ダイヤモンド価格分析プロジェクト

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ダイヤモンド価格分析プロジェクト

ダイヤモンド価格分析プロジェクト

本リポジトリは、50,000点以上のダイヤモンドの価格および物理的特徴を含む「Diamonds」データセットを対象にした探索的データ分析（EDA）プロジェクトです。データの前処理から可視化、相関分析までを通じて、ダイヤモンドの価格に影響を与える主要な要因を明らかにします。カラット数、カット、色、透明度などの特徴と価格との関係を多角的に検証し、価格決定要素の理解を深めることを目的としています。

https://github.com/tyudope/diamond-analysis

概要

本リポジトリ「diamond-analysis」は、ダイヤモンドの価格形成要因を明らかにするための探索的データ分析プロジェクトです。対象とする「Diamonds」データセットは、50,000を超えるダイヤモンドのカラット数、カットの品質、色、透明度、物理的寸法といった多様な特徴量と価格情報を含みます。データの前処理や欠損値の確認、特徴量の分布可視化、各特徴量と価格との相関関係の分析を通じて、価格に影響を与える主要な因子を体系的に検証しています。Jupyter Notebook上での分析により、視覚的かつ直感的に結果を把握できる点も特徴です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • ダイヤモンド価格に影響を与える要因を多角的に分析
  • カラット数やカット、色、透明度などの特徴量を詳細に可視化
  • 相関分析により価格決定要因の関係性を明示
  • Jupyter Notebook形式でわかりやすく分析手順を展開

技術的なポイント

本プロジェクトは、Rの「ggplot2」に由来する「Diamonds」データセットを用いた典型的な探索的データ分析（EDA）事例です。Jupyter Notebook上でPythonを使い、pandasやmatplotlib、seabornなどのデータ分析・可視化ライブラリを活用しています。

まず、データの概要把握から始まり、欠損値や異常値の検出・対処を行うことでデータクレンジングを実施しています。続いて、各特徴量の分布をヒストグラムやボックスプロットで視覚化し、カラット数の分布やカット、色、透明度のカテゴリごとの価格差異を詳細に解明しています。これにより、どの特徴が価格に大きく影響するかを直感的に把握可能です。

さらに、ペアプロットや散布図行列を用いて特徴量間の相関関係を検証。特にカラットと価格の強い正の相関、カットの品質が価格に与える影響、色や透明度の違いによる価格差など、複数の要因が複雑に絡み合って価格が決定されていることを示しています。これらの分析結果は、将来的な価格予測モデルの構築やマーケット分析に活用可能です。

また、分析過程がJupyter Notebook上で再現可能な形式で記述されているため、ユーザーは容易に手順を追い、独自の追加分析を行うことができます。データセットもリポジトリ内のdataディレクトリに含まれているため、環境構築後すぐに分析を始められる点も利便性が高いです。

総じて、本リポジトリはダイヤモンド価格の決定要因解析における基礎的かつ実践的なEDAの好例であり、データ分析の学習やビジネスインテリジェンスに役立つ内容となっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitattributes: Git管理用設定ファイル
  • Diamonds Analysis.ipynb: メインのJupyter Notebookで、分析の全過程を記録
  • LICENSE.txt: ライセンス情報
  • README.md: プロジェクト概要と説明
  • data: Diamondsデータセットが格納されたディレクトリ

まとめ

ダイヤモンド価格の決定要因を可視化・分析する実践的EDAプロジェクトです。