![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2024-01-10T07:28:11+00:00","","") #author("2024-01-10T07:29:48+00:00","","") [[技術資料]] *目次 [#e890b3d5] #CONTENTS ~ **【参考資料】[#n524e1f0] ・EBPM #ref(政策評価と証拠に基づく政策立案（EBPM)の比較.pdf,,政策評価と証拠に基づく政策立案（EBPM)の比較) #ref(英国の EBPMの動向と我が国への EBPM 導入の課題（論説）.pdf,,英国の EBPM（Evidence Based Policy Making）の動向と我が国への EBPM 導入の課題) ・データフュージョン #ref(二次草原消失.pdf,,都市化ポテンシャルマップと二次草原の潜在生育地マップの重ね合わせによる二次草原消失の危険性評価) ・因果探索 #ref(統計的因果探索による社会基盤整備のストック効果の検証.pdf,,統計的因果探索による社会基盤整備のストック効果の検証) ・包絡分析 #ref(DEAの解釈と展望.pdf,,DEAの解釈と展望) #ref(DEAのモデルをめぐって-再論-.pdf,,DEAのモデルをめぐって-再論-) ~ **【目標】 [#i67428c5] 対象として指定した統計データに関連するデータを因果探索を用いて特定し，それらを用いて包絡分析を行うことで指定した項目における各市区町村の効率値および数値的改善案を算出する．また，その結果をWebGISによってフィードバックすることによって，自治体における政策決定の支援を行う． #ref(システムの概要.png,,40%) ~ **【事前準備】[#udebb2c6] ***実行環境 [#rde624e4] ・python 64bit版~ ・python3.7.6~ python3.7の入れ方：https://www.kkaneko.jp/tools/win/python37.html~ pythonバージョンの切り替え方：https://gammasoft.jp/python/python-version-management/ ***ダウンロードするもの [#yd049deg] ・研究室のgoogle drive(iie.lab.tpu.1920)→OK.IIE.IS.TPU→学生→20o_3長瀬→保存期間5年→プログラムにあるsystem_fin.zip ***ファイルの説明 [#yd049def] （system）~ ・final_LiNGAM.py~ 因果探索を行う部分のPythonコード ・final_DEA.py~ データ包絡分析を行う部分のPythonコード ・final_folium.py~ Web-GISを作成するPythonコード （data）~ ・seiki_ALL_LIST_hihu.csv~ 分析に用いる各市区町村のデータが格納されたcsvファイル ・city_location.csv，city_name.csv，city_num.csv~ 全国の市区町村における中心座標，名前，市区町村コード（2022年時点）をそれぞれ格納したcsvファイル ~ **【実行方法と処理の解説】[#q403d9b3] ***システム全体のながれ [#yd049dze] まず，ユーザが指定したターゲット（seiki_ALL_LIST_hihu.csvの中にある項目のいずれか）に影響を与える方向の因果を持つデータ項目を発見するためにLiNGAMによる因果探索を行う．次に，LiNGAMの結果のうち，ターゲットに正の因果性を持つ項目を出力変数，負の因果性を持つ項目を入力変数としてデータ包絡分析（DEA）を行う．最後に，DEAによって求められた各市区町村における評価値をfoliumを用いてWeb－GISとして描画する． 実際の挙動については研究室サーバ上で実際に展開されている本システム(https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/open-bigdata_system/~)や研究室のドライブ上の長瀬のフォルダ（前述の場所）の卒研（プレゼン）というフォルダの中にある卒研時のデモ動画を見るとイメージしやすい． 実際の挙動については研究室サーバ上で実際に展開されている本システム([[https://dic515s2.pu-toyama.ac.jp/open-bigdata_system/]])や研究室のドライブ上の長瀬のフォルダ（前述の場所）の卒研（プレゼン）というフォルダの中にある卒研時のデモ動画を見るとイメージしやすい． また，研究の全体像は長瀬の卒論を読んでいただきたい． ***因果探索(LiNGAM) [#yd049dee] 基本的には前述しているfinal_LiNGAM.pyを実行するだけで処理が完了する．出力として分析結果を格納したcsvファイルが排出される．ただし，以下の点に注意が必要である． ・必要なpythonライブラリをpipなどでインストールしておく必要がある．使用しているライブラリは以下のとおりである #ref(WIKI作成1.png,,100%) ・分析に用いるデータを自身のPC上の任意のディレクトリに配置し，20行目でそれを指定する必要がある #ref(WIKI作成2.png,,50%) ・結果が格納されているcsvファイルの排出先を指定する必要がある #ref(WIKI作成3.png,,50%) ***データ包絡分析(DEA)[#yd189dze] (DEAについて) LiNGAMと同様に前述のfinal_DEA.pyを実行するだけでよい．出力として各市区町村の評価値，対象の市区町村における入出力改善値，入力指向モデルでの参照集合，出力指向モデルでの参照集合がそれぞれ格納されたcsvファイルが排出される．ただし，こちらも同様に以下の点に注意することが必要である． ・必要なpythonライブラリをpipなどでインストールしておく必要がある．使用しているライブラリは以下のとおりである #ref(WIKI作成4.png,,100%) ・final_LiNGAM.pyから排出されたファイルおよび前述のcity_name.csvを自身のPC上の任意のディレクトリに配置し，6行目，9行目でそれぞれ指定する必要がある #ref(WIKI作成5.png,,50%) ・結果が格納されているcsvファイルの排出先を指定する必要がある #ref(WIKI作成6.png,,50%) #ref(WIKI作成7.png,,50%) #ref(WIKI作成8.png,,50%) #ref(WIKI作成9.png,,50%) ~ ***WebGISの作成[#yd048gfe] (foliumについて) いままでと同様に前述のfinal_folium.pyを実行するだけでよい．出力としてWeb-GISとして機能するhtmlファイルが排出される．ただし，こちらも同様に以下の点に注意することが必要である． ・必要なpythonライブラリをpipなどでインストールしておく必要がある．使用しているライブラリは以下のとおりである #ref(WIKI作成10.png,,100%) ・final_DEA.pyから排出されたファイルおよび前述のcity_location.csv，city_nameを自身のPC上の任意のディレクトリに配置し，7～10行目，5行目，6行目でそれぞれ指定する必要がある #ref(WIKI作成11.png,,50%) ・出力されるhtmlファイルの排出先を指定する必要がある．実行環境の整理のために，final_folium.pyが存在するフォルダの中にhtmlを格納するためのフォルダを新規作成し，そこを指定することをおすすめする #ref(WIKI作成12.png,,50%)
