WXBCテクノロジー研修

アメダス気象データ分析チャレンジ！入門
４．データ整理・可視化・分析
主催：気象ビジネス推進コンソーシアム
共催：岐阜大学工学部附属応用気象研究センター
資料作成：吉野純（岐阜大学）

2024年5月29日

本教材について
WXBC 2024年度テクノロジー研修「アメダス気象データ分析チャレンジ！入門」講習テキスト
Copyright (c) 気象データ×IT 勉強会，吉野純，岐阜大学工学部附属応用気象研究センター 2023 All
rights reserved.

＜利用条件＞
本書は、本書に記載した要件・技術・方式に関する内容が変更されないこと、および出典を明示いただくことを前提に、無償でその全部または一部を複製、翻案、翻訳、転記、引用、公衆送信等して利用できます。なお、全体または一部を複製、翻案、翻訳された場合は、本書にある著作権表示および利用条件を明示してください。
＜免責事項＞
本書の著作権者は、本書の記載内容に関して、その正確性、商品性、利用目的への適合性等に関して保証するものではなく、特許権、著作権、その他の権利を侵害していないことを保証するものでもありません。本書の利用により生じた損害について、本書の著作権者は、法律上のいかなる責任も負いません気象データをExcelで見てみましょう
ダウンロードした気象データ「amedas-2017.xlsx」を開いてみましょう．

4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています不要な行や列は削除しましょう
データ分析に不要な行は削除しましょう．
不要な列や行の先頭（灰色のところ）で右クリックで削除（D）を選びます．

4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています日付を追加しましょう
元々，年月日時分のデータがA列にありますが，DATE関数で日付のデータをB列に追加しましょう．
=DATE(YEAR(A2),MONTH(A2),DAY(A2))
年月日にち

日付の列が追加された

4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています時刻を追加しましょう
元々，年月日時分のデータがA列にありますが，TIME関数で時刻のデータをC列に追加しましょう．
=TIME(HOUR(A2),MINUTE(A2),0)
時間分秒

時刻の列が追加された

4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています

時系列図を作成しましょう
年月日時（A列）と気温（D列）を選択して，時系列図を作成しましょう．

ここをクリック

時系列図が完成した
4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています日平均値を作成しましょう
先のシート（’時系列’）の中の気温（D列）に対して，AVERAGEIFS関数で日平均値を計算しましょう．
=AVERAGEIFS(時系列!$D$2:$D$8761,時系列!$B$2:$B$8761,平均!A2)
平均対象範囲条件範囲
条件

ここをクリック

データの数（行数）が8760個から365個になった
4_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています家計調査データをExcelで見てみましょう
ダウンロードした家計調査データ「kakei-2017.xlsx」を開いてみましょう．
たくさんの品目があります．キーワード全680項目！

1月（1）から12月（12）までの12個のワークシートにデータベースとして収録します
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています検索により必要なデータを抽出しましょう「アイスクリーム・シャーベット」に該当する日別値を1月～12月のデータベースの中から抽出します．
=VLOOKUP($B$1,INDIRECT(MONTH(A3)&“!$I$14:$AO$692”), 2+DAY(A3),FALSE)
検索値
検索範囲
抽出する列番号 完全一致検索
ワークシート「抽出」 セルA3から月の値（この場合１） ワークシート「１」を取り出して下の「１」のタブのデータベースの中から，「アイスクリーム・シャーベット」の支出額を１年分抽出できた

セルB1のキーワードと合致する行を検索して，セルA3の日付に該当する列の値を抽出する
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています

時系列図を作成しましょう
日付（A列）と支出（B列）を選択して，時系列図を作成しましょう．

ここをクリック

時系列図が完成した
アイスクリームは特に休日に売れる
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されていますデータを平滑化しましょう
支出（B列）を選択して，AVERAGE関数で７日間移動平均を計算しましょう．
=AVERAGE(B3:B9)
平均対象範囲(7日間)ここをクリック

曲線を滑らかにできた

4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています日平均気温のデータを並べましょう
先に作成した日平均気温のデータをコピーして，C列に挿入しましょう．
アイスクリーム・シャーベットの購入量と日平均気温との間に関係性があると仮説を立てて比較してみま
しょう．

日平均気温の列が追加された
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されていますデータを集計しましょう
日付（A列）気温（B列）支出（C列）を選択して，ピボットテーブルによりデータを集計しましょう．
1月から12月までの各月の気温の平均値やアイスクリームの支出の合計値を表示します．

気温の平均値とアイスクリームの支出の合計値表にすることができました．気温が高い７月や８月に特によく売れている．

4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています

時系列図を作成しましょう
日付（A列）気温（C列）支出（D列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
支出の時系列図には第２軸を表示させましょう．

ここをクリック

2つの時系列を表示できた．
2つの時系列はよく似た変化傾向を示している．
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています

散布図を作成しましょう

正の相関60
40200051015

一方が上がると，20もう一方は下がる

もう一方も上がる• 時系列図やピボットテーブルから，気温とアイスクリームの支出の間から関係性を想像することができました。「一方が上がれば，もう一方も上がる（正の相関）」という関係や「一方が上がれば，もう一方は下がる（負の相関）」といった関係を「相関関係がある」（あるいは単に「相関がある」）と言います。
• 先の時系列図から「気温とアイスクリームの支出には正の相関がある」と推測されます。
• 相関があるかどうかを確かめたいときには，まず，散布図を作成します。
負の相関6040200051015

一方が上がると，20散布図を作成しましょう
気温（C列）支出（D列）を選択して，散布図を作成しましょう．

ここをクリック
気温とアイスクリームの支出との間には正の相関がありそうだ．

4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています相関係数を計算しましょう• 散布図により正の相関があることが読み取れたが，それを数字などで示せないと他の人にはなかなか納得してもらえません。
• 相関関係の強さを表す指標に，「相関係数」があり，-1～1の数字で表します。相関係数が1に近いほど正の相関が強く，相関係数が-1に近いほど負の相関が強くなります。
• 相関の強さを表す相関係数は，エクセルの関数「CORREL」で計算できます。
負の相関-1

正の相関

無相関-0.7 -0.4 -0.2 ０ 0.2 0.4 0.7
かな
り
強いやや
強い

弱い

ほと
んどない

ほと
んどない

弱いやや
強い

1
かな
り
強い

相関係数を計算しましょう
気温（C列）と支出（D列）を選択して，CORREL関数で相関係数を計算しましょう．
=CORREL(C3:C367,D3:D367)
気温
支出

相関係数が計算できた「かなり強い相関」となった

4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています回帰分析しましょう• 気温とアイスクリームの支出に正の相関があることが分かったが，実務的には気温から販売数を推定できれば，仕入れや在庫の適正化を図れる。
• このような推定を行うには「回帰分析」という方法が使える。
アイスクリームの支出

y＝ a 気温 x ＋ b

例えば線形単回帰分析の場合，気温X（説明変数）を代入したらアイスクリームの支出y（目的変数）を推定できるような式のパラメータaやbを知りたい！

回帰分析しましょう

606050504040

販売数

販売数

• 回帰分析では，散布図中に誤差が最も小さくなるような１本の直線や曲線で表わします。

30

こんな感
じ
y=ax+by

30

2020

10

切片b00x傾きa（=y/x）

100510気温152005101520

気温

この直線のことを回帰直線といい，回帰直線を表す数式を回帰式といいます。

回帰分析しましょう
１次関数（線形近似）による回帰曲線を引いてみましょう．
散布図中の点を右クリックして「近似曲線の追加（R）」を選びます．
アイスクリームの支出(y)と気温(x)の回帰式： y=1.2157x+5.2778 が得られました．

線形近似に
チェック

回帰式ができた
決定係数R2=0.77

数式とR-2乗値を表示する

4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されています回帰分析しましょう
もっと当てはまりの良さそうな２次関数（多項式近似）による回帰曲線を引いてみましょう．
散布図中の点を右クリックして「近似曲線の追加（R）」を選びます．
アイスクリームの支出(y)と気温(x)の回帰式： y=0.0571x2-0.6268x+16.599 が得られました．

多項式近似にチェック
次数は２数式とR-2乗値を表示する

決定係数R2=0.84の精度の高い回帰式ができた
4_data/kakei-2017.xlsxに一連の処理が記録されていますやってみよう１• 気温とアイスクリームの支出との間には関係があることが分かりました．
• アイスクリームの支出に影響を与える要素は，気温以外に何があるでしょうか？時系列図や散布図を見ながら考えてみましょう．
• アイスクリーム以外の品目で気温データと関連性のあるものを探してみましょう．また，その回帰式を作ってみましょう．
• 気温以外の気象データ（降水量，日照時間，風速，相対湿度，全天日射量など）と関連性のある品目を探してみましょう．また，その回帰式を作ってみましょう．