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データエンジニアリングと分析のケース

ブラジルの車両保有台数のインポートと分析

テキストの整形パイプライン、政府データのバッチ読み込み、ハイブリッドモデリングを活用した高性能な分析クエリ。

🐍 Python / Pandas 🗄️ SQL (MySQL / Postgres) 🍃 MongoDB Document Store ⚡ Data Cleansing & Fuzzy Match
01 データの理解 02 データの読み込み 03 FIPE データ 04 分類 05 ダッシュボード
ブラジルの車両保有台数のファイル構成とデータ概要

ブラジル車両保有台数の分析

「データは新しい石油」というインパクトのある言葉を忘れてしまったのではないでしょうか。みんながAIについて話していますが、最も重要なのは結果を出すことです。結果を出すには情報を分析する力が必要です。

私の意図は、ブラジル国内の車両保有台数の推移と各ブランドの成績を分析することです。このプロジェクトはまだ進行中で、段階的に発表していきます。

全体計画

  1. SENATRAN / 交通省 のオープンデータポータルで公開されているデータを調査する。
  2. Access と CSV 形式でデータをインポートする。
  3. Kaggle で公開されている FIPE データをインポートする。
  4. FIPE のデータに基づいて SENATRAN のデータを分類する。
  5. ダッシュボードを調査する。

このコンテンツが、データに触れ始めた人にとって役立ち、すでにデータに携わっていてもブラジル政府のデータを掘り下げる時間がなかった人にとってのインスピレーションになれば幸いです。

最初の研究ステップにアクセスする。

データのインポートに関する2つ目のステップにアクセスする。

FIPE データのステップにアクセスする。

分類と補強のステップにアクセスする。

ダッシュボード探索のステップにアクセスする。