SUUMO の中古物件情報を Tableau で分析してみる ～データ分析編～ - GIS奮闘記
さて、本日は 「SUUMO の中古物件情報を Tableau で分析してみる ～データ分析編～」です。前回のエントリーで SUUMO の情報をスクレイピングしましたが、今回はTableau を使ってそのデータを分析してみようと思います。 なお、本シリーズは以下3エントリーにわたって SUUMO の中古物件情報を扱います。本エントリーはデータ分析編です。 データ収集編 分析に必要なデータを収集します。 データ分析編 収集したデータの分析を行います。 ]データ予測編](https://www.gis-py.com/entry/suumo-predict) 機械学習を使用して物件価格の推論を行います。 使用するデータ 前回のエントリーで作成した property.csv 全国市区町村界データ ESRIジャパンさんが公開しているデータです。最近は本ブログのメインテーマである GIS 要素が少なかっ
Elasticsearch と Python を使って空間検索をしてみる - GIS奮闘記
皆様、お久しぶりです。前回のエントリーから間が空いてしまいましたが、また少しずつブログの更新をしていきたいと思っています。今回は Elasticsearch と Python を使って空間検索をしてみようと思います。 以前にも Elasticsearch に関して以下のエントリーを書いているのでぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com なお、Elasticsearch のインストールや設定などについては本エントリーでは割愛しています。 実行環境 macOS 11.3.1 Python 3.9.6 Elasticsearch 7.17.0 elasticsearch 8.0.0(Elasticsearch の Python クライアント) 手順 インデックスの作成 位置情報データを Elasticsearch に格納 空間検索 1.インデックスの作成 Elasticsearch
GIS奮闘記
明けましておめでとうございます。本年も GIS奮闘記をよろしくお願いいたします。 2022年末に Microsoft が4780万kmを超える道路データ（GeoJSON形式）の公開をアナウンスしました。本年一発目のエントリーではそのデータを可視化してみようと思います。 公開されている道路データについて 深層学習モデルを使ってBing Maps画像（2020年〜2022年に撮影されたMaxarやAirbusの衛星画像含む）の道路を判読して作成したそうです。OpenStreetMapに無いデータも含まれているみたいですね。 可視化する道路データ 2023年1月7日時点では日本の道路データは公開されていませんでした（少なくとも東アジアの国の道路データは見つかりませんでした）。残念ですが、今回はオーストラリアの道路データを可視化してみようと思います。 実行環境 macOS 13.0.1 Pytho
PythonでRSSを使用してアンテナサイトを作る - GIS奮闘記
本日はアンテナサイトを作ってみます。アンテナサイトを作るにはRSSを利用します。RSS - Wikipedia こんなものを用意してくれているなんて便利な世の中ですね。アンテナサイトといえば２ちゃんねるのまとめを対象としたものが多い気がしますが、本ブログはGISをメインとしてますので、GIS関連ニュースのアンテナサイトを作ってみようと思います。まったく需要がないと思うのですが（笑） まず、RSS解析には「feedparser」というライブラリを使用しますので、pip install feedparser をお願いします。それと「pandas」もインストールをお願いします（←今回の例では使用しましたが、これを使わなくても全然実装可能です）。 また、本ブログでは以下のようなことは考慮していませんので、実際にサイトを立ち上げたりする場合はご注意願います。 ・ページ読込時にRSSを取得してる →本
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