データ分析で何か見たい~上場会社の分析~

最近pythonを勉強中。
そこで題材として上場会社のデータから何か見つけたい。

上場企業のデータから以下のように相関係数を出してみた。
どの値がどの値と線形関係にあるのかがわかる。
　・1なら線形関係(傾きプラス)、
　・-1なら線形関係(傾きマイナス)、
　・0ならその2つの値は関係ない。
Top5は赤枠で示した。

データの見方としては、例えばTop1の時価総額 vs 従業員数(連結)が1に近い。つまり
日本の上場企業の傾向として、時価総額が大きければ従業員数（連結）も線形で大きくなっているよ、ということがわかる。

ではそれぞれ以下で考察する。

〇Top1：(0.675676) 時価総額 vs 従業員数(連結)
　これはわかる気がする。会社規模が大きければ従業員も多いよね。
　ただ従業員（単独）よりも（連結）のほうが相関あるというのはなんだ？
　もしかして親会社は少数精鋭で、連結のほかの子会社で作業者の人手を賄っている？

〇Top2：(0.646553) 一株配当 vs EPS
　利益が出たらちゃんと配当として出していますよ！という相関。これもわかる。
　この相関が高いので、日本企業は儲けはちゃんと株主に還元していると言える。
　※EPSとは？　(Wikipediaより)
　1株当たりの企業の利益（当期純利益）はいくらかを表す指標で、
　当期純利益を発行済株式数で割って表されます。

〇Top3：(0.600903) EPS(１株純利益) vs BPS(１株純資産)
　これは、利益出ている会社は、純資産も多いんだよと言っているんだな。
　よく考えればこれは新しい発見だ。利益を出すには、資産をしっかり活かすことが
　重要って言っているのかも。
　※BPSとは？
　一株当たりの純資産。　

〇Top4：(0.580752) 一株配当 vs BPS
　これは上のTop2とTop3の関係があらためて出てきた感じ。
　特に問題はなさそう。

〇Top5：(0.532734) 平均年齢 vs 平均年収
　平均年齢が高ければ、平均年収も高くなるよ、と言っている。
　転職するなら、どういうところがいいかな。
　平均年齢低いが平均年収は高いところは、高給だが忙しい可能性あり。２０代ならありか？

　
以上が考察だが、グラフでも見てみたい。きっと違った考えが出てくるはず。

◎Top1：(0.675676) 時価総額 vs 従業員数(連結)

線形だと思ったがそこまできれいな直線にはのらない。右下は人が少ないのに時価総額が
大きいから市場の期待が大きい（伸びる）と思われている会社だろう。ちなみにこれはNTTドコモだ。ところで右上に1つだけある会社は日本一の会社トヨタだ。さすが。桁違いだ！

◎Top2：(0.646553) 一株配当 vs EPS

線形っぽい。右に行けば行くほど配当を頑張っている会社だ。一番右の会社はどこ？
東京エレクトロン(株)だ。頑張っている。では一番左上の儲けているのに配当少ない会社は？…という犯人捜しは辞めておこう。いや、ある意味今後配当を出す可能性が高いともいえる？。すると化ける可能性あり。
あと、利益出てないと配当もしないってことがよくわかる。あ、一番下に例外の会社あり。
食品系の会社だった。大丈夫なのか！？

◎Top3：(0.600903) EPS(１株純利益) vs BPS(１株純資産)

右上に１つだけ高い会社がある。エスケー化研だ。初めて聞いた。建築塗料の会社とのこと。なぜこんなに高いか他のデータ見てみた。どうやら、最低購買価格が５００万円からと非常に高額。中々買えず株価上がらないから１株当たりに換算すると大きくなるのでは？
逆に株式分割で1/2にしてほかの会社程度に落ち着いたとしたら、時価総額は2倍程度になるのでは？要注意。

◎Top4：(0.580752) 一株配当 vs BPS（1株純資産）

まぁこれはTop2とTop3の関係から、出てくるっていうやつだった。一番右が東京エレクトロンね。あまり純資産ないんだな。意外。それとも株価高くて目減りしているのか？

〇Top5：(0.532734) 平均年齢 vs 平均年収

みんな気になる年収はどうだ！？　一番高いのはキーエンスだろうなと思っていたら、
やっぱりキーエンスだった。そして平均年齢も低い。あの噂は本当だったのか・・・。

以上で企業のデータ分析を終える。
グラフにして平均から逸脱した企業を探し、考察してはじめて意味のあるデータが取れるって感じだな。グラフ化の重要性高し。