GIS・空間データの概要と活用について|データドリブン座談会レポート
はじめましてこんにちは。メンバーズデータアドベンチャー(以降DA)の秋山です。
大学、大学院では産業組織論、都市経済学、計量経済学を専攻。位置情報データ、企業データ、病院データなどを用いた実証研究を行っていました。 これまでMaaS領域グロースのためのデータ分析やCX向上のためのNPS分析業務を経験し、現在は、機械学習やルーティングアルゴリズム分析、GISを活用した解析業務、MaaS領域の試験研究などに従事しています。
今回は、2022年9月29日に開催したデータドリブン座談会のレポートを書きたいと思います。
1.イントロダクション:GIS・空間データの重要性
2020年にBCGが実施した位置情報データに関するサーベイの結果をもとに、位置情報データや地理情報システム(GIS)に関する重要性や今後学ぶモチベーションを紹介しました。
サーベイ対象となった業界は金融サービス、小売・EC、運輸・ロジスティクス、不動産、観光の5つでした。
位置情報を用いたマーケティング活動(ジオマーケティング)においては、いずれの業界においても有用という結果がありました。
小売・EC、交通・ロジスティクス業界では、ルート計画やルーティングアルゴリズム最適化、サプライチェーン最適化などにおいても有用性が高いとの結果がありました。
いずれの結果においても、今後位置情報データやGIS活用とデータ分析領域は重要性が増していくだろうとの予想を共有しました。
2.GIS・空間データとは
次に、GISや空間データの構成概要や利用シーンなどを説明しました。
DAの中ではGISなどを使用している案件などはまだ少ないものの、様々な利用シーンがあることで学習するモチベーションにつながればと思い共有しました。
空間データの構成要素は3つあり、位置情報と属性情報、時間情報ということをデータセットをもとに説明しました。空間データならではの要素は位置情報(緯度経度)になります。
空間データにはベクターデータという種類があり、ポイント(点)とライン(線)、ポリゴン(面)の3種類が存在します。ベクターデータには位置情報に加え、複数の属性情報が付与されており、これらの属性情報も用いながら可視化・分析などを進めていきます。
ベクターデータは複数レイヤーを重ね合わせることができ、重ね合わせたものを地物(道路、河川、建物、境界、線路など、地球上にあるすべてのものを示す概念)といいます。
3.GIS・空間データ分析ツール
次に、空間データを可視化・分析していく上で普段どのようなツールを用いているのかを説明しました。
*Pythonライブラリ(geopy, geopandas, scikit-mobility, folium, OSMnxなど)でも可視化・分析可能だが今回は時間の都合上割愛
ArcGISは有償ですが豊富かつ高度な機能があり、様々な分析・解析や新たなデータの生成が可能です。
QGIS・GRASS GISはArcGISに近い機能を無償で利用することができ、学習はじめたての方におすすめかと思います。
Kepler.glはプログラミングスキルがなくてもGUI操作で以下のように可視化する事ができます。
サンプルデータセットのNYC taxi tripsを可視化してみました。
今後重要性が増していく位置情報データ・GISを気軽にハンズオンできるので是非トライしてみてください!
まずは kepler.gl でスタートしてみて所感を掴み、QGISにも手を伸ばしてみるとよいのかなと思います。
興味がある方は、国土数値情報ダウンロードとQGISなどを使用してよりいろいろなことを試してみてください〜
さいごに
こんな感じで不定期ですがLT会というものをやっております。
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ここまでお読みいただきありがとうございました。
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