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
５．データ分析の例（気象×電力）
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
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ここで，東京電力の電力消費量と東京の気温との間には関係性があるのではないかと仮説を立てて分析をしてみましょう．まず，電力データ「tepco-2017.xlsx」を開いてみましょう．

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
DATE（A列）とTIME（B列）のデータから，DATE関数とTIME関数から年月日時のデータを作成しましょう．
=DATE(YEAR(A2),MONTH(A2),DAY(A2))+TIME(HOUR(B2),MINUTE(B2),0)
年
月日にち
時間
分秒

年月日時の列が追加された

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
年月日時（C列）と電力データ（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
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
再び，気象データ「amedas-2017.xlsx」を開いてみましょう．気象データは，2017年1月1日1時～2018年1月1日1時までのデータがあり，電力データは2017年1月1日0時～2018年1月1日0時までのデータがあり，データの範囲が１時間ずれていることが分かります．データをコピーします．

D2:D8761までをコピーします

5_data/amedas-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
データが１時間ズレていることに気をつけながら，コピーした気温データを「tepco-2017.xlsx」 のD列に貼り付けます．

気温の列が追加された
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
日付（C列）気温（D列）電力（E列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
電力の時系列図には第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．
横軸の種類は「テキスト軸」とする
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説１:電力と気温の関係性
気温（D列）電力（E列）を選択して，相関係数を計算し，散布図を作成しましょう．
=CORREL(D2:D8760,E2:E8760)
気温
電力

ほぼ無相関

18℃で極小になるような２次関数の形をしている
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています254000

20153000

102000-5気温(℃)
実績(万kW)

51000

0年月日時

１年間分

気温 [℃]

電力使用実績 [万kW]600035355000

30200-5-104000

15103000

52000

気温(℃)

ここでの気づきが，以降のデータ分析の仮説を立てるうえで重要です．
実績(万kW)・気温の高い夏季に電力消費量も上がる傾向にある（季節変化）
・気温の低い冬季になると電力消費量が再び上昇する傾向にある（季節変化）
・気温の高い昼間と気温の低い夜間の電力消費量の差が大きい（特に夏季に）（日変化）・気温では見られないが，電力消費量は1週間スケールでも周期的に変化している（週変化）
電力使用実績 [万kW]

40

年月日時

2017/7/1 0:00
2017/7/2 0:00
2017/7/3 0:00
2017/7/4 0:00
2017/7/5 0:00
2017/7/6 0:00
2017/7/7 0:00
2017/7/8 0:00
2017/7/9 0:00
2017/7/10 0:00
2017/7/11 0:00
2017/7/12 0:00
2017/7/13 0:00
2017/7/14 0:00
2017/7/15 0:00
2017/7/16 0:00
2017/7/17 0:00
2017/7/18 0:00
2017/7/19 0:00
2017/7/20 0:00
2017/7/21 0:00
2017/7/22 0:00
2017/7/23 0:00
2017/7/24 0:00
2017/7/25 0:00
2017/7/26 0:00
2017/7/27 0:00
2017/7/28 0:00
2017/7/29 0:00
2017/7/30 0:00
2017/7/31 0:00

気温 [℃]

仮説１:電力と気温の関係性
時系列図から読み取れることをぼんやりと考えてみましょう．
6000

30
25
5000

01000

0

1ヶ月分(7月)

仮説２：夏季に限定する
次に，先の考察を踏まえて，「夏季と冬季に区別して分析すればより明瞭な関係性が得られる」と新たな仮説を立てます．フィルターを使ってデータを7月～9月の3ヶ月間に限定します．

ここをクリック

7月，8月，9月の3ヶ月間にチェック

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説２：夏季に限定する
7～9月のデータのみを抽出することができた．
その他データは非表示になっただけで消えたわけではないことに注意．
別のワークシートにコピー＆ペーストしましょう．

夏季のデータを抽出できた

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説２:夏季に限定する
日付（C列）気温（D列）電力（E列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
電力の時系列図には第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．

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説２:夏季に限定する
気温（D列）電力（E列）を選択して，相関係数を計算し，散布図を作成しましょう．
=CORREL(D2:D2209,E2:E2209)
気温電力

やや強い正の相関仮説は正しかった

回帰式：y=156.61x-609.64が得られた（R2=0.564）
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説３：12～15時に限定する
次に，先の考察を踏まえて，「気温が最も高くなる12～15時のみを抽出して分析すればより明瞭な関係性が得られる」と新たな仮説を立てます．フィルターを使ってデータを12～15時の４時間に限定します．

ここをクリック

12～15時の４時間分にチェック

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説３：12～15時に限定する「7～9月」「12～15時」のデータのみを抽出することができた．
その他データは非表示になっただけで消えたわけではないことに注意．
別のワークシートにコピー＆ペーストしましょう．

12～15時のデータを抽出できた

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説３：12～15時に限定する
日付（C列）気温（D列）電力（E列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
電力の時系列図には第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．

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説３：12～15時に限定する
気温（D列）電力（E列）を選択して，相関係数を計算し，散布図を作成しましょう．
=CORREL(D2:D369,E2:E369)
気温
電力

強い正の相関仮説は正しかった

回帰式：y=132.35x+295.59が得られた（R2=0.611）
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説４：平日に限定する
次に，先の考察を踏まえて，「土曜日と日曜日のデータを取り除いて平日のみを分析すればより明瞭な関係性が得られる」と新たな仮説を立てます．まず，WEEKDAY関数で行ごとに曜日を判定します．
=WEEKDAY(A2,1)
DATE 1:日曜日～7:土曜日

DATE（A列）から曜日を判定できた

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説４：平日に限定する
フィルターを使ってデータを日曜日(1)と土曜日(7)以外の平日のデータに限定します．

ここをクリック

火(2),水(3),
木(4),金(5),土(6)にチェック

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説４：平日に限定する「7～9月」「12～15時」「平日」のデータのみを抽出することができた．
その他データは非表示になっただけで消えたわけではないことに注意．
別のワークシートにコピー＆ペーストしましょう．

平日のデータを抽出できた

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説４：平日に限定する日付（D列）気温（E列）電力（F列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
電力の時系列図には第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．

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説４：平日に限定する
気温（E列）電力（F列）を選択して，相関係数を計算し，散布図を作成しましょう．
=CORREL(E2:E261,F2:F261)
気温電力

かなり強い正の相関
仮説は正しかった

回帰式：y=136.07x+372.34が得られた（R2=0.775）
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説５：さらに祝日や夏季休暇を取り除く
次に，先の考察を踏まえて，「祝日（7/17, 9/18）と夏季休暇（8/7-8/20）のデータを取り除いて分析すればより明瞭な関係性が得られる」と新たな仮説を立てます．手動で取り除きます．

祝日・夏季休暇のデータを除去できた

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説５：さらに祝日や夏季休暇を取り除く
日付（D列）気温（E列）電力（F列）を選択して，２つの時系列を重ねて表示しましょう．
電力の時系列図には第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．

5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されています仮説５：さらに祝日や夏季休暇を取り除く
気温（E列）電力（F列）を選択して，相関係数を計算し，散布図を作成しましょう．
=CORREL(E2:E213,F2:F213)
気温
電力

かなり強い正の相関
仮説は正しかった

回帰式：y=129.37x+623.84が得られた（R2=0.834）
5_data/tepco-2017.xlsxに一連の処理が記録されていますやってみよう• 気温と電力消費量との間には関係があり，正確に電力消費量を予測するためには，さらに，季節，時間，曜日等を考慮する必要があることがわかりました．
• 冬季のデータを使って気温と電力消費量との関係性を調べてみましょう．