BigQueryとPython連携でデータ分析を自動化！連携方法と活用事例

2024年9月8日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初級データアナリスト、初級データエンジニア、初級データサイエンティスト

【興味関心】

BigQueryのパフォーマンス向上ベストプラクティス
大規模データの効率的な分析
分析コストの削減

【解消できるお悩み】

BigQueryのデータ分析をもっと効率的に行いたい
複雑な分析や機械学習をBigQueryで実行したい
定型的なデータ分析作業を自動化したい
BigQueryのデータをPythonで扱い、可視化やレポート作成をスムーズに行いたい
BigQueryとPythonを連携させて分析の幅を広げたい

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

BigQueryは、大規模なデータ分析に最適なデータウェアハウスですが、Pythonと連携させることで、さらに高度な分析や自動化を実現できます。

Pythonは、データ分析や機械学習に広く利用されているプログラミング言語であり、豊富なライブラリが用意されています。

BigQueryとPythonを組み合わせることで、データ分析の効率を大幅に向上させることができます。

この記事ではBigQueryとPythonを連携させる方法、連携によるメリット、具体的な活用事例を紹介します。

Pythonを使ってBigQueryのデータ分析を自動化し、より深い洞察を得る方法を学びましょう。

1. BigQueryとPythonの連携方法

BigQueryとPythonを連携させるには、Google Cloudが提供するPythonライブラリ「google-cloud-bigquery」を使用します。

このライブラリを使用することで、PythonからBigQueryのデータにアクセスし、クエリを実行したり、データを取得したりすることができます。

連携手順：

ライブラリのインストール： pipコマンドを使って、google-cloud-bigqueryライブラリをインストールします。
認証情報の設定： Google Cloud Platformのサービスアカウントを作成し、認証情報を設定します。サービスアカウントは、アプリケーションがGoogle Cloud Platformのサービスにアクセスするためのアカウントです。
BigQueryクライアントの初期化： Pythonコードで、BigQueryクライアントを初期化します。クライアントは、BigQueryとの接続を管理するオブジェクトです。

これで、BigQueryとPythonの連携が完了し、PythonからBigQueryのデータにアクセスできるようになります。

下記がPythonからBigQueryを利用するサンプルコードです。非常に簡素にBigQueryを動かせます。

from google.cloud import bigquery
# クライアント初期化
bq = bigquery.Client()

# SQLクエリ定義
q = """
select * from test-st-434809.struccle_test.item_data
"""
# BigQueryを実行し、pandas dataframe型でデータをBigQueryから取り出す
df = bq.query(q).to_dataframe()

# データの確認
df.head()

2. BigQueryとPython連携のメリット

BigQueryとPythonを連携させることで以下のようなメリットがあります。

高度な分析が可能になる： Pythonの豊富なライブラリを活用することで、BigQueryのデータに対して、より高度な分析を行うことができます。例えば、機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使って、予測モデルを構築したり、データ可視化ライブラリ「matplotlib」を使って、分析結果をグラフ化したりすることができます。
データ分析の自動化： Pythonのスクリプト機能を活用することで、BigQueryのデータ分析を自動化することができます。例えば、定期的にクエリを実行し、その結果をメールで送信したり、ダッシュボードに表示したりすることができます。
柔軟なデータ処理： Pythonの柔軟なデータ処理能力を活用することで、BigQueryのデータを様々な形式に変換したり、加工したりすることができます。例えば、BigQueryのデータをCSVファイルに出力したり、JSON形式に変換したりすることができます。

3. BigQueryとPython連携の活用事例

BigQueryとPython連携は様々な業務で活用できます。

以下は具体的な活用事例です。

売上予測： BigQueryに蓄積された売上データと、外部データ（例えば、気象データや経済指標）をPythonで結合し、機械学習モデルを使って将来の売上を予測する。
顧客セグメンテーション： BigQueryに蓄積された顧客データをPythonで分析し、顧客を属性や行動に基づいてセグメント化する。セグメントごとにマーケティング施策を最適化することで、売上向上につなげる。
Webサイト分析： BigQueryに蓄積されたWebサイトアクセスログをPythonで分析し、ユーザーの行動パターンを把握する。その結果に基づいて、Webサイトの改善点を見つけ出し、コンバージョン率向上につなげる。
レポート自動作成： BigQueryのデータをPythonで分析し、その結果を元にレポートを自動作成する。レポートは、PDFやExcelなどの形式で出力し、関係者に自動配信することができる。

4. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryとPythonを連携するにはプログラミングの知識が必要ですか？

はい、BigQueryとPythonを連携するには、Pythonの基本的な知識が必要です。

ただし、Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQueryとPython連携に関するチュートリアルなどを参考にすれば、初心者の方でも連携を行うことができます。

当社でも今後BigQuery、Python関連の学習コンテンツを随時発信していきます。

⬇Python基礎構文の動画を、当社が提供しておりますので学習にご利用ください。

Q2. BigQueryとPythonを連携する際に注意すべき点はありますか？

BigQueryとPythonを連携する際にはセキュリティに注意する必要があります。

サービスアカウントの認証情報を適切に管理し、不要な権限を与えないようにしましょう。

また、大量のデータを処理する場合は、BigQueryのクエリコストに注意する必要があります。

Q3. BigQueryとPython連携についてもっと詳しく学ぶにはどうすれば良いですか？

Google Cloudの公式ドキュメントや、BigQueryとPython連携に関する書籍やオンラインコースなどを参照することで、BigQueryとPython連携について、より詳しく学ぶことができます。

当社でも今後BigQuery、Python関連の学習コンテンツを随時発信していきます。

5. まとめ：BigQueryとPython連携でデータ分析を次のレベルへ！

BigQueryとPythonを連携させることで、データ分析の可能性が大きく広がります。

高度な分析、自動化、柔軟なデータ処理など、様々なメリットがあります。

ぜひ、BigQueryとPython連携を活用して、データ分析を次のレベルへ引き上げましょう。

導入サポートをご希望の企業様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

BigQueryクエリ最適化：https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview?hl=ja

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

Google Analytics：https://developers.google.com/analytics?hl=ja

Google Analyticsサポート：https://support.google.com/analytics/