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0DSを使ってどんな事をやりたいですか？ 2023/06/04 08:58 　3867view

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立正大学データサイエンス学部では、1年次でデータサイエンスの基礎を学び、2年次以降は理系向けのAI・統計やプログラミングなどのデータサイエンスの応用について学ぶようです。

そして3年次以降は、自分の興味や将来に合わせて、4つの応用分野である【ビジネス・社会・観光・スポーツ】の応用分野のゼミに分かれて、さらに知識を深めていくそうです。

この4つの応用分野のうちで、あなたが一番興味のある分野はどれですか？
応用分野の将来性も含めて、あなたの考えを教えてください。

※ 私はデータサイエンスは、これからの時代、必要不可欠の学問になると思います。

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18名前を書き忘れた受験生 2024/02/28 14:15

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【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！〜実践例から気象データの利活用を学ぶ〜
　2023年5月22日

立正大学データサイエンス学部　講師　平田英隆

今回は気象データの解析や利活用を学ぶ授業『気象データ解析法』の紹介をします。

■気象データの解析法や利活用を学ぶ 『気象データ解析法』

『暑いな(´Д｀)』、『今日は雨か。。。』、『風が強いな！』、『さわやかな天気だな♪』のように、皆さんも気象の変化を毎日感じていると思います。気象の変化は個々人の生活に影響するとともに、産業にも大きく影響します。気象庁の調査によると、産業界全体の６割以上の企業の事業が気象の影響を受けているそうです***。一方で、気象データを利活用できる人材が不足しているという課題があります***。私が担当する『気象データ解析法』では、気象データの解析法や利活用について学んでいきます。

☆ 気象データの利活用例。気象庁作成の”気象データアナリスト活用のすすめ”より引用。

＊需要予測 : 過去の販売×気象データ ⇒ 発注数の精度向上により廃棄ロスの減少や底値で仕入れるなど利益アップ
＊販売促進： 売上げデータやSNS×気象データ ⇒ 店舗混雑予想情報や割引サービスを顧客へ提供
＊物流： 過去の出荷/入荷実績等×気象データ ⇒ 荷物量・作業量を予測、要員計画を最適化

■スタジアム周辺の風の調査を題材に

2023年度の気象データ解析法には、野球部の学生が参加しています。そこで、気象データの統計処理の入門を学ぶ第2回目（2023/4/21）の授業では、野球部の次の試合（2023/4/29〜4/30）が行われる東京都の大田スタジアム周辺の風の調査を題材とすることにしました。野球部以外の学生も、風が打球の軌道へ影響することはイメージしやすいということで、今回取り組む課題の重要性を理解してくれました。大田スタジアムから約5 km離れたところに気象庁の観測点（アメダス・羽田）があります。授業では、この観測データを使用しました。アメダスの過去データは、気象庁によって入手しやすいように整備されています***。

地図・写真：太田スタジアムとアメタス・羽田地図：（↓）下記のURLをクリック

■データ分析を通じて理解を深めていく

過去10年間（2013〜2022年）の試合日前後（4/25〜5/5）のデータを統計処理することで、スタジアム周辺の風の特徴を調べていきました。さらに、試合が行われる日中にどのように風の特徴が時間変化するかを把握するために、9、12、15時の3時刻を比較することにしました。学生さんも、実際に基礎統計量（平均、標準偏差など）の計算やヒストグラムの作成を行い、風速や風向の特徴を分析しました。

写真：授業風景。説明を聞くだけでなく、実際に自分でも解析を行い、理解を深めていく。（↓）下記のURLをクリック

■エビデンスに基づいて風を読む

分析から得られた数値や図からどのようなことが読み取れるかについて、学生さんと一緒に考えていきました。風速については、9〜15時の間、時間が進むにつれて次第に強くなる特徴がわかりました。風向に注目すると、9時は南〜南南西からと北東〜東からの風の頻度が高いのですが、時間が進むにつれて南からの頻度が増大することがわかりました。つまり、試合日の大田スタジアム周辺では、9時頃は1塁側または3塁側から比較的弱い風が吹きやすいのですが、15時頃には1塁側から比較的強い風が吹く傾向があるということです。『このような情報を事前に知ることで、野球の戦術に役立てることができそうですね』ということを確認して、この日の授業は幕を閉じました。

図表：9，12，15時の風配図（風向と風速の頻度を同時に可視化する図）と太田スタジアム。（↓）下記のURLをクリック



■最後に
気象の変化は、個々人の生活・行動、産業やスポーツなどに影響を及ぼします。このことは、気象データをうまく利活用することで、様々な経済・社会現象の”風”を読むことができることを示唆します。今回、紹介したように、『気象データ解析法』では、実践例を通じて気象データの解析法や利活用を学び、エビデンスに基づいて”風”を読む力を養っていきます。

写真：授業後に、風配図を作成するpythonのプログラムについて補足している様子。（↓）下記のURLをクリック


【授業紹介】エビデンスに基づいて風を読め！〜実践例から気象データの利活用を学ぶ〜 ：https://note.com/rissho_ds/n/na2d9fca4d47b