【BigQuery公開データ分析】Stack Overflowデータ分析！プログラマーが抱える課題とは？

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】

エンジニア採用
エンジニア育成
技術トレンド把握
開発効率の向上
サービス改善
新規事業のアイデア

【解消できるお悩み】

優秀なエンジニアを採用したいけど、どんなスキルが求められているのかわからない…
エンジニアのスキルアップを支援したいけど、どんな研修が効果的か分からない…
最新の技術トレンドを把握し、自社のサービス開発に活かしたい
開発チームの生産性を向上させたい
顧客が求めている機能やサービスを知りたい
新規事業のアイデアを得るために、技術的な課題を分析したい

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

プログラマーの仕事は、常に新しい技術や変化する需要に対応する必要があり、多くの課題に直面します。彼らがどのような問題に直面し、どのような情報を探し求めているのかを理解することは、ソフトウェア開発の効率化、プログラミング教育の改善、開発者向けの製品開発など、様々なビジネスに役立ちます。

今回は、プログラマーの質問と回答を共有するプラットフォーム「Stack Overflow」の公開データを使い、BigQueryで分析することで、プログラマーが抱える課題を明らかにします。BigQueryの強力な分析機能を活用すれば、膨大なデータからプログラマーが直面する技術的な問題点や、彼らが求める情報、トレンドなどを抽出できます。この記事では、BigQueryを使ってStack Overflowのデータを分析する方法と、そこから得られた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、プログラマーのニーズを理解し、ビジネスに役立つヒントを得ることができるでしょう。

BigQueryでStack Overflowデータを分析するメリット
分析に使用するBigQueryのデータセット
BigQueryでStack Overflowデータを分析する手順
BigQueryを使ったStack Overflowデータ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで開発者コミュニティを理解し、ビジネスに活かそう！

1. BigQueryでStack Overflowデータを分析するメリット

BigQueryは、Stack Overflow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Stack Overflowデータを高速に分析できるため、質問や回答の傾向、人気トピックなど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、Stack Overflowデータと他のデータを組み合わせて、より深い分析を行うことができます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、自然言語処理など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な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

今回の分析では、BigQueryの公開データセット「Stack Overflow」を使用します。このデータセットには、Stack Overflow上の質問、回答、タグ、ユーザー情報などが格納されています。

3. BigQueryでStack Overflowデータを分析する手順

BigQueryでStack Overflowデータを分析し、プログラマーが抱える課題を抽出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。`stackoverflow` データセットには、 `posts_questions`、`posts_answers`、`tags` などのテーブルが含まれており、質問、回答、タグに関する情報がそれぞれ記録されています。

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、日付データを年、月、日、曜日などに分割したり、特定のプログラミング言語に関する質問に絞り込んだり、質問と回答を結合して分析しやすい形にしたりします。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. 人気タグの分析

`tags` テーブルからタグ名と質問数などを取得し、人気タグランキングを作成します。どのような技術や分野に関する質問が多いのかを分析することで、プログラマーが現在関心を持っているトピックや、課題に感じている技術などを把握することができます。また、人気タグの推移を時系列で分析することで、技術トレンドの変化を捉えることも可能です。

3.4 4. 質問内容の分析

`posts_questions` テーブルから質問のタイトル、本文、作成日時などを取得し、質問内容を分析します。自然言語処理やテキスト分析の手法を用いることで、質問に含まれるキーワードや感情を分析し、プログラマーがどのような問題に直面しているのか、どのような解決策を求めているのかを深く理解することができます。

3.5 5. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、プログラマーが抱える課題を考察します。人気タグや質問内容から、プログラマーが学習したい技術、困っている問題、必要としている情報などを特定します。これらの分析結果は、プログラミング教育コンテンツの開発、技術サポートの提供、開発者向け製品の企画など、様々なビジネスに役立てることができます。

4. BigQueryを使ったStack Overflowデータ分析例

今回は、BigQuery公開データセットbigquery-public-data.stackoverflow.posts_questionsを分析し、プログラマーが抱えている課題を明らかにします。

Stack Overflowは世界中のプログラマーが利用するQ&Aサイトであり、日々膨大な数の質問が投稿されています。

これらの質問データを分析することで、プログラマーがどのような技術的な問題に直面しているのか、どのような情報ニーズを持っているのかを把握することができます。

BigQuery分析例：タグ別質問数ランキング

どのような技術分野に関する質問が多いのかを把握するため、タグ(tags)別に質問数(question_count)を集計し、ランキング形式で表示します。

SELECT
  tag,
  COUNT(*) AS question_count
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
, UNNEST(SPLIT(tags, '|')) AS tag
GROUP BY 1
ORDER BY question_count DESC
LIMIT 10

【BigQuery SQL解説】

UNNEST(SPLIT(tags, ‘|’)) AS tagで、各質問に付与されたタグを|で分割し、tagとして展開します。
COUNT(*)で、タグごとの質問数をカウントします。
GROUP BY 1句で、タグ(tag)ごとに集計します。
ORDER BY句で、質問数(question_count)の降順に並べ替えます。
LIMIT 10で、上位10件のみを表示します。

【BigQuery分析での活用例】

質問数の多いタグを特定することで、プログラマーの間で特に注目されている技術分野や、多くの人が課題を抱えている技術分野を把握できます。
特定の技術分野に特化した学習コンテンツやサポートを提供することで、プログラマーのニーズに応えることができます。

BigQuery分析例：

回答が得られていない質問を分析することで、解決が難しい問題や、情報が不足している分野を特定します。

ここでは、質問日時(creation_date)の年(year)ごとに、回答数(answer_count)が0件の質問の割合(percentage_unanswered)を計算します。

WITH unanswered_questions_by_year AS (
  SELECT
    EXTRACT(YEAR FROM creation_date) AS year,
    COUNTIF(answer_count = 0) AS unanswered_count,
    COUNT(*) AS total_questions
  FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
  GROUP BY 1
)
SELECT
  year,
  unanswered_count,
  total_questions,
  SAFE_DIVIDE(unanswered_count, total_questions) * 100 AS percentage_unanswered
FROM unanswered_questions_by_year
ORDER BY year

【BigQuery SQL解説】

WITH句でunanswered_questions_by_yearという共通テーブル式を定義し、年別に回答なし質問数と総質問数を集計します。
EXTRACT(YEAR FROM creation_date)で、質問日時から年を抽出します。
COUNTIF(answer_count = 0)で、回答数が0件の質問数をカウントします。
COUNT(*)で、総質問数をカウントします。
SAFE_DIVIDE関数を使って、ゼロ除算エラーを回避しながら、回答なし質問の割合(percentage_unanswered)を計算します。
GROUP BY句で、年(year)ごとに集計します。
ORDER BY句で、年(year)の昇順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

回答なし質問の割合が高い年や技術分野を特定することで、プログラマーが解決に苦労している問題や、情報が不足している分野を把握できます。
回答なし質問に対して、専門家による回答や解説記事を提供することで、Stack Overflowコミュニティ全体の活性化に貢献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。

参考記事

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で開発者コミュニティを理解し、ビジネスに活かそう！

BigQueryは、Stack Overflowデータ分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能と豊富な分析機能を活用することで、プログラマーが抱える課題やニーズを分析し、ビジネスに役立てることができます。この記事で紹介した分析手順や分析例を参考に、BigQueryを使ったデータ分析に挑戦し、開発者コミュニティへの理解を深めましょう！

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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