Tableau100本ノック【8本目】都道府県別の平均寿命と、20年間の寿命の変化度を散布図で表現してみました！

おはようございます。
今週末はデータサイエンティスト検定 リテラシーレベルの資格勉強をするため、少し早起きをしてみました。
今月末が試験日なのに、テキストを流し読みしただけ…と
やや追い込まれ気味です…💦

さて、早速本題ですが…
Tableauで2軸の散布図を描くのは、この100本ノックでは初となります。
久々に描いてみましたが、ちゃんと全国平均のリファレンスラインも追加したし、多分うまくできている方だと思います…！

ということで、結果はこちらです↓
（※20年間の寿命の変化は、2000年～2020年の20年間の変化度です）

・男性版【2020年の平均寿命×20年間の寿命の変化】

長寿といえば長野というイメージでしたが、滋賀はこの20年間で長寿になったのですね！
その他に特徴ある県では、青森は寿命自体が短めで伸び幅も全国平均を下回っていました…
また、沖縄県の寿命の伸び幅が小さい点も目立っています…

・女性版【2020年の平均寿命×20年間の寿命の変化】

女性版でも滋賀県は長寿県かつ寿命の延びも大きい県となっています。
その他で特徴的なのは、青森県の寿命が短めであり全国平均の延びよりも小さいことと、
沖縄の寿命の伸び幅が小さめなところは男性と同じですね…

続いて、この散布図の結果をChatGPTに聞いてみました。
まずは男女での共通点から…

続いて男女での相違点について…

そして、
これらから得られる仮説・リサーチクエスチョンについてです。

仮説４の沖縄県の男女での平均寿命の違いに着目することで、
男女共通の影響要因（例えば温暖な気候）以外の要因（例えば飲酒率や喫煙率など？）に
寿命への影響要因を絞り込めそうです。ふむふむ…、ChatGPT、賢いぞ！！

そもそも、男女で共通する影響要因としては、
気候、地域の食文化、生活インフラ（車移動が多いか）など。

男女での相違点からの影響要因としては、
喫煙率、飲酒習慣、労働状況（女性の社会進出の割合）など。

がありそうで、これらを分けて考えると
寿命に影響する要因の特定がよりシャープになるのかな？
などと考えを巡らせています。

ということで今日はこの辺で！
それではまたー！✨