Developing learning programs and e-learning materials for data analysis practice on the theme of weather and food and drink

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前年度は国内各観測地点の気温データ（毎時の気温、毎日の平均気温、毎月の平均気温、毎年の平均気温）および各観測地点の位置データ（緯度、経度、標高）に関して、データに内在するパターンの抽出を行ったが、当年度はこれに降水量データ（毎時間の降水量、毎日の降水量、毎月の降水量、毎年の降水量）を加えたパターン抽出を行った。また、前年度は一時点のデータ、すなわちトランザクションデータの分析が主であったが、気象データが元来時系列データであることを踏まえ、時系列分析の学習への適用について検討した。具体的には、気温データならびに降水量データを対象に自己回帰移動平均モデルを用いて実際の分析を行い、時系列分析のやり方とともに根本にある概念を理解するための教材について目途をつけた。特に、時系列分析適用の妥当性ならびに前処理について、視覚および統計量の両面からどのような学習が可能か検討を行った。ただし、予定していた気象データと飲食データの関係についての教材の検討は完了しなかった。一方、気象データベースと解析用ソフトウェアとの間をシームレスにつなぐために、簡単な操作でデータベースから解析対象とするデータを抜き出して解析用ソフトウェアでの分析に適した形式に整えるパーソナルコンピュータ用アプリの設計を行い、プロトタイプを実装した。具体的には、データの種類（気温、降水量など）と観測間隔（毎時、毎日、毎月、毎年）と期間（開始時点と終了時点）と観測地点をマウス操作で指定すると、対応したデータのファイルが解析ソフトでの解析に適した形式で作成されるパーソナルコンピュータ用アプリである。