【BigQuery公開データ分析】ブラックホールデータベースで宇宙を探検！ブラックホールの謎に迫る

2024年9月23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】

データ分析の可能性
専門分野への応用
新規事業のヒント
知的好奇心の刺激
BigQueryの汎用性

【解消できるお悩み】

BigQueryって、ビジネス以外にも使えるの？
専門的な分野のデータ分析って、難しそう…
データ分析を通して、新しい発見やアイデアを得たい
自分の知的好奇心を刺激するような、面白いデータ分析に挑戦したい

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

宇宙には、私たちの想像をはるかに超える謎と神秘が数多く存在します。その中でも、特に人々の興味を引きつけてやまないのが「ブラックホール」です。光さえも escape できないほどの強大な重力を持つブラックホールは、どのように形成されるのか、その内部はどうなっているのか、多くの謎に包まれています。

今回は、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」と、天文学の公開データを使って、ブラックホールの謎に迫ってみましょう。BigQueryの強力な分析機能を活用すれば、膨大な天体観測データから、ブラックホールに関する様々な情報を抽出することができます。この記事では、BigQueryを使ってブラックホールデータを分析する方法と、そこから得られるインサイトを紹介します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、宇宙の謎を解き明かす第一歩を踏み出せるかもしれません。

BigQueryでブラックホールデータ分析を行うメリット
分析に使用するBigQueryのデータセット
BigQueryでブラックホールデータを分析する手順
BigQueryを使ったブラックホールデータ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで宇宙の謎を探検しよう！

1. BigQueryでブラックホールデータ分析を行うメリット

BigQueryは、ブラックホール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： 膨大な天体観測データを高速に分析できるため、ブラックホールに関する様々な情報を効率的に抽出できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、研究機関のデータ、天文台の観測データなど、様々なデータソースと連携できるため、ブラックホール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、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑なブラックホール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、安心してデータを管理できます。

2. 分析に使用するBigQueryのデータセット

今回は、BigQuery公開データセット bigquery-public-data.blackhole_database.sdss_dr7 を使って、ブラックホールの謎に迫る分析に挑戦します。

このデータセットには、スローン・デジタル・スカイサーベイ(SDSS)の観測データから得られた、数多くのブラックホールに関する情報が含まれています。

ブラックホールの質量や光度、赤方偏移などを分析することで、宇宙の進化やブラックホールの成長過程に関する理解を深めることができます。

3. BigQueryでブラックホールデータを分析する手順

BigQueryでブラックホールデータを分析する手順は以下の通りです。

3.1 1. データ確認

まず、データセットの内容を確認します。BigQueryコンソールのUIでデータセットのスキーマを確認したり、サンプルデータをプレビューしたりすることで、データの構造や内容を理解することができます。`bigquery-public-data.blackhole_database` データセットには、 `sdss_dr7` などのテーブルが含まれており、天体のスペクトル情報などが記録されています。

3.2 2. データ加工

必要に応じて、データを加工します。例えば、特定の種類の天体に絞り込んだり、特定の期間の観測データのみを抽出したり、複数のテーブルを結合して必要な情報をまとめたりします。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。

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、ブラックホールの質量分布、赤方偏移との関係、周囲の星への影響などを分析することができます。また、機械学習を用いて、ブラックホール候補天体を分類するモデルを構築することも可能です。

3.4 4. 考察と更なる探求

分析結果に基づいて、ブラックホールの特性や形成過程について考察します。ブラックホールの質量と銀河の進化の関係性、ブラックホールの活動性と周囲の環境との関連性など、更なる分析や研究のテーマを見つけることができるでしょう。BigQueryの分析結果を、論文執筆や学会発表などの研究活動に役立てることができます。

4. BigQueryを使ったブラックホールデータ分析例

BigQuery分析例：ブラックホールの質量分布

ブラックホールの質量(LOG_BH)には、どのような範囲の値が存在するのか、その分布をヒストグラムで可視化します。

SELECT
  CASE
    WHEN LOG_BH BETWEEN 6 AND 7 THEN '6-7'
    WHEN LOG_BH BETWEEN 7 AND 8 THEN '7-8'
    WHEN LOG_BH BETWEEN 8 AND 9 THEN '8-9'
    WHEN LOG_BH BETWEEN 9 AND 10 THEN '9-10'
    ELSE '10+'
  END AS mass_group,
  COUNT(*) AS blackhole_count
FROM `bigquery-public-data.blackhole_database.sdss_dr7`
WHERE LOG_BH IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY blackhole_count DESC

【BigQuery SQL解説】

CASE文とWHEN句を用いて、ブラックホールの質量(LOG_BH)を対数スケールでグループ化します。
COUNT(*)で、各質量グループに属するブラックホールの数をカウントします。
WHERE LOG_BH IS NOT NULL句で、質量データが存在するブラックホールのみを抽出します。
GROUP BY 1句で、質量グループ(mass_group)ごとに集計します。
ORDER BY句で、ブラックホールの数(blackhole_count)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

ブラックホールの質量分布を可視化することで、宇宙に存在するブラックホールの典型的な質量や、質量のばらつきなどを把握できます。
質量と他の特性（光度や赤方偏移など）の関係を分析することで、ブラックホールの形成過程や進化に関するさらなる知見を得ることができます。

BigQuery分析例：赤方偏移とブラックホールの光度

遠方の天体ほど赤方偏移(z)の値が大きくなることが知られています。赤方偏移とブラックホールの光度(LOG_LBOL)の関係を分析することで、ブラックホールの活動性と宇宙の進化について考察します。

SELECT
  ROUND(z, 2) AS redshift_group,
  AVG(LOG_LBOL) AS average_luminosity,
  COUNT(*) AS blackhole_count
FROM `bigquery-public-data.blackhole_database.sdss_dr7`
WHERE z IS NOT NULL AND LOG_LBOL IS NOT NULL
GROUP BY 1
ORDER BY redshift_group

【BigQuery SQL解説】

ROUND(z, 2)で、赤方偏移(z)を小数点以下2桁で丸め、グループ化します。
AVG(LOG_LBOL)で、各赤方偏移グループにおけるブラックホールの平均光度(average_luminosity)を計算します。
WHERE z IS NOT NULL AND LOG_LBOL IS NOT NULL句で、赤方偏移と光度データが両方存在するブラックホールのみを抽出します。
GROUP BY 1句で、赤方偏移グループ(redshift_group)ごとに集計します。
ORDER BY句で、赤方偏移グループ(redshift_group)の昇順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

赤方偏移の値が大きい（つまり遠方にある）ブラックホールほど、光度が大きくなる傾向があるのかどうかを分析することで、宇宙初期のブラックホールの活動性や、宇宙の進化に伴うブラックホールの成長過程について考察することができます。
赤方偏移と光度の関係をさらに詳しく分析するために、他の特性（質量やスペクトル型など）も考慮することで、より多角的な視点からブラックホールの謎に迫ることができます。

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。

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で宇宙の謎を探検しよう！

BigQueryは、天体観測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、誰でも簡単に宇宙の謎を探検することができます。ブラックホールの分析だけでなく、他の天体や宇宙現象の分析にも挑戦してみましょう！

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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