R���C��]
u₳f[^́ṽCfbNX

�A�ږڎ�

�A�ځF

�w�Љ�l1�N������w�ԁA�₳�����f�[�^���́x

Љl1NwԁA₳f[^

�@���̘A�ڂł́A�f�[�^�����܂��܂Ȋp�x���番�͂��A���̔w��ɂ���L�v�ȏ������o�����@���w�т܂��B
�@�f�[�^�̎��W���@�A�f�[�^�̎�舵���A���͂̎�@�Ȃǂɂ‚��Ă̍l��������̗�Ő�������ƂƂ��ɁA�g�߂Ɏg����\�v�Z�\�t�g�iExcel��Google�X�v���b�h�V�[�g�j�𗘗p�����쐬����Љ�܂��B
�@�K�v�ɉ����āAPython�̃v���O�����ⓝ�v�\�t�gR�Ȃǂł̍쐬��ɂ��G��邱�Ƃɂ��܂��B
�@���w�Ȃǂ̑O��m���͓��ɖ₢�܂���B���̗͂𔲂��Ă��ЂƂ��C�y�ɓǂݐi�߂Ă��������B

HR �H�R��

�M�ҏЉ�F IT�n���C�^�[�̖T��A���΍u�t�Ƃ��ē���ŏ��E�v���O���~���O�֘A�̎��Ƃ��A�ꋴ���AI�֘A�̎��Ƃ�S���B�����A�G����o�āA�s�A�m�ƃo�C�I������Ɗw�Ŏn�߂���w�K�Ȑ��͏�ɕ��R�B��̌����́A�ŋߖ���������99��ň�U���f�B����Ƀ��^�[�����C�_�[��ڎw���A��^��֖Ƌ����擾�B1�N�����ăR�c�R�c�ƒ������A�悤�₭�o�C�N���w���i�܂���������j�B


�@�O���̓s�{�b�g�e�[�u���ɂ��N���X�W�v�\�̍쐬�ƃq�[�g�}�b�v�𗘗p���ĕ��z���Ž������܂����B����́A�U�z�}�ƃo�u���`���[�g�ɂ���ĕ��z���Ž������܂��B

�@����������ڊԂ̊֌W�╪�z���Ž�������̂ɕ֗��ł����A�q�[�g�}�b�v�͕ϐ������`�ړx�⏇���ړx�ł���ꍇ�A�܂��́A�K���ɕ������Ă���Ԋu�ړx�̏ꍇ�ɕ֗��ł��B�O�񌩂����C���̉��i�͊Ԋu�ړx�ł����A������K���ɕ����ė��p���܂����B�]���͂������������ړx�ł����A�֋X�I�ɊԊu�ړx�Ƃ��Ď�舵���A����ꂽ���ϒl�ɂ���ĊK���𕪂��Ă��܂����B���Ȃ݂Ɏړx�ɂ‚��Ă���2���Ő������Ă��܂��B

�@�����舵���U�z�}�́A��Ƃ��ĕϐ����Ԋu�ړx�̏ꍇ�Ɏg���܂��B�����ŁA�O��̃f�[�^�����̂܂܁i�K���ɕ������Ɂj�U�z�}���쐬���Ă݂܂��B����́A������z���܂߂��\����ɁA���i�ƕ]���A�����Ĕ�����z�̊֌W���U�z�}��o�u���`���[�g�ŕ��͂��Ă������Ƃɂ��܂��i�}1�j�B�O�񓯗l�A�f�[�^�͉ˋ�̂��̂ł��B

Uz}ƃou`[g �}1�@�U�z�}�ɂ�镪�z�̉Ž����{�K�͂̉Ž������o�u���`���[�g�I
���C���̉��i�ƕ]���̊֌W�ɑ΂���A������z�̑傫�����Ž����������B�U�z�}���ƁA2�‚̕ϐ��i���i�ƕ]���j�̊֌W����������Ȃ��B�������o�u���`���[�g�Ȃ�A2�‚̕ϐ��̊֌W�����łȂ��A����1�‚̕ϐ��i������z�j�̑傫�����Ž����ł���B

�@����̃e�[�}�́A�U�z�}�𗘗p����2�‚̕ϐ��̊֌W�̉Ž������邱�Ƃł��B����Ƀo�u���`���[�g�𗘗p����2�‚̕ϐ��̊֌W�����łȂ�����1�‚̕ϐ��̋K�́i�傫���j���Ž������܂��B�㔼�̃R�����ł́A�U�z�}��F�������ăO���[�v���Ž���������@�ƁA�������̍��ڂɂ‚��ĎU�z�}���܂Ƃ߂č����@�ɂ‚��Ă��Љ�܂��B


�@���̋L���́A�f�[�^���͂̏������牞�p�܂ŏ������ƒX�e�b�v�A�b�v���Ȃ���w��ł����A�ڂ̑�12��ł��B���ɁA��7�񂩂獡��̎U�z�}�^�o�u���`���[�g�܂ł́u�Ž����V���[�Y�v�Ƃ��āA�O���t�̎g�����ƕ��͂̊ϓ_�ɂ‚��ĉ�����Ă��܂��B��7��̖_�O���t�A��8��̐܂���O���t�A��9��̉~�O���t�^�p���[�g�}�A��10��̃q�X�g�O�����^���Ђ��}�A��11��̃N���X�W�v�\�^�q�[�g�}�b�v�������Ă��Q�Ƃ��������B�����̃O���t�̖ړI�ƌ��p�Ȃǂɂ‚��āA���ʗ\�����ŊȒP�ɐ������Ă��܂��B���O�Ɋm�F���Ă����Ƃ�藝�����[�܂�ł��傤�B

���̋L���Ŋw�ׂ邱��

�@����͈ȉ��̂悤�ȃ|�C���g�ɂ‚��āA���͂̕��@��ڂ̕t���ǂ�������Ă����܂��B

  • �U�z�}�ɂ�镪�z�̉Ž��� �c�c �Ԋu�ړx�̃f�[�^�̊֌W���Ž�������
  • �o�u���`���[�g�ɂ�镪�z�ƋK�͂̉Ž��� �c�c �U�z�}�̒��Œl�̑傫�����Ž�������
  • �U�z�}��o�u���`���[�g�̊��p �c�c �����̎U�z�}����x�ɍ������A�O���[�v�ɂ��F���������肷��

�@�ł́A��{�̊�{�ł���U�z�}�̍쐬���猩�Ă����܂��B�T���v���t�@�C���̗��p�ɂ‚��Ă̐����̌�A�{�҂ɐi�݂܂��傤�B

�T���v���t�@�C���̗��p�ɂ‚���

�@�{�e�ł́A�\�v�Z�\�t�g���g���Ď�𓮂����Ȃ���w��ł����܂��B�\�v�Z�\�t�gMicrosoft Excel�p��.xlsx�t�@�C�����_�E�����[�h�ł���悤�ɂ��Ă��܂��B�f�X�N�g�b�v�ł�Excel���茳�ɂȂ��ꍇ�́AMicrosoft�A�J�E���g������Ύg����������Microsoft 365�I�����C���A��������Google�A�J�E���g������Ύg����������Google�X�v���b�h�V�[�g�iGoogle Sheets�j�����g�����������BMicrosoft 365�I�����C���̏ꍇ�́A.xlsx�t�@�C����OneDrive�ɃA�b�v���[�h���Ă���J���Ă��������BGoogle�X�v���b�h�V�[�g�̏ꍇ�́A.xlsx�t�@�C����Google�h���C�u�ɃA�b�v���[�h���Ă���J������Łm�t�@�C���n���j���[�́mGoogle �X�v���b�h�V�[�g�Ƃ��ĕۑ��n�����s���Ă��������iGoogle�X�v���b�h�V�[�g�Ǝ��̋@�\���g���Ă���ꍇ�́A�t�@�C�������L���ĎQ�Ƃł���悤�ɂ��܂��B���̏ꍇ�́A�Y������ӏ��Ŏg�������L���܂��j�B

�U�z�}���쐬���Ċ֌W���Ž������� �` �O��l�⍀�ڂ̓��������‚��悤

�@�ł́A���������U�z�}���쐬���Ă݂܂��傤�B�T���v���t�@�C��������������_�E�����[�h���A�m���C���̔���グ�i1�j�n���[�N�V�[�g���J���Ď��g��ł݂Ă��������BGoogle�X�v���b�h�V�[�g�̏ꍇ��������̃T���v���t�@�C�������p�ł��܂��B���j���[����m�t�@�C���n�|�m�R�s�[���쐬�n��I�����AGoogle�h���C�u�ɃR�s�[���Ă��g�����������B

�@�菇�͐}�̌�ɉӏ������Ŏ����Ă����܂��B�������A�^�C�g����O���t�̕\���ʒu�A�T�C�Y�ȂǁA�f�[�^���͂��̂��̂ɂ��܂�֌W�̂Ȃ��ݒ�ɂ‚��Ă͏ȗ����Ă���܂��B�Ȃ��A����ł��菇��������Ă���̂ŁA�������ˆ�’ǂ������������͂��Ђ��������������B

����1�@Excel�ł̎U�z�}�̍���


C̉iƕ]̎Uz} �}2�@���C���̉��i�ƕ]���̎U�z�}�i�����C���[�W�j
�O��́A���i�ƕ]�����O���[�v�����A�K���ɕ����ăq�[�g�}�b�v���쐬�������A���i�͊Ԋu�ړx�ł���A�]�����֋X�I�ɊԊu�ړx�Ƃ��Ĉ����̂ŁA�f���ɎU�z�}�Ƃ��ĕ\���Ă݂悤�B

�@�ȉ��̎菇�Ői�߂Ă����܂��傤�B

Excel�ł̑���菇

  • �Z��C3�`D1003��I������
  • �m�}���n�^�u���J���A�m�U�z�}�iX, Y�j�܂��̓o�u���`���[�g�̑}���n�{�^�����N���b�N����
  • �m�U�z�}�n��I������

Google�X�v���b�h�V�[�g�ł̑���菇

  • �Z��C3�`D1003��I������
  • ���j���[�o�[����m�}���n�|�m�O���t�n��I������
  • �m�O���t�G�f�B�^�n��ƃE�C���h�E�Łm�O���t�̎�ށn���X�g����m�U�z�}�n��I������

�@�Z��C3�`D1003��I������ɂ̓h���b�O��������m���O�n�{�b�N�X�ɁuC3:D1003�v�Ɠ��͂�������ȒP�ł��B����Ő}3�̂悤�ȎU�z�}���쐬����܂��B

C̉iƕ]̎Uz}i쐬rj �}3�@���C���̉��i�ƕ]���̎U�z�}�i�O��l�̔����j
���i�������iX���j�A�]�����c���iY���j�Ƃ����U�z�}���쐬���ꂽ�B�ꌩ����65���~�߂��ɊO��l�i�����ȃ��C���j�����邱�Ƃ�������B���i�ƕ]���͂����ނ˔�Ⴕ�Ă���悤�����A�ቿ�i�̃��C���قǕ]���̂΂�‚����傫���悤�ɂ�������B

�@�}3����A65���~�i���ۂ̒l��64��5000�~�j�̃��C�����O��l�Ƃ��đ��݂��邱�Ƃ�������܂��B�����ŁA�����ȃ��C���͏��O���A�l�����W���Ă��镔�����ڍׂɌ��邽�߂ɁA�����̍ő�l��ύX���Ă݂܂��傤�B�����ł́A�ő�l��20000�Ƃ��܂��B

Excel�ł̑���菇

  • �����̖ڐ����E�N���b�N���m���̏����ݒ�n��I������
  • �m���̏����ݒ�n��ƃE�C���h�E�Łm�ő�l�n�Ɂu20000�v�Ɠ��͂���
    • �m�ő�l�n�Ƃ������ڂ��\������Ă��Ȃ��ꍇ�́A�m���̃I�v�V�����n�{�^�����N���b�N���A�m�����̃I�v�V�����n�Ƃ������ڂ��N���b�N����΁A�m�ő�l�n�����͂ł���悤�ɂȂ�

Google�X�v���b�h�V�[�g�ł̑���菇

  • �O���t���E�N���b�N���m���n�|�m�����n��I������
  • �m�O���t�G�f�B�^�n��ƃE�C���h�E�́m�J�X�^�}�C�Y�n�^�u�Łm�ő�l�n�Ɂu20000�v�Ɠ��͂���

�@����ŁA�}2�i�����C���[�W�j�̂悤�ȎU�z�}���쐬����܂��B�O�񌩂��ʂ�A2,000�~����3,000�~�ŁA�]����3.5����4.5������̏��i���������Ƃ�������܂��ˁB����ɁA�O���t���������d�v�Ȃ��Ƃ��ǂݎ��܂��B����́A�]����5.0�œ��ł��ɂȂ��Ă���Ƃ������Ƃł��B���������A2,000�~����3,000�~�������5.0�Ƃ����]���ƁA20,000�~���邢�͂���ȏ�̉��i�̃��C����5.0�͓������l�����•]���ł��傤���B�i���̗ǂ������ȃ��C���ł���΁u��5�‚ł͂Ȃ���100�‚�t�������v�Ƃ����悤�ɁA�����ƍ����]����t�������l�������̂ł͂Ȃ��ł��傤���B�l�b�g�V���b�s���O�̌��R�~��5�i�K�]���������̂ŁA�}2�̂悤�ȃO���t�ɂȂ��Ă��܂��܂����A���@�ׂ��Œ����ɕ]������̂ł���΁A100�_���_�ɂ��������悳�������Ƃ������Ƃ�������܂��ˁB


AIm

�@���C���̕]���Ƃ��ẮA�p�[�J�[�|�C���g�ƌĂ΂��]�����L���ł��B�p�[�J�[�|�C���g�ł́A�F�╗���A���Ȃǂ���ɁA100�_���_�Œl���^�����܂��B�ڍׂɂ‚��ẮA�T�b�|���r�[���̃��C���Ɋւ���y�[�W�Ȃǂ����Q�Ƃ��������B


�o�u���`���[�g���쐬���ċK�͂��Ž������� �` ����グ�ɍv�����Ă���N���X�����‚���

�@�}2��}3������ƁA���鉿�i�̃��C�����ǂ̂悤�ȕ]���𓾂Ă��邩��������܂����A���̃��C���̔���グ���ǂ̒��x�ł��邩�͕�����܂���B�荠�ɍw���ł��郏�C���́A�P���͈����Ă����㐔�ʂ������̂ŁA���v�̔�����z���傫���ƍl����ꂻ���ł��B����A�����ȃ��C���́A�P���������̂ŁA���㐔�ʂ����Ȃ��Ă����v�̔�����z�͑傫����������܂���B�����ŁA�U�z�}�ɔ�����z�̂悤�ȁu�K�́v�i�傫���j��\���l�𔽉f�����邽�߂Ƀo�u���`���[�g������Ă݂܂��傤�B

�@�쐬�̕��@�͊ȒP�ł��B�����ɑΉ����鍀�ڂƏc���ɑΉ����鍀�ځA�K�͂ɑΉ����鍀�ڂ��w�肵�ăO���t���쐬���邾���ł��B

�@�ł́A�U�z�}�̍쐬�ɗ��p�����t�@�C���́m���C���̔���グ�i2�j�n���[�N�V�[�g���J���Ď��g��ł݂Ă��������B�m���C���̔���グ�i1�j�n�Ɠ����f�[�^�ł����A��Ƃ��₷���悤�ɕʂ̃��[�N�V�[�g�ɂ��Ă����܂����B�ӏ������ɂ����ȉ��̎菇�Ńo�u���`���[�g���쐬���Ă݂܂��傤�B����ɂ‚��Ă��A����ł̉�����p�ӂ��Ă���̂ŁA�������ˆ�’ǂ������������͂��Ђ��������������B�Ȃ��A���݂̂Ƃ���AMicrosotf 365�I�����C���ɂ̓o�u���`���[�g�̋@�\������܂���B

����2�@Excel�ł̃o�u���`���[�g����


Excel�ł̑���菇

  • �Z��C3�`D1003�ƃZ��F3�`F1003��I������
  • �m�}���n�^�u���J���A�m�U�z�}�iX, Y�j�܂��̓o�u���`���[�g�̑}���n�{�^�����N���b�N����
  • �m�o�u���n��I������

Google�X�v���b�h�V�[�g�ł̑���菇

  • �Z��C3�`D1003�ƃZ��F3�`F1003��I������
  • ���j���[�o�[����m�}���n�|�m�O���t�n��I������
  • �m�O���t�G�f�B�^�n��ƃE�C���h�E�Łm�O���t�̎�ށn���X�g����m�o�u���`���[�g�n��I������
  • �m�T�C�Y�n�{�b�N�X�Łu������z�v��I������

�@�O���t������Z���͈̔͂�I������ɂ́A�h���b�O����ƁmCtrl�n�{�h���b�O����ŗ��ꂽ�͈͂�I����������m���O�n�{�b�N�X�ɁuC3:D1003,F3:F1003�v�Ɠ��͂�������ȒP�ł��B�������AGoogle�X�v���b�h�V�[�g�ł́A���̎w�肪�ł��Ȃ��̂ŁA�m���O�n�{�b�N�X�ɁuC3:D1003�v�Ɠ��͂�����A�mCtrl�n�L�[�������Ȃ���Z��F3�`F1003���h���b�O����K�v������܂��B�ʂ̕��@�Ƃ��ẮAE��̌��o�����N���b�N���m����\���n��I��������A�m���O�n�{�b�N�X�ɁuC3:F1003�v�Ɠ��͂���̂��ȒP�ł��B

�@���̒i�K�ł́A�}4�̂悤�ȃO���t�ɂȂ��Ă��܂��B

C̃ou`[gi쐬rj �}4�@���C���̉��i�A�]���A����グ�̃o�u���`���[�g�i�쐬�r���j
��肠�����쐬���ꂽ�o�u���`���[�g�B��65���~�̍����ȃ��C���͂��Ȃ蔄��グ���傫�����Ƃ�������B�荠�ȉ��i�̃��C���Ɋւ��Ă̓o�u���i�~�j���d�Ȃ��Ă���̂ł悭������Ȃ��B�����̍ŏ��l�ƍő�l�A�o�u���̃T�C�Y�𒲐����悤�B

�@�����āA�ȉ��̎菇�ōŏ��l�ƍő�l�̐ݒ��o�u���T�C�Y�̕ύX���s���Ă����܂��傤�B�������AGoogle�X�v���b�h�V�[�g�ł̓o�u���T�C�Y�������I�Ɍ��߂��A�ύX���ł��Ȃ��悤�Ȃ̂ŁA���̑���͏ȗ����܂��B

Excel�ł̑���菇

  • �����̖ڐ����E�N���b�N���m���̏����ݒ�n��I������
  • �m���̏����ݒ�n��ƃE�C���h�E�Łm�ő�l�n�Ɂu0�v�Ɠ��͂���
  • �m���̏����ݒ�n��ƃE�C���h�E�Łm�ŏ��l�n�Ɂu20000�v�Ɠ��͂���
    • �m�ő�l�n�Ƃ������ڂ��\������Ă��Ȃ��ꍇ�́A�m���̃I�v�V�����n�{�^�����N���b�N���A�m�����̃I�v�V�����n�Ƃ������ڂ��N���b�N����΁A�m�ő�l�n�����͂ł���悤�ɂȂ�
  • �f�[�^�n��i�o�u���̕����Ȃ�ǂ��ł��悢�j���N���b�N���č�ƃE�C���h�E�̕\�����m�n��̏����ݒ�n��ƃE�C���h�E�ɐ؂�ւ���
    • ��ƃE�C���h�E���\������Ă��Ȃ��ꍇ�́A�f�[�^�n����E�N���b�N���m�f�[�^�n��̏����ݒ�n��I������Ƃ悢
  • �m�o�u���T�C�Y�̒����n�{�b�N�X�Ɂu15�v�Ɠ��͂���

Google�X�v���b�h�V�[�g�ł̑���菇

  • �O���t���E�N���b�N���m���n�|�m�����n��I������
  • �m�O���t�G�f�B�^�n��ƃE�C���h�E�́m�J�X�^�}�C�Y�n�^�u�Łm�ő�l�n�Ɂu20000�v�Ɠ��͂���

�@����ŁA�}5�̂悤�ȃo�u���`���[�g�ɂȂ�܂��B

C̃ou`[g �}5�@���C���̉��i�A�]���A����グ�̃o�u���`���[�g�i������j
2,000�~�ȉ��̈����ȃ��C����]���̒Ⴂ���C���̓o�u���̃T�C�Y�����������Ƃ��炩��T���Ĕ�����z�����������Ƃ�������B���̈���ŁA���i�������Ȃ��Ă��A���v�̔�����z�͎荠�ɓ���ł��郏�C���Ƃ���قǕς��Ȃ����Ƃ�������B

�@���i�̍������C���͂���قǔ��㐔�ʂ��傫���킯�ł͂���܂��񂪁A������z�͂��荠�ȃ��C���Ƃ���قǕς��܂���B���ʂ����Ȃ��Ă�����グ���オ��Ƃ������Ƃ́A�݌ɂ̂��߂̃X�y�[�X�����Ȃ��čςނƂ������Ƃł��ˁB����͑傫�ȃ����b�g�ł��i�����ɁA�ۊǕ��@�ɓ��ʂȔz�����K�v�ɂȂ�����A����ɑ������ۂ̃��X�N���傫���Ȃ����肵�܂����j�B�Ȃ��A�o�u���`���[�g�ł͌n��̃f�[�^���������ƃo�u�����d�Ȃ�߂��āA���Â炭�Ȃ邱�Ƃ�����܂��B���̏ꍇ�̓o�u���̃T�C�Y������������Ƃ�����x���₷���Ȃ�܂��B�Ⴆ�΁A�o�u���T�C�Y���u5�v�ɕύX����ƁA�}5�̒l���W�����Ă���ӏ������₷���Ȃ�܂��B

�R�����@�o�u���`���[�g���O���[�v���ƂɐF��������

�@�O��̃R������k-means�@�𗘗p�����N���X�^�����O�̗�ƁA������q�[�g�}�b�v�Ƃ��ĕ\��������@���Љ�܂����B�U�z�}��o�u���`���[�g�ł����l�ɃO���[�v�ɂ��F�������ł���΁A��葽�p�I�ȉŽ������ł��܂��ˁB�c�O�Ȃ���AExcel�ł͂��Ȃ����̂ŁAPython�ł̃v���O�����ō쐬��������Љ�܂��i�}6�j�B

C̃ou`[giFj �}6�@���C���̉��i�A�]���A����グ�̃o�u���`���[�g�i�O���[�v���Ƃ̐F�����j
�ԂƗ΁A�‚Ǝ��ȂǁA�F���������Â炢����������̂ŁA�}�[�J�[�̌`�ł���ʂł���悤�ɂ����B�}�[�J�[�̃T�C�Y����r���Â炭�͂Ȃ邪�A�O���[�v��������Ă��邱�Ƃ͂悭������B

�@�}6����A���ŕ\����Ă���0���̃O���[�v�͉��i�����荠�ŕ]���͒����炢�Ƃ��������ƁA�~�ŕ\����Ă���1���̃O���[�v���ቿ�i�܂��͒�]���̃O���[�v�ł���A����グ�������傫���Ȃ����Ƃ�������܂��B�܂��A2���̃O���[�v�����i���킸���]���ł���A����グ����r�I�傫�����Ƃ�������܂��B�����A����ȏ�̂��Ƃ͏���������ɂ����ł��ˁB

�@���C���̃f�[�^���g���āAk-means�@�ɂ��6�‚̃O���[�v�����R�[�h�͈ȉ��̒ʂ�ł��B����͑O��Љ���R�[�h�ƂقƂ�Ǔ����ł��B���̃����N���N���b�N����΁A�u���E�U���N�����AGoogle Colaboratory�ňȉ��̃R�[�h���\������܂��iGoogle�A�J�E���g�ł̃��O�C�����K�v�ł��j�B�m�h���C�u�ɃR�s�[�n�{�^�����N���b�N����΁A������Google�h���C�u�ɃR�s�[�ł��܂��B�R�[�h�̕������N���b�N���āmShift�n+�mEnter�n�L�[�������΁A�v���O���������s����A�N���X�^�����O���s�������ʂ�dfresult�Ƃ������O�̃f�[�^�t���[���Ƃ��č쐬����܂��B

�@�R�[�h�̏ڍׂɂ‚��Ă͂��̋L���͈̔͂�傫����E����̂Ŋ������܂����A�R�[�h���̃R�����g�Ɛ������Q�Ƃ��Ă���������΂��������̈Ӗ��͕�����Ǝv���܂��B�Ȃ��A��L�̃����N�ɂ̓O���[�v���Ƃɕ��ϒl�����߂邽�߂̃R�[�h��A���̒l����Ƀq�[�g�}�b�v���쐬���邽�߂̃R�[�h���܂߂Ă���܂��B����Ȃ镪�͂Ɋ��p�ł���̂ŁA���Ђ��Q�Ƃ��������B

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# �f�[�^�̓ǂݍ���
df = pd.read_excel("https://github.com/Gessys/data_analysis/raw/main/12a.xlsx"
                   sheet_name="���C���̔���グ�i1�j", skiprows=2, usecols="A:F")
data = df.loc[:, ["���i", "�]��", "������z"]]

# �f�[�^���X�P�[�����O����i�l�̑傫�����قȂ�̂ŁA0�`1�ɂȂ�悤�ɒ�������j
sc = MinMaxScaler()
data_sc = sc.fit_transform(data)

# k-means�@�ɂ��N���X�^�����O
model = KMeans(n_clusters=6, random_state=0, n_init="auto")
model.fit(data_sc)

# ���̃f�[�^�ɃN���X�^�ԍ���lj�����
cluster_no = pd.DataFrame(model.labels_, columns=["�O���[�v"])
dfresult = pd.concat([df, cluster_no], axis=1)

���X�g1�@k-means�@�ɂ��N���X�^�����O���s���R�[�h
sklearn.cluster���W���[����KMeans�֐��ɂ��k-means�@�̃��f����p�ӂ��AMinMaxScaler�ɂ��ŏ��l��0�A�ő�l��1�ɒ����i�X�P�[�����O�j�����f�[�^data_sc�ɓ��Ă͂߂�B�O��̃R�[�h�ł�StandardScaler���g���ĕW�������s�������A����̓o�u���`���[�g�̃}�[�J�[�̃T�C�Y���w�肷��K�v������̂ŁA������z���X�P�[�����O�������ʂ����̒l�ɂȂ�Ȃ��悤�ɁAMinMaxScaler���g���Ă���B�N���X�^�����O���ꂽ���ʂ�model.labels_�Ŏ擾�ł���̂ŁA���̃f�[�^df�ƁA�擾�����N���X�^�ԍ����‚Ȃ���dfresult�Ƃ������O�̃f�[�^�t���[���ɂ���B

�@���X�g1�̌��ʂ���ɁA���i�������ɁA�]�����c���ɁA������z���o�u���̃T�C�Y�ɂ��A����ɃO���[�v�ɂ��F�������s���R�[�h�͈ȉ��̒ʂ�ł��B�U�z�}��o�u���`���[�g��matplotlib.pyplot���W���[����scatter�֐���f�[�^���ȒP�ɉŽ�������̂ɕ֗���seaborn���W���[����scatterplot�֐��ō쐬�ł��܂��B�����ł�scatterplot�֐����g���Ă��܂��B

!pip install japanize_matplotlib  # ����͍ŏ���1����s���Ă����΂悢

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib

# 20000�����̃f�[�^���������o��
dfbubble = dfresult.loc[dfresult.���i < 20000]
dfsize = data_sc[dfresult.���i < 20000, 2] * 200  # �}�[�J�[�̃T�C�Y���v�Z

# �o�u���`���[�g��\������
plt.figure(figsize=(12, 8))
kwargs = {"linewidth": 0# �g����\�����Ȃ�
sns.scatterplot(x=dfbubble.���i, y=dfbubble.�]��, 
            c=cm.tab10(dfbubble.�O���[�v),  # �}�[�J�[�̐F�̎w��
            s=dfsize,  # �}�[�J�[�̃T�C�Y�̎w��
            style=dfbubble.�O���[�v,  # �}�[�J�[�̌`�̎w��
            **kwargs)
plt.show()

���X�g2�@�O���[�v�ɂ���ĐF���������o�u���`���[�g���쐬����R�[�h
���ږ��ɂ́u���i�v�u�]���v�Ȃǂ̓��{�ꕶ�����܂܂�Ă��邪�AGoogle Colaboratory�ł́A���̂܂܂��ƃO���t�̃^�C�g���Ȃǂɓ��{�ꕶ�����\���ł��Ȃ��B���̂��߁A!pip�R�}���h�ɂ��japanize_matplotlib���W���[�����C���X�g�[�����A�����import���Ă����Bscatterplot�֐��̈���c�Ɏw�肵��cm.tab10�́A10�F�̃J���[�e�[�u����\���B�O���[�v��6�‚���̂ŁA10�F�̂�����6�F�����蓖�Ă���B����style�ɂ̓}�[�J�[�̌`���w�肷��B�����6�‚̃O���[�v�ɑΉ�����`�����蓖�Ă�i�}6�̍����ɕ\������Ă���}����Q�Ɓj�B


�R�����@�����̍��ړ��m�̎U�z�}����x�ɍ쐬����

�@���񗘗p�������C���̃f�[�^�ł́A���ځi��j�̐��͂���قǑ�������܂���ł����B�������A���ڂ������Ȃ�ƁA���ړ��m�̑g�ݍ��킹�������Ȃ�̂ŁA���ƂŎU�z�}�����̂͂��Ȃ�ʓ|�ł��B���̂悤�ȏꍇ�̓v���O�����ɂ���ĎU�z�}���܂Ƃ߂ĕ`�悷��̂�����ł��B

�@�}10�́Aseaborn���W���[����pairplot�֐����g���āA�������̍��ړ��m�̎U�z�}���쐬������ł��B���p����f�[�^��scikit-learn�̃f�[�^�Z�b�g�Ƃ��ėp�ӂ���Ă��铜�A�a�֌W�̃T���v���f�[�^�ŁAage�i�N��j�Asex�i���ʁj�Abmi�i�̊i�w���j�Abp�i�����j�As1�i���R���X�e���[���l�j�As2�i���ʃR���X�e���[���l�j�As3�i�P�ʃR���X�e���[���l�j�As4�i��s1/s3�j�As5�i�������b�̑ΐ��j�As6�i�����l�j�Atarget�i1�N��̓��A�a�̐i�s�x�j�Ƃ������ڂ��܂܂�Ă��܂��B

̎Uz} �}7�@�����̍��ړ��m�̎U�z�}����C�ɍ쐬������
age�`s6�܂ł̍��ړ��m�̎U�z�}�B�Ίp����ɂ��鎩�����g�iage��age�Ȃǁj�̃O���t�̓q�X�g�O�����ƂȂ��Ă���B�܂��A���ʂɂ��F�������Ă���B���A�a�̐i�s�x�Ɛ��̑��ւ����肻���ȍ��ڂ�bmi�Abp�As4�As5������B���A�a�̐i�s�x��s3�i�P�ʃR���X�e���[���l�j�ɂ͕��̑��ւ�����悤�Ɍ�����B

�@�R�[�h�����̃����N����Q�Ƃł��܂��B�����N���N���b�N����΁A�u���E�U���N�����AGoogle Colaboratory�ňȉ��̃R�[�h���\������܂��iGoogle�A�J�E���g�ł̃��O�C�����K�v�ł��j�B���̃����N�ɂ́A���֍s������߂ăq�[�g�}�b�v���쐬���邽�߂̃R�[�h���܂߂Ă���܂��B�����Ă��Q�Ƃ��������B

from sklearn.datasets import load_diabetes  # ���A�a�Ɋւ���f�[�^
import seaborn as sns

df_diabetes = load_diabetes(as_frame=True).frame  # �T���v���f�[�^��ǂݍ���
sns.pairplot(df_diabetes,  # ���p����f�[�^
             hue="sex"# ���ʂɂ��F�������s��
             diag_kind="hist"# �Ίp����̓q�X�g�O�����Ƃ���
             palette = "Set1"# �z�F��Set1���g��

���X�g3�@�����̍��ړ��m�̎U�z�}����C�ɍ쐬���邽�߂̃R�[�h
�����̍��ړ��m�̎U�z�}��seaborn���W���[����piarplot�֐��Ƀf�[�^���w�肷�邾���łł���B�������A�f�[�^���Ƒg�ݍ��킹�������̂ŁA���s�ɂ͂��Ȃ�̎��Ԃ������邱�Ƃɒ��ӁB



�@����́A�U�z�}�𗘗p���ĊԊu�ړx�̍��ڊԂ̊֌W���Ž������܂����B�o�u���`���[�g�𗘗p����΁A�����̊֌W�ɉ����āA�K�͂��Ž������A����Ȃ镪�͂ɖ𗧂Ă邱�Ƃ��ł��܂��B�o�u���`���[�g�̐F�����⑽���̎U�z�}�̍쐬�Ȃǂɂ‚��ẮA�R������Python�̃v���O�������Љ�܂����B����Łu�Ž����V���[�Y�v�͂ЂƋ�؂�ł��B

�@����͊֌W�̋����𐔒l�ŕ\�����߂ɁA���֌W�����v�Z����ƂƂ��ɁA���̎d�g�݂ɂ‚��Ă����Ă����܂��B����ȍ~�̉�A���͂ɂ��\���ւƂ‚Ȃ����Ă������b�ł��B������ǂ������y���݂ɁI

u₳f[^́ṽCfbNX

�u�₳�����f�[�^�����v

Copyright© Digital Advantage Corp. All Rights Reserved.

'; }; BodyAdGAMWithCCE.prototype = Object.create(BodyAdContent.prototype); BodyAdGAMWithCCE.EVENT_INIT = 'init'; BodyAdGAMWithCCE.EVENT_READY = 'ready'; /** * AdContent �̏������Ɨ��p���� */ BodyAdGAMWithCCE.prototype.init = function () { Logger.writeln('BodyAdGAMWithCCE.prototype.init'); this.dispatchEvent(new CustomEvent(BodyAdGAMWithCCE.EVENT_INIT)); }; /** * �L���g�� GAM ���N�G�X�g */ BodyAdGAMWithCCE.prototype.activate = function () { refreshGam('InArtSpecialLink'); this.dispatchEvent(new CustomEvent(BodyAdGAMWithCCE.EVENT_READY)); }; // global reference window.itm = itm; //entry point const build = function( e ) { BodyAdEventBase.polyfill(); const bodyAdManager = BodyAdManager.getInstance(); bodyAdManager.addEventListener(BodyAdManager.EVENTS.READY, function (ev) { bodyAdManager.loadAdvertise(); }); bodyAdManager.init(); } build(); })();

�A�C�e�B���f�B�A����̂��m�点

�X�|���T�[����̂��m�点PR

���ڂ̃e�[�}

Microsoft  WindowsőO2026
lɗȂA{ŌZLeBu_iCYv
4AI by IT - AIAAA
AI for GWjAO
[R[h^m[R[h Zg by IT - ITGWjArWlX̒SŊ􂷂gD
Cloud Native Central by IT - XP[uȔ\͂gD
�V�X�e���J���m�E�n�E �y�����i�r�zPR
���Ȃ��ɂ������߂̋L��PR

RSS�ɂ‚���

�A�C�e�B���f�B�AID�ɂ‚���

���[���}�K�W���o�^

��IT�̃��[���}�K�W���́A �������A���ׂĖ����ł��B���Ѓ��[���}�K�W�������w�ǂ��������B