BigQueryで気象データ分析！天気予報の精度向上に役立つ分析に挑戦

2024年9月22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】

初中級データアナリスト

【興味関心】

気象データ分析
天気予報の活用
需要予測
リスク管理
新規ビジネスチャンス
データに基づいた意思決定

【解消できるお悩み】

天気によって売上が左右されるビジネスだが、天候変化を予測するのが難しい…
気象データを使って、需要を予測したり、リスクを回避したい
天気予報をもっとビジネスに活かしたい
BigQueryを使って、具体的にどんな気象データ分析ができるのか知りたい

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

天気予報は、私たちの日常生活からビジネスまで、様々な場面で重要な役割を果たしています。農業、観光、物流、イベント開催など、多くの業界が天気予報に依存しており、その精度の向上は大きな経済効果をもたらします。近年では、ビッグデータ分析や機械学習技術の進歩により、天気予報の精度が飛躍的に向上しています。

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、気象データ分析を容易にし、天気予報の精度向上に貢献することができます。この記事では、BigQueryを使って気象データを分析し、天気予報の精度向上に役立つ分析に挑戦する方法を、具体的な例を交えながら解説します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、複雑な気象データを分析し、天気予報のメカニズムを理解する糸口を見つけることができるでしょう。

BigQueryで気象データ分析を行うメリット
気象データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット
BigQueryで天気予報の精度向上に役立つ分析に挑戦する手順
BigQueryを使った気象データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで気象データを分析し、天気予報の可能性を広げよう！

1. BigQueryで気象データ分析を行うメリット

BigQueryは、気象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： 膨大な気象データを高速に分析できるため、長期的な気候変動や局地的な気象現象など、様々な分析を効率的に行えます。
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、気象データ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、複雑な気象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. 気象データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット

BigQueryには、気象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。

NOAA Global Surface Summary of the Day Weather Data： NOAA（アメリカ海洋大気庁）が提供する、世界各地の地上気象観測データです。気温、降水量、風速、気圧などの日々の観測データが含まれており、長期的な気候変動分析に役立ちます。
Global Historical Climatology Network – Daily： GHCN-Daily（全球歴史気候ネットワーク – 日次）は、世界中の気象観測所の気温や降水量などの日次データを収集したデータセットです。気候変動分析や異常気象分析に役立ちます。

3. BigQueryで天気予報の精度向上に役立つ分析に挑戦する手順

BigQueryで気象データ分析を行う手順は以下の通りです。

3.1 1. データ加工

収集した気象データは、そのままでは分析しにくい場合もあるため、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（欠損値の処理、異常値の除去など）、変換（単位の変換、データ型の変換など）、集計（日別、月別、年別の集計など）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。

3.2 2. 気象データの傾向分析

加工した気象データに対して、SQLクエリや統計関数などを用いて傾向分析を行います。気温、降水量、風速などの推移を可視化し、季節変動、年変動、異常気象などを分析します。また、複数の気象要素間の相関関係を分析することで、天気予報の精度向上に繋がる要因を特定することができます。

3.3 3. 天気予測モデルの構築

BigQuery MLを用いて、機械学習による天気予測モデルを構築します。過去の気象データと、予測したい気象要素（例：気温、降水量）を学習データとして使用し、モデルをトレーニングします。トレーニングされたモデルを使って、未来の天気を予測することができます。

4. BigQueryを使った気象データ分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「NOAA Global Surface Summary of the Day Weather Data」を使って、簡単な気象データ分析例を紹介します。このデータセットには、世界各地の気象データが格納されています。

例：東京における気温の年変化を分析する

SELECT
  year,
  AVG(temp) AS avg_temperature
FROM `bigquery-public-data.noaa_gsod.gsod*`
WHERE stn = '476620' -- 東京のステーションID
AND temp != 9999.9 -- 欠損値を除外
GROUP BY year
ORDER BY year;

このクエリでは、東京における年ごとの平均気温を計算しています。また、`9999.9`は欠損値を表すため、`WHERE`句で除外しています。

この分析結果を可視化することで、東京の気温が長期的にどのように変化しているのかを把握することができます。

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で気象データを分析し、天気予報の可能性を広げよう！

BigQueryは、気象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、誰でも簡単に気象データ分析を行い、天気予報の精度向上に役立つ分析に挑戦することができます。この記事で紹介した分析手順や分析例を参考に、BigQueryを使った気象データ分析に挑戦し、天気予報の可能性を広げていきましょう！

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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