【BigQuery公開データ分析】アメリカの健康ランキングデータでわかる！健康寿命を延ばす秘訣とは？

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】

健康寿命
健康的なライフスタイル
地域別の健康指標
健康経営
従業員の健康管理
データに基づいた健康増進

【解消できるお悩み】

健康寿命を延ばすには、どんなことに気をつければいいのか知りたい
健康的なライフスタイルを送るためのヒントが欲しい
地域によって健康状態に差があるって本当？
社員の健康状態を改善し、生産性を向上させたい
データを使って、健康経営を推進したい

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

健康寿命は、誰もが関心を持つテーマです。健康で長く充実した人生を送るためには、どのような生活習慣を心がければ良いのでしょうか？今回は、アメリカの健康ランキングデータをBigQueryで分析し、健康寿命を延ばす秘訣を探ります。

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、健康に関するデータ分析を容易にし、健康寿命延伸のためのヒントを見つけることができます。この記事では、BigQueryを使ってアメリカの健康ランキングデータを分析し、健康寿命を延ばす秘訣を解き明かします。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、複雑なデータを分析し、健康的なライフスタイルを送るためのヒントを得ることができるでしょう。

健康寿命とは？
BigQueryで健康データ分析を行うメリット
健康データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット
BigQueryで健康寿命を延ばす秘訣を探る手順
BigQueryを使った健康データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで健康寿命を延ばすためのヒントを見つけよう！

1. 健康寿命とは？

健康寿命とは、日常生活に制限なく、健康的に生活できる期間のことです。平均寿命が延びる一方で、病気や介護が必要な期間も長くなっており、健康寿命を延ばすことが重要視されています。健康寿命を延ばすためには、バランスの取れた食事、適度な運動、禁煙、十分な睡眠など、健康的なライフスタイルを心がけることが大切です。

2. BigQueryで健康データ分析を行うメリット

BigQueryは、健康データ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： 膨大な健康データを高速に分析できるため、様々な要因と健康寿命の関係性を効率的に分析できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、医療機関のデータ、フィットネスアプリのデータなど、様々なデータソースと連携できるため、健康状態を多角的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な健康データ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、機密性の高い健康データを安心して管理できます。

3. 健康データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット

BigQueryには、健康データ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。

County Health Rankings National Data： アメリカの郡レベルでの健康ランキングデータです。健康寿命、喫煙率、肥満率、運動習慣など、様々な健康指標が含まれています。
CDC WONDER Natality Data： CDC（アメリカ疾病予防管理センター）が提供する出生に関するデータセットです。出生時の体重、母親の年齢、喫煙状況などのデータが含まれており、健康状態と出生の関係性を分析するのに役立ちます。
OpenAQ： 世界中の大気質データを収集したデータセットです。大気汚染と健康状態の関係性を分析する際に役立ちます。

4. BigQueryで健康寿命を延ばす秘訣を探る手順

BigQueryで健康データを分析し、健康寿命を延ばす秘訣を探る手順は以下の通りです。

4.1 1. 適切なデータセットを選択する

分析の目的に合わせて、適切なデータセットを選びましょう。例えば、アメリカの郡レベルでの健康状態と健康寿命の関係性を分析したい場合は「County Health Rankings National Data」が役立ちます。

4.2 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、年齢層別の集計、健康指標別の平均値計算などを行うことができます。

4.3 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。健康寿命と様々な要因（生活習慣、経済状況、医療アクセスなど）との関係性を分析することで、健康寿命に影響を与える要因を特定することができます。例えば、相関分析、回帰分析、機械学習モデルの構築などが有効です。

4.4 4. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、健康寿命を延ばすための具体的な方法を考察します。例えば、特定の生活習慣が健康寿命に大きく影響していることが分かれば、その生活習慣を改善するための施策を立案することができます。また、地域ごとの健康格差が明らかになれば、健康格差を解消するための政策提言を行うこともできます。

5. BigQueryを使った健康データ分析例

今回はBigQueryの公開データセットbigquery-public-data.america_health_rankings.ahrを用いて、健康寿命を延ばす秘訣を探る分析を行いましょう。

このデータセットには、アメリカの各州における様々な健康指標に関するデータが、年ごとにまとめられています。

健康寿命は、単一の要因で決まるものではありません。様々な要素が複雑に絡み合っており、データ分析によってその関係性を明らかにすることが重要です。

BigQuery分析例：健康指標と平均寿命の関係性

健康寿命に影響を与えると考えられる指標(measure_name)と、州ごとの平均寿命(Premature Death)の関係性を分析します。

SELECT
  state_name,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Physical Inactivity' THEN value ELSE NULL END) AS avg_physical_inactivity,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Smoking' THEN value ELSE NULL END) AS avg_smoking,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Excessive Drinking' THEN value ELSE NULL END) AS avg_excessive_drinking,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Premature Death' THEN value ELSE NULL END) AS avg_premature_death
FROM `bigquery-public-data.america_health_rankings.ahr`
WHERE measure_name IN ('Physical Inactivity', 'Smoking', 'Excessive Drinking', 'Premature Death')
GROUP BY 1
ORDER BY avg_premature_death DESC

【BigQuery SQL解説】

CASE文とWHEN句を用いて、各健康指標の値を抽出します。
AVG()関数で、各指標の州ごとの平均値を計算します。
GROUP BY句で、州(state_name)ごとに集計します。
ORDER BY句で、平均寿命(avg_premature_death)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

運動不足(avg_physical_inactivity)、喫煙(avg_smoking)、過剰な飲酒(avg_excessive_drinking)といった指標と平均寿命(avg_premature_death)との関係を分析することで、健康寿命に影響を与える可能性のある要因を特定できます。
特定の指標で上位に位置する州の政策や取り組みを調査することで、健康寿命延伸のための効果的な施策を検討することができます。

BigQuery分析例：社会経済指標と健康指標の関係性

社会経済状況が健康指標に与える影響を調べるため、貧困率(Poverty)と低出生体重児の割合(Low Birthweight)の関係性を分析します。

SELECT
  state_name,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Poverty' THEN value ELSE NULL END) AS avg_poverty,
  avg(CASE WHEN measure_name = 'Low Birthweight' THEN value ELSE NULL END) AS avg_low_birthweight
FROM `bigquery-public-data.america_health_rankings.ahr`
WHERE measure_name IN ('Poverty', 'Low Birthweight')
GROUP BY 1
ORDER BY avg_poverty DESC

【BigQuery SQL解説】

CASE文とWHEN句を用いて、貧困率と低出生体重児の割合を抽出します。
AVG()関数で、各指標の州ごとの平均値を計算します。
GROUP BY句で、州(state_name)ごとに集計します。
ORDER BY句で、貧困率(avg_poverty)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

貧困率の高い州ほど低出生体重児の割合も高い傾向があるのかどうかを分析することで、社会経済状況と健康指標の関係性を把握できます。
貧困対策が、低出生体重児の割合減少に繋がる可能性を検討することができます。

注意点

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。

6. 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。

7. まとめ：BigQueryで健康寿命を延ばすためのヒントを見つけよう！

BigQueryは、健康データ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、健康寿命に影響を与える要因を分析し、健康寿命を延ばすためのヒントを見つけることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力を健康増進に活かしましょう。

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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