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このプロジェクトでは、キャンパスの新入生のグルーピングをより速く行う方法を模索しています。そのために、学生を居住地と性別の属性で自動的にグループ化する仕組みを作ろうとしています。理想的なグルーピングは、各グループに女性40人、男性30人です。 
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これまでのところ、多変量クラスタリングを使ってデータセットのクラスタやグループを表示しようとしました。しかし、性別の属性を分析フィールドとして入力することはできませんでした。 <\/P>
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これは多変量クラスタリングが行った結果ですが、居住地と性別の問題は考慮されていません。 <\/P>
ソートして計算フィールドで手動でグルーピングする方法も試しました。また、将来の担当者がより簡単にフォローアップできるように、pythonスクリプトではなくmodel builderを使った自動化も試みています。####<\/P>
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このプロジェクトに取り組む最良の方法について、何かアイデアやおすすめはありますか？<\/P><\/BODY><\/HTML>
