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「美人」な日本酒

日本酒データ分析1 美人

Pythonで「〜美人」を分析する

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さけのわデータ (https://sakenowa.com) のデータを加工して利用しています。

概要

日本酒には「〜美人」とつく銘柄があります。今回はどんなお酒が「美人」なのかをフレーバーやタグから分析します。

使うデータ

さけのわデータをRDB形式で保存するで作成したデータベースからSQLを叩いて必要なデータをとります。

なお、2020年9月21日時点でのデータとなります。


「美人」を見つける

「美人」を含んでいる銘柄を検索します。蔵元と都道府県のデータも結合しておきます。


.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

蔵元名が空になっている「福久美人」はGoogleで検索してもヒットしないので「福美人」の間違いでしょう。

また「美人蔵部」も調べたところ北山酒造の女性向け販促会であるので「島美人」と同じと考えた方が良さそうです。

美人蔵部のページ

結局、全国に15の「美人」が見つかったことになります。

山口の東洋美人は一度いただいたことがあります。軽やかな飲み口で大変美味でございました。

岩手の南部美人は酒造りに機械学習を用いているそうで、一度飲んでみたいですね。

日本酒造りにディープラーニング 岩手の銘酒「南部美人」の挑戦

「美人」のランキングをみてみる

野暮なこととは知りつつも、順番が気になるのが人の性。ということで、15人の「美人」のランキングでの順位をみてみましょう。

まずは全国ランキングから。


.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

全国ランキングは50位まであるのですが、ランク入りした「美人」は23位の「東洋美人」だけでした。流石全国ランキングだけあって厳しいですね。

では都道府県でのランキング圏内に入っている「美人」をみてみましょう。


.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}

都道府県でのランキング圏内に入ったのは5銘柄でした。

15銘柄中5銘柄がそれぞれの都道府県の10位以内に入るのですから、「美人」には美味しいお酒が多いと言えるのではないでしょうか。

「美人」のフレーバーチャートをみてみよう

「美人」と名付けられるお酒にはどんな共通点があるのか、「美人」の条件はあるのか。フレーバーチャートをみてみましょう。

matplotlibを使います。




['南部美人' 'ゆきの美人' '舞美人' '都美人' '東洋美人' '福美人']

さけのわでフレーバーチャートが付くのはある程度情報が集まったお酒だけのようで、都道府県ランキングで圏内だった5銘柄に「福美人」を加えた6銘柄のみフレーバーチャートのデータがあります。

棒グラフにしてみましょう。


png

あんまり統一感がないですね。これなら美人と言える!!という特徴はないのでしょうか。

一応、6銘柄の平均を算出して「平均的美人」をみてみましょうか。


<AxesSubplot:title={'center':'平均的美人'}, ylabel='flavor'>

png

「重厚よりは軽快で、華やかさと芳醇さを備える」といったところでしょうか。

参考に、「美人」以外のお酒の平均もみておきます。


<AxesSubplot:title={'center':'平均的不美人'}, ylabel='flavor'>

png

「美人」を形容する言葉をみてみよう

最後に、「美人」に付与されることが多いタグから、美人を形容する言葉を抽出してみましょう。


array(['南部美人', 'ゆきの美人', '舞美人', '都美人', '東洋美人', '福美人', '雪中美人', '雪美人', '島美人', '下田美人', '菊美人', '加賀美人'], dtype=object)

12銘柄にタグが付いています。3つ以上の銘柄につけられたタグをみてみましょう。


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