Pythonを使って東京都家賃についての研究 (3の1)

結果抜粋

ブログに同時掲載：
https://leoluistudio.com/blog/10/python%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E9%83%BD%E5%AE%B6%E8%B3%83%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6%E3%81%AE%E7%A0%94%E7%A9%B6-3%E3%81%AE1-%E7%B5%90%E6%9E%9C%E6%8A%9C/

研究の目標、手法

目標

• 東京都の家賃やそれに関連する属性の関連性を研究したい

• その関連性についての結果をグラフにして可視化にする

  手法

• 2020年8月でネットで載せていた家賃データをプログラムで自動収集（データ元：https://suumo.jp）

• 82,812建物、624,499部屋のデータを基に分析

研究結果の抜粋​

東京の家賃価格の分布

Xはグループに分ける家賃（円）、Yは数（kは1,000）

価格と面積の関係（23区と市部に分ける）

青い点が23区、赤い点が市部、Xは面積（平方メートル）、Yは家賃（Mは百万円）

区ごとに平均価格の分布（23区）

• Xは数（kは1,000）
• Yは23区
• 箱ひげ図の見方：
  • 一番左側の線は最小値
  • 箱の左側は第1四分位点
  • 箱の中の線は中央値
  • 箱の左側は第3四分位点
  • 一番右側の線は最大値

方向と区市町村の価格ヒートマップ

• Xは8方向
• Yは23区
• 色が明るいほど価格が高い
• 色が暗い（青い）ほど価格が低い