物価の特徴から、似た地域を探す。
データマイニングとは
データから特徴・共通点・関係を探す分析です。このページでは、その一つである「クラスタリング」を使い、複数の指標が似ている地域をグループにまとめます。個人のデータではなく、公表された地域別集計を使います。
指標の単位やばらつきを揃える標準化を行い、似ている度合いを計算します。分類番号は順位や評価点ではありません。選ぶ指標・分類数・対象範囲・外れ値によって結果が変わるため、グループの平均だけでなく各地域の原値も確認してください。
分類は探索の手掛かりです。原因・政策効果・将来予測・統計的な有意差を証明せず、地域の特徴を個人へ当てはめません。欠測を0に置き換えたり、未収録の値を補って分類したりしません。
分類結果・類似検索・CSVは有料会員（PRO）向けです。説明・定義・出典・限界はすべての方が確認できます。
同年の原表から類似地域を分類しています…
総務省統計局の都道府県別物価指数を使った探索的な分類です。同じ年の同じ地域区分だけを比較し、欠測を埋めません。
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分析の方法・出典・限界（すべての方へ）
2020〜2025年の都道府県別10大費目指数から3〜10費目を選択。総合・家賃を除く総合は重ねません。各費目を同年の採用地域間の平均・標準偏差（分母n）で標準化し、Ward法で2〜6分類に統合します。費目は等重み。欠測・非数値・注記のある地域は除外。分類番号は最小地域コード順で、順位ではありません。
全国平均＝100の相対指数。円の生活費・住みやすさ・因果関係・将来予測は示しません。品目やウエイトの改定があり、年をまたいだ分類番号の追跡はできません。分類数や費目により結果が変わり、外れ値・費目間の相関にも影響されます。
総務省統計局：小売物価統計調査（構造編） · 出典表示・商用利用条件 · 原表の収録範囲。DataScopeによる抽出・標準化・分類です。