高校情報Ⅰ　データの収集・整理・可視化の基本（3か月目第3週）

オープンデータとは？

国や地方公共団体、事業者が保有する広く公開されているデータ（例：人口統計、気象情報など）です。機械判読に適した形式で、原則無償で、自由に二次利用が可能なデータのことです。

誰でもインターネットなどを通じて自由に、営利・非営利を問わず複製、加工、再配布などができるのが特徴です。これにより、行政の透明化、住民サービスの向上、新たなビジネスやイノベーションの創出が期待されています。

3.1 基本のキ：セル・行・列

セル: データを入力する一つ一つのマス目です。
行: 横方向の並びです。通常、1, 2, 3… と番号が振られています。
列: 縦方向の並びです。通常、A, B, C… とアルファベットが振られています。
一つの行には、一件分のデータを、一つの列には、データの項目を入力するのが基本です。

3.2 便利な機能：並べ替えとフィルタ

表計算ソフトには、データを整理するための便利な機能があります。

並べ替え（ソート）: データを特定の基準（例：名前のあいうえお順、単価順、など）に従って並べ替える機能です。データの大小関係や順序を見つけやすくなります。
フィルタ: 特定の条件に合うデータだけを表示する機能です。（例：特定のカテゴリだけ表示、など）

これらの機能を使うことで、大量のデータの中から必要な情報だけを素早く見つけ出すことができます。

💡なぜこれが重要か？
データの種類（尺度水準）によって、使える整理方法や分析手法、そして選ぶべきグラフの種類が変わります。例えば、血液型（質的データ）の平均値を計算しても意味がありませんし、気温の変化（量的データ）を円グラフで表すのは不適切です。

データを扱うときは、まずそのデータが質的なのか量的なのか、そしてどの尺度に当たるのかを意識することが、正しいデータ活用の第一歩となります。

4. データをきれいにする：データクレンジング

集めたデータには、入力にミスがある、値が欠けている（欠損値）、他の値から大きく異なる値（外れ値）がある、単位の不統一である、など、そのまま分析を行うには不向きなものもあります。

このようなデータをそのまま使って分析やグラフ作成を行うと、間違った結論を導き出してしまう可能性があります。そこで重要になるのが、データクレンジング（またはデータクリーニング）です。

データクレンジングは、データの誤りや矛盾を見つけ出し、修正・削除して、データの質を高める作業のことで、信頼性の高い分析を行うために、とても重要です！

📢 データクレンジングの例
・入力ミス: 「東京都」が「東亰都」になっている → 修正する。
・欠損値: 一部身長のデータが入力されていない → 平均値で補うか、そのデータを除外するか検討する。
・表記の揺れ: 「サッカー部」「ｻｯｶｰ部」「Soccer部」が混在している → 表記を統一する。
・単位の不統一: 身長が「cm」と「m」で混在している → 単位を統一する。

💡分析の背景や目的に応じて、欠損値の補完方法、外れ値の取り扱いなどは、慎重に判断することが重要です！

5. データを見える化（可視化）

整理されたデータは、グラフにすることで、その特徴や傾向を一目で理解しやすくなります。伝えたい内容やデータの種類に応じて、最適なグラフを選ぶことが大切です。

◆棒グラフ（量を比べる）

目的: 複数の項目間の量の大小を比較する。
例: クラスの好きな教科アンケートの結果、各部活動の部員数。
ポイント: 棒の長さで量を表す。縦棒グラフと横棒グラフがある。

◆折れ線グラフ（変化を見る）
目的: 時間の経過に伴う量の変化を見る。
例: 一週間の気温の変化、自分のテストの点数の推移。
ポイント: 点を結ぶ線の傾きで変化の度合いを表す。

◆円グラフ（割合を見る）

目的: 全体に対する各項目の割合（構成比）を見る。
例: 一日の時間の使い方、アンケートの回答の内訳。
ポイント: 円グラフは全体を100%として扇形の面積で割合を表す。

◆散布図（関係を見る）

目的:2つの項目間の関係性や相関を見る。
例: 勉強時間とテストの点数の関係。
ポイント: 2つの量を縦軸と横軸に取り、データを点でプロットする。点の分布パターンから関係性を読み取る。

💡グラフ作成の注意点
グラフを作るときは、タイトルや軸ラベル、凡例（はんれい）、単位などを明確にし、誰が見ても誤解なく内容を理解できるように心がけましょう。また、伝えたいメッセージを強調するために、色やデザインを工夫することも大切ですが、過度な装飾はかえって見にくくなることもあるので注意が必要です。

6. まとめ

今回は、データ活用の基本である収集・整理・可視化について学びました。

・データは、アンケートや観察、既存データなど、目的に合わせて収集します。
・表計算ソフトを使えば、データを効率的に整理できます。
・正確な分析のためには、データクレンジングでデータの質を高めることが重要です。
・データはグラフにすることで可視化され、特徴や傾向が理解しやすくなります。
・棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、目的に合ったグラフを選びましょう。

7. 確認クイズ

ヒント：二次利用が可能なルールで公開される公共性の高いデータです。「公開された」という意味合いで呼ばれます。

ヒント：表計算ソフトで、文字や数値を入力するマス目の最小単位です。

ヒント：数値で表現されても、計算ではなく分類や種類を示すために用いられるデータです。

ヒント：データ分析の前に、誤りや欠損などを修正し、データの品質を向上させる作業のことです。

ヒント：時間の経過に伴うデータの変動や推移を示すのに適したグラフです。

確認クイズは、いかがでしたでしょうか？今回の学習が、皆さんのデータ活用能力を高める一助となれば幸いです。閲覧いただき、ありがとうございました！