現在キャンペーン中のPODBの活用事例をまとめました！
こんにちは！インターン生として勤務しているt.tominagaです。
現在、株式会社TRUESTARでは2022年1月11日まで期間無期限延長でPODB&Snowflakeお試しキャンペーンを実施しています。そこで今回は、株式会社TRUESTARがSnowflakeデータマーケットプレイスで展開するPODB(Prepper Open Data Bank)の活用事例をまとめました！
Tableauを使ってvizを作成した事例
PODBにアップロードされているデータは整っているため、そのままTableauなどを用いてすぐに分析できます。この章ではPODBのデータを新たに加工せず、Tableauでvizを作る方法、その有効性についてまとめた記事をご紹介します。
＜国勢調査×ポリゴンデータ（市区町村）＞
リンク：PODB第2弾リリースの人口データをtableauで可視化してみた
説明：「年齢階級別男女別人口」(JAPAN_CITY_CENSUS_01)と「世帯の家族類別型家族構成」(JAPNA_CITY_CENSUS02)を市区町村のポリゴンデータ(JAPAN_CITY_FUNDAMENTAL_DATA)と結合して分析した事例を扱っています。上の画像は「年齢階級別男女別人口」の子供人口を可視化したものです。学習塾は色が濃い地域に展開するべきといった分析ができます。このように市区町村ポリゴンデータと結合することで、市区町村ごとの統計を可視化することができます。
＜国勢調査×ポリゴンデータ（市区町村）、国土数値情報×ポリゴンデータ（市区町村）＞
リンク：Prepper Open Data Bank 第3弾データリリース
説明：「産業大分類別男女別１５歳以上人口」(JAPAN_CITY_CENSUS_03)と「職業大分類別男女別１５歳以上人口」(JAPAN_CITY_CENSUS_04)を市区町村のポリゴンデータ(JAPAN_CITY_FUNDAMENTAL_DATA)と結合して分析した事例を扱っています。
また、国土数値情報の「日本の駅」(JAPAN_POINT_STATION_01or02)と市区町村ポリゴンデータを結合して分析した事例をご紹介しています。
上の画像は駅データとポリゴンデータを結合したvizです。駅の数と人口密度に正の相関があることが確認できます。
＜２種類の鉄道データ＞
リンク：PODBの駅データと鉄道区間データの取り扱い注意点！
説明：PODBにアップされている鉄道データには「駅」と「鉄道区間」があり、それぞれ「路線名あり」と「路線名なし」の２種類あります。この記事では２種類の使用注意点とそれぞれを使用したvizについてご紹介しています。
上の画像は新宿区にある駅とその駅を通る路線を示したvizです。このデータセットを使用すれば色分けして路線を表示できるため、瞬時に路線名、運営会社を把握できます。また、他のポイントデータと結合すれば駅や線路までの距離も確認できます。
＜気象データ＞
リンク：Prepper Open Data Bank なら気象庁データもすぐ使える！
説明：全国1200か所以上の観測所の気象データを使用したviz作成事例です。Tableau上で地理的情報が重くなってしまう場合の対処法についてもご紹介しています。上の画像のように観測点での気象データがすぐに確認できます。気象データと相関を持つものは多く存在するため、他のデータと結合することで分析の幅が広がるでしょう。
Alteryxで更に加工した事例
PODBにアップされているデータは整っているため、簡単に加工もできます！この章ではAlteryxを使用して加工をした事例をご紹介します。
＜ポロノイ図の作成（駅データ）＞
リンク：PODBの「日本の駅データ」でボロノイ図を作ってみた
説明：ポロノイ図とは「平面上に設定された点の座標をもとに、どの点に最も近いかによって平面上の座標空間を分割した図」です。PODBの駅データをもとにポロノイ図を作成し可視化した事例です。この図からは、最寄り駅はどこなのか、複数駅からアクセスが良い駅はどこなのかといったことを確認できます。
＜面積按分による分析＞
リンク：AlteryxでPODBの統計量を面積按分してみた
説明：この記事は＜ポロノイ図の作成（駅データ）＞の続きです。ポロノイ図に統計量を紐づけて可視化した事例です。上の画像は人口で色を変化させたものです。色が濃い駅（東戸塚駅など）は利用者が多いと推定できるため、その駅の周辺に店舗を展開すれば顧客集客が見込まれます。統計量をポロノイ図に結び付けることで、効果的なvizを作成することができます。
＜気象データ×ポリゴンデータ（市区町村）＞
リンク：PODBの市区町村基礎データと気象データを紐づけてみた
説明：Alteryxで気象データと市区町村ポリゴンデータを結合し、市区町村ごとの気象データを作成する手順を示しています。市区町村ごとの降水量、気温、日照時間などを確認できます。＜気象データ＞の記事では観測所ごとの統計データでしたが、この場合は市区町村ごとに数値を確認できます。
まとめ
ご紹介した記事をご覧になれば、データを整形をすることなくすぐに分析、加工できることが分かるかと思います。先日アップした日本語版テーブルや旧テーブルを更新したベータ版に関しても同様の手順で加工できます！
今後も株式会社TRUESTARではデータ分析者がすぐに分析できるようなデータを共有していきます。是非ご活用ください！
