気象データのビジネス活用セミナー 2021.7.21 Wed.

気象データ活用によるデータ分析の流れ～

データや分析手法の選び方～

岐阜大学工学部附属応用気象研究センター センター長・准教授
気象ビジネス推進コンソーシアム人材育成WG メンバー
気象データ✕IT勉強会 リーダー
気象データアナリスト「スキルセット検討委員会」

委員長
吉野

純

自己紹介
吉野 純 博士（理学）・気象予報士2220号
岐阜大学工学部社会基盤工学科 准教授
工学部附属応用気象研究センター センター長
アドレス：http://net.cive.gifu-u.ac.jp/【特徴】
・大学初で唯一の気象予報業務許可（気象・波浪）の取得
・2005年6月1日より予報業務開始
・ホームページのみでの情報公開
・愛知県、岐阜県を2kmメッシュで予測
・1日1回の情報更新（朝9時）
・翌日夜9時までの36時間予報

講演内容• 気象データの分析の流れ• 気象×○○の分析例• 様々な気象データ• 様々な分析手法• 気象データ分析に挑戦してみませんか？
内容：気象データを使ってデータ分析してみたい！そんなときに注意するべきポイントとは？ WXBC人材育成WGが企画する「気象データ分析チャレンジ！」の取り組みを例に気象データ活用によるデータ分析の流れを説明するととともに、様々な気象データや様々な分析手法の中からどう使い分けていくのか解説します。みなさんのビジネスに気象データ
をもっと活用してみませんか？

講演内容• 気象データの分析の流れ• 気象×○○の分析例• 様々な気象データ• 様々な分析手法• 気象データ分析に挑戦してみませんか？
内容：気象データを使ってデータ分析してみたい！そんなときに注意するべきポイントとは？ WXBC人材育成WGが企画する「気象データ分析チャレンジ！」の取り組みを例に気象データ活用によるデータ分析の流れを説明するととともに、様々な気象データや様々な分析手法の中からどう使い分けていくのか解説します。みなさんのビジネスに気象データ
をもっと活用してみませんか？

気象データ分析に必要な能力
気象データアナリスト育成講座 カリキュラムガイドラインより自社のビジネスモデルの理解に加え、リスク、利益、社会的責任の観点から解決すべき課題を発見できる

ビジネス
課題解決力

気象データの特徴を理解した上で、課題解決のための仮説を立てられるよう
になる

気象データ

ＩＴ

理解力

活用力

データサイエンスのスキルを使って仮説を検証し、課題解決ができる
ようになるまずは目的を明確にする

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 「そこにデータがあるから」データ分析をするのではなく、何らかの目的があり、その目的を達成するためにデータ分析をする。まずは、目的を言葉で表現してみよう。
（目的）スポーツドリンクの最適な販促計画を立てたい（仮説）気温と売上との間を比較して特徴を見つける（目的）スタジアムの最適な人員配置計画を立てたい（仮説）天気と来場者数との間を比較して特徴を見つける（目的）自動車販売の地域にあった営業計画を立てたい（仮説）降雪量と四輪駆動車の販売数との関係を比較して特徴を見つける

仮説が正しいかデータで検証する必要がある！

仮説と検証の繰り返し
アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

目的を
明確にする

データと分析
方法を決める

②データ
収集

①仮説

仮説と照らし合
わせて検証する

分析者

仮説と検証の繰り返しにより本質を理解

データを分析できる形に整理する③データ
分析

データ分析により・・・①②

ビジネス現場で、データに基づいた適切な意思決定ができるようになります。
データ分析の繰り返しにより、分析者の知識や経験が増えて、データ分析の精度が高くなります。

データ分析の流れ

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）よりデータの入手仮説を検証するのに必要なデータを入手する。
適切なデータを入手できるかが分析のカギ。

データの加工・整理・要約

分析に必要な情報を並び替えや集計によってデータを要約する。
全体的な傾向や特徴が分かる。

データの可視化

データの傾向や特徴を視覚的に分かりやすくグラフに表す。
数字では分かりにくかった特徴の発見に役立つ。

データの分析

統計関数を利用してデータの傾向や特徴を数値で示す。
直感的な理解に根拠を与える。説得力が増す！

データの入手

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

さまざまなオープンデータ• 政府統計：https://www.e-stat.go.jp/• 総務省：https://www.data.go.jp/• 地方自治体：https://www.data.go.jp/list-of-database/local-government/• 東京都：https://portal.data.metro.tokyo.lg.jp/• 気象庁：https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php• 東京電力：https://www.tepco.co.jp/forecast/• Scikit-learn datasets: https://scikit-learn.org/stable/datasets.html
トイデータセット：アイリスの種類、ボストンの住宅価格、手書き文字、等
実世界データセット：顔画像、ニュース記事、木の種類、カリフォルニアの住宅価格、等• StatsModels datasets: https://www.statsmodels.org/0.8.0/datasets/index.html
二酸化炭素濃度、エルニーニョ、犯罪、銅市場、ナイル川流量、等

データの加工・整理・要約

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

生データのままでは分析に使えないことが多いため、分析に適した形に加工・整理・要約する。
• 数量化• 欠測値処理• 平滑化• 並び替え• フィルター• 検索• クロス集計

ピボット
テーブル（クロス集計）データの可視化

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）よりデータを適切な形にグラフ化すると、その特徴がみえてくる。数値だけでは分かりにくい例外的な特徴を抽出することもできる。
分析の目的に合ったグラフを選ぶよう注意する。
• 円グラフ、パレート図• 散布図• 棒グラフ• ヒストグラム、箱ひげ図• 折れ線グラフ• 等値線図、分布図

データの分析

Gartner Glossaryより https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/• 記述的分析（descriptive analytics）

何が起こったのかを可視化により見える化する• 診断的分析（diagnostic analytics）

なぜそれが起こったのかを相関関係を調べて明らかにする• 予測的分析（predictive analytics）

予測モデルを作成して将来予測をしながら未来の状態を分析する• 処方的分析（prescriptive analytics）

予測に基づいて最適な行動（意思決定）をとるための分析

過去の状態をひもとき 未来の状態を知る 予めできる対策を考える

データの分析

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

データの中から全体像や特徴を見きわめるために、さまざまな分析手法を利用する。
教師なし学習・・・診断的分析

教師あり学習（分類、回帰）・・・予測的分析

時系列データ解析

・・・予測的分析

相関分析
主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析
クラスター分析
回帰分析、重回帰分析、決定木分析
ニューラルネットワーク、SVM、CNN
ARMA、ARIMA、SARIM、カルマンフィルタ
LSTM-RNN

意思決定分析

決定木分析、アソシエーション分析、決定分析

・・・処方的分析

データの分析

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

データの中から全体像や特徴を見きわめるために、さまざまな分
析手法を利用する。
Excelの様々な統計関数
目的

関数名

分析例

目的

関数名

分析例

データを要約する

FREQUENCY

度数分布表を作る

CORREL

相関係数を求める

AVERAGE

平均値を求める

２つの変数の関係を知る集団の代表値を求める

MEDIAN

中央値を求める

SLOPE

回帰直線の係数を求める

MODE.SNGL
MODE.MULT

最頻値を求める

INTERCEPT

回帰直線の定数項を求める

データのばらつきを知る

STDEV.P

標本標準偏差を求
める

FORECAST.LINEAR

回帰分析を行う

NORM.DIST

正規分布の累積確率を求める

LINEST

重回帰分析を行う

PERCENTILE.INC

パーセンタイルを求める

FORECAST.EST.SEA
SONALITY

時系列分析の季節性（周期性）を求める

QUARTILE.INC

四分位数を求める

FORECAST.ETS

時系列分析を行う

全体の中での位置を知る

将来の値を予測する

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内容：気象データを使ってデータ分析してみたい！そんなときに注意するべきポイントとは？ WXBC人材育成WGが企画する「気象データ分析チャレンジ！」の取り組みを例に気象データ活用によるデータ分析の流れを説明するととともに、様々な気象データや様々な分析手法の中からどう使い分けていくのか解説します。みなさんのビジネスに気象データ
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データ分析してみよう
アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

例えば、（注意１）実際には
これほどよく整理されたデータがすぐに手に入るわけではありません！データの整理・加工が必要になることがほとんどです。
（注意２）このデー
タは人工的なもので現実を反映していません。

A列に日づけ

B列に気温が入力されている

C列に販売数が入力されている（仮説）おでんの販売数と気温との間には関係性があるのではないか？

エクセルで時系列図
アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

気温の時系列図が描けたA列とB列を選択する

ツールバーの中から折れ線グラフをクリック

A列とC列を選択する（Ctrlを押しながら）販売数の時系列図が描けた

エクセルで時系列図

A列からC列まで選択する

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

気温と販売数を重ねた時系列図が描けた

ここからぼんやりと読み取れること：• 秋からの冬へと気温が下がるにつれて販売数が増える。
• 週に1回、異常によく売れている日がある。日曜特売？
• 気温が上がった翌日には販売数が減る傾向にある。

相関関係

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

正の相関
60
40
20
0
0

5

10

15

一方が上がると、

20

もう一方は下がるもう一方も上がる• 時系列図から、気温とおでんの販売数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「気温とおでんの売れ行きには負の相関がある」と推測されます。
負の相関
60
40
20
0
0

5

10

15

一方が上がると、

20

エクセルで散布図

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 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。

右肩さがり！負の相関がありそうだ！

ツールバーの中から散布図をクリック
B列とC列を選択する

気温と販売数の散布図を描けた

相関係数

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 散布図により負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。
負の相関

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-0.7 -0.4 -0.2 ０ 0.2 0.4 0.7

かなり強い

-1

正の相関

無相関

1

エクセルで相関係数

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 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。
「相関」と入力して検索「CORREL」
が相関係数を求める関数

エクセルで相関係数

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より
気温のデー
タの範囲

販売数の
データの範
囲

または、セルの中で関数とデータの配列を直接打ち込む。
=CORREL(B3:B184,C3:C184)
気温の範囲

販売量の範囲エクセルで相関係数

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）よりやや強い負の相関がある• 気温とおでんの販売数の関係の間にはやや強い相関があることが数値で示すことができた！（仮説が正しいことが示された）

ここで再び仮説！

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 気温と販売数の間にはもっと強い相関関係があると想像されまし
たが、相関係数は0.50と「やや強い」程度にとどまりました。これは何故でしょう？
• もしかしたら日曜特売の異常なデータが悪さをしているのではな
いだろうか？これらを取り除いたら、気温と販売数の間の相関関係はより強くなるだろうか？

データの整理

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• まず、日曜日のデータを空文字「””」にする。以下のように、IF関数やWEEKDAY関数を利用する。
=IF(WEEKDAY($A3,1)=1,””, B3)

日付（A3）が日曜日（=1）ならば空文字「”” 」、日曜日でない（≠1）ならば気温（B3）をそのまま置きなさいという意味

入力後、ここをドラッグして、数式をその他のセルにコピーするデータの整理

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 日曜日を取り除いたデータが作成できた。同様に、散布図や相関係数で検証してみよう。

日曜日のデータ
は空白となったデータの再検証

より強い相関関係が確認できる

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

相関係数は0.794と「強い負の相関」• 気温と日曜以外の販売数の間には強い負の相関があることが明らかとなった。 （仮説が正しいことが示された）

ここでまたまた仮説！
アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• おでんは前日に気温が下がると販売数が上がる傾向にあり、当日よりも前日の気温との相関関係の方が強いことが想像される。時系列図を拡大することでも、その傾向が確認された。
• そこで、日曜を除いた販売量を1日前にずらして気温と比較する
ことにより、相関関係はより強くなるのではないのだろうか？

データの整理

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• まず、10月1日のセル（H3）に一日後の販売数（F4）をそのまま置く。

入力後、ここをドラッグして、数式をその他のセルにコピーするデータの整理

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• 販売数を1日前にずらすことができた。次に、それに対応す
る気温のデータも作成する。

データの整理

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より• IF関数を利用して、1日前にずらした販売数（日曜を除く）
が空白でない日のみ気温を埋める。
=IF(H3=“”, “”, B3)

データの再々検証

さらに強い相関関係が確認できる

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）より

相関係数は-0.831と「極めて強い負の相関」• 気温と日曜以外の販売量（1日ずらし）の間には極めて強い負の相関があることが明らかとなった。 （仮説が正しいことが示された）

疑似相関に気をつける

相関あり

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Excel版）よりおでんの売り上げが増加
疑似相関（因果関係はない）

気温が低い
相関あり

インフルエンザ
患者数の増加• 直接的な因果関係がないにも関わらず、間接的に相関が強くなることがあります。これを疑似相関と言います。仮説の検証の際には、疑似相関に気をつける必要があります。

講演内容• 気象データの分析の流れ• 気象×○○の分析例• 様々な気象データ• 様々な分析手法• 気象データ分析に挑戦してみませんか？
内容：気象データを使ってデータ分析してみたい！そんなときに注意するべきポイントとは？ WXBC人材育成WGが企画する「気象データ分析チャレンジ！」の取り組みを例に気象データ活用によるデータ分析の流れを説明するととともに、様々な気象データや様々な分析手法の中からどう使い分けていくのか解説します。みなさんのビジネスに気象データ
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気象データの入手方法

気象庁／WXBCホームページより

気象データの種類※BUFR ： FM94 BUFR 二進形式汎用気象通報式☆GRIB2 ： FM92 GRIB 二進形式格子点資料気象通報式(第2版)

気象庁／WXBCホームページより

ecCodesでデコード可能
wgrib2やecCodesでデコード可能

気象データの種類

気象庁／WXBCホームページより

気象データの有効活用のために• どんな気象データにも一長一短があります。多種多様な気象データを有効に利用するためには、それぞれのデータが如何にして作成されているのかを把握して、以下のポイントに気をつけながら使い分けてゆく必要があります。
1. 現象は？（気圧？気温？風向／風速？降水？日照時間？天気？ ）2. 期間は？（現在？10分先？1時間先？1日先？1週間先？1ヶ月先？）
3. 予報形式は？（量的予報？カテゴリー予報？確率予報？）
4. 予報誤差は？
観測誤差

推定（解析）誤差

直接観測 ＜ リモセン < 推定・解析

0D

1D/2D/3D

2D/3D

予測誤差（カオス）

＜
＜
＜
＜
＜

短時間予報
短期予報
週間予報
２週間予報
１ヶ月予報

・・・

2D/3D+時間（+メンバー）

リードタイムが長くなると、予測誤差が拡大するため確率予報として提供される

気象データを使ってみたい
気象データ、各種情報をカタログとして掲載し、必要な情報を検索し、入手方法を知ることができます。

気象庁ホームページより
メッシュデータ（GRIB2形式）のサンプルデータも入手できます。

https://www.data.jma.go.jp/add/suishin/catalogue/catalogue.html

https://www.data.jma.go.jp/developer/gpv_sample.html

気象データを使ってみたい

気象庁ホームページより
昨日までのアメダスの気象観測データについて、取得した地点や期間、データの種類を選択
して、CSVファイルとしてダウンロードすることができます。
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/

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内容：気象データを使ってデータ分析してみたい！そんなときに注意するべきポイントとは？ WXBC人材育成WGが企画する「気象データ分析チャレンジ！」の取り組みを例に気象データ活用によるデータ分析の流れを説明するととともに、様々な気象データや様々な分析手法の中からどう使い分けていくのか解説します。みなさんのビジネスに気象データをもっと活用してみませんか？

データの分析
データの中から全体像や特徴を見きわめるために、さまざまな分析手法を利用する。
教師なし学習・・・診断的分析

教師あり学習（分類、回帰）・・・予測的分析

時系列データ解析

・・・予測的分析

相関分析
主成分分析、因子分析、コレスポンデンス分析
クラスター分析
回帰分析、重回帰分析、決定木分析
ニューラルネットワーク、SVM、CNN
ARMA、ARIMA、SARIM、カルマンフィルタ
LSTM-RNN

意思決定分析

決定木分析、アソシエーション分析、決定分析

・・・処方的分析

主成分分析

吉野ら（2019）土木学会論文集B1• 主成分分析は、多次元の説明変数からなるデータの次元を圧縮して少ない説明変数でデータ全体の特徴を表す手法です。少ない次元にして説明ができればデータに潜む特徴を理解しやすくなります。
長良川流域住民に「2018年西日本豪雨時に避難しなかった理由」をアンケート調査（222部）の各項目に対して主成分分析を実施
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
x12
x13
x14

家が2階以上もしくは高台にあるからどこに避難したらよいのか分からなかったから
自身や家族の状況（高齢等の理由）から避難は簡単ではなかったから
夜間であり避難は簡単ではなかったから自宅を出るほうがより危険だと感じたから
防災気象情報を見ておらず状況を把握していなかったから情報が多すぎて何に従ったらよいか分からなかったから
過去に一度も被害にあったことはなかったから
家族・近所の人・知人が誰も避難していなかったから
停電・断水・損壊など自宅に何の被害もなかったから
雨の降り方や河川や斜面の様子から特に身の危険を感じなかったから
各種の気象情報や河川情報から危険でないと判断したからテレビやラジオなどで避難が呼びかけられていなかったから自治体から避難が呼びかけられていなかったから第1主成分（PC1)と第2主成分（PC2）の各変数の因子負荷量のプロット（バイプロット）。多数のパラメータを２個の主成分に集約。
PC2
0.8

5.夜間であった 防災情報以外を避難の根拠とする項目群
8.情報が多すぎた
3.避難場所が分からない
6.自宅を出るほうがより危険避難の根拠に乏しい項目群

4.自身や家族の状況から

0.6
0.4

2.家が2階以上にある

0
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8

9.誰も避難していなかったから

7.気象情報を見ていなかった

0.2

0.1

0.2

0.3

0.4

10.何の被害もなかった

0.5

0.6

11.雨の降り方から判断

12.各種気象情報から判断
防災情報を
避難の根拠とする項目群

0.7

0.8

PC1

1.被害にあったことがない

13.ラジオ・テレビで避難が呼びかけられていなかった

14.自治体から避難が呼びかけられていなかった

クラスター分析• クラスター分析とは、多数のサンプルからなるデータをグループ（クラスター）に分類するための手法です。全体のユークリッド距離（類似性）が最小となるグループ化を行う。グループ毎に説明変数の統計値を比較することで、比較しやすくなります。
気象庁より気温と降水量の平年値を入手して、県庁所
在地毎に４つのクラスターに分類（K-means法）

各都道府県のクラスター分析による分類結果。よく知られている気候区分通りに分類できた。

A) 寒冷
B) 温暖
C) 温暖
D) 高温

年中小雨
夏多雨冬小雨
夏小雨冬多雨
年中多雨

決定木分析
• 決定木分析とは、多数のサンプルデータの中から目的変数に対してきれい（純度の高い）に分類できる決定木（樹木状のモデル）を作って分類や回帰を行う手法。顧客情報やアンケート結果などから目的変数に影響する説明変数を見つけることができる。
2016年7月（夏）の東京電力の電力消費量4000万
kWを超える時間について、曜日帯、時間帯、気温、降水量により決定木（3層まで）を作成（CART法）

1)気温≧27.7℃
(132)
2)平日
(96)
3)9時以降(90)

夏は、1）気温が27.7℃以上、２）平日、３）午前9時以降、で電力消費量は4000万kW以上になる傾向がある。132事例
中の90事例。

ニューラルネットワーク

アメダス気象データ分析チャレンジ！（Python版）より• ニューラルネットワークとは、神経細胞を模した多数のニューロンを組み合わせたネットワークを作成し、入力層と出力層の関係から
ニューロン間の重みを最適化することで得られる機械学習モデルの一種。活性化関数やニューロンの多層化により高精度な予測が可能。
ニューラルネットワークにより、2018年１月の電力消費量の変化を予測。入力層は、気温と曜日帯と時間帯からなる。決定係数：0.86

ニューラルネットワークの構造。出力層の構造を変化させることで分類問題や回帰問題に適用できる。

観測
NN予測

電力消費量[万kW]ーー2018年1月

ARMAモデル• ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）は、自己回帰モデルAR（非定常過程を表現）と移動平均モデルMA（定常過程を表現）を組
み合わせた時系列モデルです。時間変動の分析に用いる。トレンドを含めたARIMAモデル、季節変動を含めたSARIMAモデルがある。
全世界平均の大気中CO2濃度（気象庁）の時系列から、
ARMAモデルによる分解された成分。

SARIMAモデルにより、2100年末までのCO2濃度の予測結果。このペースで排出すると、2000年時の倍近いCO2濃度になる。

トレンド
1984/012017/12

季節変動
1984/012017/12ノイズ
1984/012017/12観測

予測カルマンフィルタ• カルマンフィルタとは、定常・非定常問わず、システムモデルと観測モデ
ルに基づき、ノイズ混じりのデータから、１期先予測とフィルタを繰り返して逐次的に補正する手法。気象庁の天気予報ガイダンス（モデルの予測を過去の観測によって補正する）でも利用されている。

予測気温[℃]

予測気温[℃]

モデルによる未来の予測データと過去の観測データを組み合わせることで、モデルxと誤差yの線形回帰式（y = a x + b）により修正（高精度化）できる。

気温[℃]

気温[℃]

ある地点の気象モデル（36時間）による気温の予測
結果（青色の線）に対して、カルマンフィルタにより直前までに観測された気温で補正（赤色の線）

観測気温[℃]

観測気温[℃]決定分析酒井重典「長期予報のしくみ」より• 決定分析とは、天気予報のように不確実な情報（確率予報）から期待される利益（損失の軽減）を最大にする最適な対策を探るための分析手法。
MINIMAX（リスク回避型）、MINIMIN（リスク放置型）、MINIMAX ・
REGRET（後悔回避型）など意思決定者が何を重視するかで決まる。

農薬ごとのコストと効能

コスト

効能

農薬A

15 万円

農作物の被害を50万円に軽減できる

農薬B

45 万円

農作物の被害を完全に防止できる

非対策

0 万円

被害は100万円となる

対策

各対策毎に期待利益（縦軸）を低温確率P（横軸）の関数で表し、最も期待利益の高くなる対策を選択する。

低温の確率毎の最適な対策期待される利益 ［万円］

低温になると病虫害の発生が懸念される農作物があるとします。病虫害がなければ100万円の収穫が期待でき、ひとたび病虫害が発生すれば100万円の損害が発生するとします。以下のような2種類の農薬Aと農薬Bがあるとき、低温となる確率Pが何％のとき、どう対応すべきでしょうか？

低温の確率 取るべき対策

100
85
55

農薬B

35

農薬A
非対策

0

0.3

0.6
低温となる確率P

1

10%

非対策

20%

非対策

30%

農薬Aを散布40%

農薬Aを散布50%

農薬Aを散布60%

農薬Bを散布70%

農薬Bを散布80%

農薬Bを散布

講演内容• 気象データの分析の流れ• 気象×○○の分析例• 様々な気象データ• 様々な分析手法• 気象データ分析に挑戦してみませんか？
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気象データ分析に挑戦してみませんか？
• 気象データ分析には、「気象データ理解力」「ＩＴ活用力」「ビジネス課題解決力」が必要。皆さんも気象データ
アナリストを目指してみませんか？
• データ分析とは、仮説と検証の繰り返しによりデータに潜む本質に迫ること。データを入手し、データを加工・整理
し、データを可視化し、様々な手法で分析します。
• 様々な気象データと様々な分析手法があります。皆さんのビジネスの目的に応じて、これらを賢く使い分けてゆく必要があります。
• WXBC人材育成WGでは、皆さんの気象データ分析のための学びの場を提供してゆきます。乞うご期待。

気象データ分析に挑戦してみませんか？
動画で気軽に復習したい方へ：●アメダス気象データ分析チャレンジ！ e-learning
URL：https://www.wxbc.jp/weather-challange/index.html

気象データ分析に挑戦してみませんか？
オンラインで一緒に学びたい方へ：●アメダス気象データ分析チャレンジ入門
日時：令和 3 年 9 月 6 日（月）午後（ ３時間程度の予定）
研修内容：Excelにより気象データと電力データをかけ合わせた分析を行います講師：吉野 純（岐阜大学工学部附属応用気象研究センター）
気象データ×IT勉強会有志
対象者 ：気象データ分析に関心のある方（WXBC会員・非会員を問わず）
開催形態：オンラインのハンズオン研修
募集人数：80名程度（予定）
皆さんのご参加をお待ちしております！

ご清聴ありがとうございました吉野純

岐阜大学工学部附属応用気象研究センター
E-mail: jyoshino@gifu-u.ac.jp
URL: http://www1.gifu-u.ac.jp/~amet