背景・課題
2022年・2023年の利用者数予測を行い、鉄道運営計画の立案を支援する分析モデルを構築。
作品紹介
国土交通省の公開データから駅別乗降者数と地価データを収集し、PythonとLightGBMを用いた機械学習モデルを構築しました。XML形式の大規模データから都営大江戸線の情報を抽出し、前年度の乗降者数や地価を特徴量として活用。2022年度・2023年度の利用者数を予測し、MAE・MAPEによる精度評価と考察まで実施しました。さらに、利用者数の増加が見込まれる駅を抽出し、設備投資や駅運営の検討材料として活用できる分析結果をまとめています。
支援スタッフより
国土交通省のオープンデータを活用し、データ収集から前処理、特徴量設計、機械学習モデル構築、精度評価まで一貫して取り組まれました。大規模なXMLデータの加工やデータ品質確認、予測結果の考察と改善案の整理まで行われており、データ分析プロジェクトを実践的に経験された成果物です。
