気象データとアイスクリームの支出額の関連をモデル化します。

ex1.mlx：　データの読み込み、可視化、曲線近似
ex2.mlx：　機械学習による回帰モデルの作成
EstimateIcecreamExpenseApp.mlapp：　機械学習の回帰モデルを使用する予測アプリ

【データについて】
・data_202307_202406.xlsx
　2023年7月1日から6月30日までのデータ
・data_202407.xlsx
　2024年7月1日から7月31日までのデータ

平均気温 [℃]：1日毎の平均気温
最高気温 [℃]：1日毎の最高気温
最低気温 [℃]：1日毎の最低気温
平均湿度 [%]：1日毎の平均湿度
支出額 [円]：　1日毎のアイスクリームの支出額

・アイスクリームの支出額について
総務省統計局が公開している家計調査 家計収支編　第６－１６表「１世帯当たり１か月間の日別支出」
の二人以上の世帯の「アイスクリーム・シャーベット」日別支出額を使用しています。
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200561&tstat=000000330001&cycle=1&tclass1=000000330001&tclass2=000000330004&tclass3=000001034794

・気象データについて
気象庁の過去のデータダウンロードから、東京都の2023年7月1日から2024年7月31日までのデータを使用しています。
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php

【スクリプトを実行するのに必要な製品】
・MATLAB
・Curve Fitting Toolbox
・Statistics and Machine Learning Toolbox
・Parallel Computing Toolbox
(必須ではないですが、あれば機械学習のモデル学習が並列で実行されます)
