BigQueryで犯罪統計分析！犯罪発生率と地域特性の関係を分析

2024年9月22日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

防犯対策
リスク管理
地域特性分析
マーケティング戦略
出店計画
データに基づいた意思決定

【解消できるお悩み】

店舗やオフィスをどこに展開すれば安全か知りたい
防犯対策を強化したいが、どこに重点を置くべきか分からない…
地域の特性を分析して、効果的なマーケティングや出店計画につなげたい
犯罪発生率などのデータを活用して、リスクを最小限に抑えたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

犯罪の発生状況を分析し、その要因を解明することは、安全な社会を実現するために非常に重要です。犯罪統計データは、犯罪の種類、発生場所、発生日時、犯人の属性など、様々な情報を提供してくれます。これらのデータを分析することで、犯罪の発生率と地域特性の関係性を明らかにし、犯罪発生の予防や対策に役立てることができます。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、その強力な分析機能と豊富な公開データセットを活用することで、誰でも簡単に犯罪統計分析を行うことを可能にします。この記事では、BigQueryを使って犯罪統計データを分析し、犯罪発生率と地域特性の関係を分析する方法を解説します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、犯罪統計データを分析し、社会の安全に関する理解を深めることができるでしょう。

BigQueryで犯罪統計分析を行うメリット
犯罪統計分析に役立つBigQueryの無料公開データセット
BigQueryで犯罪統計データを分析する手順
BigQueryを使った犯罪統計分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで犯罪統計分析を行い、より安全な社会を目指そう！

1. BigQueryで犯罪統計分析を行うメリット

BigQueryは、犯罪統計分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な犯罪統計データを高速に分析できるため、犯罪発生の傾向や地域特性を効率的に把握できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、自社データ、外部データなど、様々なデータソースと連携できるため、犯罪統計分析に必要なデータを統合的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、地理空間分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な犯罪統計分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

2. 犯罪統計分析に役立つBigQueryの無料公開データセット

BigQueryには、犯罪統計分析に役立つ様々な無料公開データセットが用意されています。以下は、その一例です。

Chicago Crime Data： シカゴ市の犯罪統計データです。犯罪の種類、発生場所、発生日時、逮捕状況などの情報が含まれています。
San Francisco 311 Requests： サンフランシスコ市への市民からの要望に関するデータです。犯罪に関連する要望を分析することで、地域ごとの治安状況を把握することができます。
Census Bureau American Community Survey： アメリカ国勢調査局が提供する、アメリカの人口統計データです。地域ごとの人口密度、年齢構成、所得水準などのデータは、犯罪発生率との関連性を分析する際に役立ちます。

3. BigQueryで犯罪統計データを分析する手順

BigQueryで犯罪統計データを分析する手順は以下の通りです。

3.1 1. データ収集

まず、分析対象とする犯罪の種類、地域、期間などを明確化し、必要なデータを収集します。BigQueryの無料公開データセット、政府機関や警察が公開している犯罪統計データなどを利用します。データ収集の際には、データの正確性、網羅性、最新性に注意する必要があります。

3.2 2. データ加工

収集したデータは、分析しやすいように加工する必要があります。例えば、データのクリーニング、変換、集計などを行います。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。例えば、日付データから曜日や時間帯を抽出したり、地域ごとの犯罪発生件数を集計したりすることができます。

3.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。例えば、犯罪発生率の推移、犯罪の種類別発生状況、地域別の犯罪発生状況などを分析します。また、人口統計データや地理空間データなどと組み合わせることで、犯罪発生率と地域特性の関係性をより深く分析することができます。

3.4 4. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、犯罪発生の要因や地域特性との関係性について考察します。例えば、特定の地域で特定の種類の犯罪が多い場合は、その地域の人口構成、経済状況、地理的特徴などと関連付けて分析することで、犯罪発生の要因を特定できる可能性があります。分析結果を基に、犯罪予防対策、地域安全計画、防犯意識向上のための啓蒙活動などに役立てましょう。

4. BigQueryを使った犯罪統計分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「Chicago Crime Data」を使って、簡単な犯罪統計分析例を紹介します。このデータセットには、シカゴ市の犯罪統計データが格納されています。

BigQuery分析例：ロケーション別犯罪発生件数

どのロケーションが多いのかを把握することは、犯罪発生率と地域特性の関係を分析する第一歩です。
このクエリは、シカゴのロケーション (location_description) ごとの犯罪発生件数を集計します。

SELECT
  location_description,
  COUNT(*) AS crime_count
FROM `bigquery-public-data.chicago_crime.crime`
GROUP BY location_description
ORDER BY crime_count DESC
LIMIT 10;

【BigQuery SQLコード解説】

COUNT(*) で、コミュニティエリアごとの犯罪発生件数をカウントします。
GROUP BY 句で、コミュニティエリアごとに集計します。
ORDER BY 句で、犯罪発生件数の降順に並べ替えます。
LIMIT 句で、上位10件を表示します。

【犯罪発生率と地域特性の関係分析への活用例】

犯罪発生件数が多い地域を特定することで、犯罪発生率の高い地域を把握できます。
犯罪発生件数の多い地域と、人口密度、貧困率、失業率などの地域特性データとを組み合わせることで、犯罪発生率と地域特性の関係を分析することができます。

BigQuery分析例：犯罪種別発生件数の時間帯別推移

犯罪の種類によって発生しやすい時間帯が異なる可能性があります。
このクエリは、犯罪種別 (primary_type) ごとの発生件数を時間帯別に集計し、その推移を分析します。

SELECT
  primary_type,
  EXTRACT(HOUR FROM date) AS hour,
  COUNT(*) AS crime_count
FROM `bigquery-public-data.chicago_crime.crime`
GROUP BY primary_type, hour
ORDER BY primary_type, hour;

【BigQuery SQLコード解説】

EXTRACT(HOUR FROM date) で、犯罪発生日時の時間帯を抽出します。
COUNT(*) で、犯罪種別と時間帯ごとの犯罪発生件数をカウントします。
GROUP BY 句で、犯罪種別と時間帯ごとに集計します。
ORDER BY 句で、犯罪種別と時間帯順に並べ替えます。

【犯罪発生率と地域特性の関係分析への活用例】

犯罪種別ごとに発生しやすい時間帯を特定することで、犯罪発生メカニズムの解明や、効果的な犯罪予防対策の立案に役立ちます。
特定の時間帯に発生しやすい犯罪と、その時間帯の地域特性（例：人通り、照明状況）との関係を分析することで、犯罪が発生しやすい場所や状況を特定することができます。

これらの分析は、犯罪発生率と地域特性の関係を理解するための第一歩です。
さらに詳細な分析を行うためには、人口統計データ、経済指標、地理情報などの外部データと組み合わせることも有効です。

※注意点

bigquery-public-data.chicago_crime.crime テーブルはシカゴの犯罪統計データであるため、分析結果が他の都市に当てはまるとは限りません。
犯罪統計データは、犯罪の発生状況を完全に反映しているわけではありません。犯罪が報告されなかったり、記録されなかったりするケースも存在します。
これらのクエリは、BigQuery公開データに基づいています。データの正確性や最新性については、実際のBigQuery公開データをご自身でご確認ください。
当該分析は、様々な要因を総合的に判断する必要があります。これらのクエリは分析の一例であり、意思決定の根拠として単独で使用すべきではありません。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

6. まとめ：BigQueryで犯罪統計分析を行い、より安全な社会を目指そう！

BigQueryは、犯罪統計分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能、豊富な分析機能、そして無料公開データセットを活用することで、犯罪発生率と地域特性の関係性を分析し、犯罪発生の予防や対策に役立てることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力を社会の安全向上に活かしましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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