学生のタレント好き嫌いを表現したインフォグラフィック – Fujimura Seminar
学部の2年～3年向けの「応用統計論及び演習」という授業では、アンケート等のデータを分析する様々なデータマイニングの方法論について学んでいます。本年度は、その講義の受講者のタレントに対する好感度を分析しましたので、その結果の一部を紹介します。 実施したアンケートは2段階からなり、まず最初のアンケートでは、分析対象のタレント（スポーツ選手等の有名人を含む）の候補を1人5名程度挙げてもらいました。その結果、分析したいという希望が多かった83人のタレントを選びました。そして、2回目のアンケートでは、その83名のタレントに対して、受講者36人が、好きか嫌いかを5段階で評価してもらいました。 その結果を可視化したのが、右の３次元グラフです。右の画像をクリックすると、Webブラウザで３次元で可視化されたグラフが表示されます。Webブラウザは必ずPC版のChromeかFirefoxをお使い下さい。HTML
超「スモールデータ」 – Fujimura Seminar
早速ですが、先ず114の食品のネットワーク可視化結果をご覧下さい。この結果は、114の食品に対して5段階で好きか嫌いかを被験者に尋ねるWebアンケートにより収集したデータで作ったものです。 この可視化は、まず評価者を行、食品を列とする行列を作り、その列ベクトル同士がどれだけ近いかをコサイン類似度で計算して、お互いに類似度が高い食品同士をエッジで接続します。そしてGephiと呼ぶネットワーク可視化ツールでエッジで接続されているノード同士がお互いに近くなるように２次元平面上に配置したものです。これはマイニングの教科書にある古典的な方法で特に何の工夫もありません。それでも、似たような食品がお互いに近くにまとまっていることがわかります。お刺身類は右、野菜は下、洋食は左、麺類と天ぷらが上、という具合です。 同様に、下の階層的クラスタリングの結果をご覧下さい。こちらはコサイン類似度ではなくユークリッド
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talent – Fujimura Seminar
