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🧠 ワークショップ教材：データの構造と言葉を“体感”して理解する！― 属性？変数？指標？違いがスッと腹落ちする実務ワーク ―

以下に、「属性・変数・カラム・特徴量・指標・プロパティ・軸」の違いの理解を深めるための、実務ワーク付きワークショップ教材を構成・作成しました。

🎯 目的

  • データ分析で頻出する用語の本質的な違いを、手を動かして理解する
  • 「言葉の定義」が実務や分析フローのどの場面で生きるかを掴む
  • データを“見る目”を養う

🧩 対象キーワード

  • 属性（Attribute）
  • カラム（Column）
  • 変数（Variable）
  • 特徴量（Feature）
  • 指標（Metric / KPI）
  • プロパティ（Property）
  • 軸（Axis）

🛠️ 事前準備（ツール）

使用ツール目的
Google Spreadsheet or Excel表形式データを観察
ChatGPT（Code Interpreter）自動集計、可視化、特徴量生成の体験
Canva or Tableau Public（任意）可視化と「軸」の体感
Notion or ワークシートワーク記録・振り返りに使います

📦 サンプルデータ

CustomerIDGenderAgePrefectureLastPurchaseDatePurchaseCountTotalAmount
001Male28Tokyo2024-11-01418000
002Female36Osaka2024-12-1029200
…………………

このようなデータを用いて、以下のワークに取り組みます。

🧪 ワーク①：用語マッピングクイズ

以下の列について、それが「属性」「変数」「カラム」「指標」「特徴量」「プロパティ」「軸」のどれに当たるか？を自分の言葉で説明しながら分類せよ。

項目あなたの分類理由
Gender（性別）例：属性「観測された生の情報。意味を持つが加工はされていない。」
PurchaseCount
「購入金額の合計 ÷ 購入回数」
「TotalAmount をカテゴリ分け（Low/Mid/High）」
折れ線グラフの横軸（LastPurchaseDate）
customer.name（Pythonのクラス内）

🧠 ワーク②：加工フローを分解する

以下の“加工工程”を見て、それぞれの段階が「属性」→「特徴量」→「指標」なのかを分解・説明してみよう。

加工例：

  1. Age をカテゴリに分けた（〜29歳、30〜39歳…）
  2. LastPurchaseDate から「経過日数」を計算
  3. 購入回数が 5 回以上 → “リピーター” というフラグを付与
  4. 全顧客の平均購入金額を求めた

📊 ワーク③：可視化して“軸”を体感する

グラフを自分で作り、「軸」と「指標」「変数」「属性」の違いを視覚的に感じよう。

課題：

  • 顧客の 年代別の平均購入金額 を棒グラフで可視化せよ
  • 横軸・縦軸には何を使ったか？それは「何」に該当するか（属性/軸/指標…）
  • 可視化の工夫ポイントを3つ書け

🤖 ワーク④：ChatGPTを使って「特徴量エンジニアリング」

ChatGPTにデータをアップロードし、次のように指示してみよう。

このデータから特徴量を5つ生成してください。  
例：年齢カテゴリ、リピート間隔、平均購入単価など  
各特徴量の意味と、予測や分析にどう活かせるかを解説してください。

振り返り：

  • 元の「属性」から、どんな「特徴量」が作られたか？
  • 分析目的によって、特徴量設計はどう変わる？

🧠 ワーク⑤：定義の再構築（あなたの言葉で）

以下のフォーマットに沿って、自分なりの定義を作ってみよう。

用語一言定義（自分なり）現場での使い所他の用語との違い
属性
指標
特徴量

📌 振り返り用チェックリスト

  • 「属性」と「変数」の違いが説明できる
  • 「指標」は目的によって設計されると理解している
  • 「特徴量」は加工・設計された入力変数だと分かる
  • 「カラム」と「属性」の違いは“見た目と意味”の違いだと理解した
  • 「プロパティ」「軸」も文脈に応じて整理できた
  • ChatGPTやツールを使って、特徴量設計を実際に試した

🎁 発展課題（任意）

ご自身の業務データ、もしくは興味のある公開データセットで、以下を実践してみてください。

  • 属性を抽出する
  • 指標を設計する（業務で評価したい内容に基づいて）
  • 特徴量を5つ以上作成する
  • グラフ化して、軸/変数の使い方を説明する

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