食糧不安に関する理解を促すための視覚化を作成する  

IBM Watson Studio、PixieDust、Watson Analytics を利用して、米国の食糧不安を視覚化するグラフを生成する

Last updated | By Madison J. Myers

Description

人々が手頃な価格で栄養価の高い食糧を一貫して手に入れることができなければ、食糧不安が発生します。私たち開発者が人々に真の意味で影響を与え、教育を施すためには、社会的利益をもたらす上で最も影響力のある洞察と予測を視覚化するという方法をとることができます。このパターンでは、そのような視覚化に IBM Watson Studio、pandas、PixieDust、Watson Analytic を利用して対応する方法を説明します。

Overview

データ・サイエンスにおいては、社会に影響を与える洞察、あるいはそのサブセットを収集することに多大な努力を払っても、その成果をデータ・サイエンスの部外者に伝えること、あるいは効果的に伝えることはせずに終わってしまうのが通常です。データ・サイエンスの成果を効果的に一般の人々に伝えるには、視覚化が効果を発揮します。私たち開発者は、社会的利益をもたらす上で最も影響力のある洞察と予測を視覚化することで、人々に真の意味で影響を与え、教育を施すことができます。さらには人々の認識を高め、深刻な問題に変化をもたらす可能性さえあります。このパターンでは、そのような視覚化に IBM Watson Studio、pandas、PixieDust、Watson Analytic を利用して対応する方法を説明します。

適切な栄養摂取に関する教育が欠けていると、人々は栄養不足に陥ったり、栄養価の低い食物を食べるようになったりします。米国ではこの問題が深刻化し、肥満や糖尿病の増加という形になって表われています。具体的には、現在、肥満と見なされるアメリカ人は成人で 3 人のうち 2 人、未成年では 3 人のうち 1 人の割合を占めています。また、10 パーセント近くのアメリカ人が糖尿病にかかっていて、アフリカ系アメリカ人の半数近くは心臓病を患っています。死因全体で最も大きな割合を占めるのは、心臓血管疾患です。心臓血管疾患による死亡件数は年々増え続けていて、現在その数は年間約 1730 万人に上ります。また、ネイティブ・アメリカン居留地の半数以上には食糧品店がありません。これらの傾向は、いずれも強まっているのが現状です。問題は、生鮮食品を入手しにくいというだけでなく、食文化、健康な食生活に関する教育レベルの低さ、人種的不平等、収入所得不均衡にもあります。そこで、このパターンでは、食糧不安、食生活、疾病、人種、貧困、地理その他の要素に関して政府が公開しているデータを処理して視覚化します。

このコード・パターンをひと通り完了すると、以下の方法がわかるようになります。

  • Watson Studio を使用する
  • pandas データフレームから NaN および 0 を削除する
  • matplotlib、bokeh、seaborn、および PixieDust を使用して、相関関連やその他の調査結果を視覚化する
  • DSX から pandas データフレームをダウンロードする
  • Watson Analytics に pandas データフレームをアップロードする
  • Watson Analytics を利用してグラフを生成し、他のユーザーと共有する

このパターンは、社会的正義の問題や健康問題に関心を持つデータ・サイエンティストやデータ愛好家、あるいは DSX と機械学習の初心者を対象に、視覚化の威力、視覚化の選択方法および共有方法を手ほどきする目的で作成されています。

Flow

  1. Watson Studio を開いて、ノートブックを作成します。
  2. Watson Studio 内でデータをダウンロードして探索します。
  3. Pixie Dust をロードして、視覚化に使用します。
  4. Watson Studio からデータフレームを .csv ファイルとしてダウンロードします。
  5. Watson Analytics に .csv ファイルをアップロードし、視覚化します。

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