今年は本当に暑いですね...過去〇〇年で最高、などと言われることもありますが、でも、実際のところはどうなんでしょうか?
今回は、データさえ与えればあっという間に分析してくれるCode Interpreterを使って、過去の気象データから気温変化の傾向を見てみたいと思います。
気象データをCode Interpreterで分析
気象データを取得する
今回使用する気象データは、気象庁が公開している「過去の気象データ・ダウンロード」という以下のページから取得しました。
www.data.jma.go.jp
条件としては、以下のようにしています。(※今回は2022年12月31日までのデータを使用しています。)
項目 | 内容 |
地点 | 横浜 |
項目 | 日平均気温 |
期間 | 1893/01/01 ~ 2022/12/31 |
表示オプション | デフォルト設定のまま |
ファイルの内容としては、以下のようなCSVファイルとなっています
ダウンロードした時刻:2023/07/23 18:12:12 ,横浜,横浜,横浜 年月日,平均気温(℃),平均気温(℃),平均気温(℃) ,,品質情報,均質番号 1893/1/1,,0,1 1893/1/2,,0,1 1893/1/3,,0,1 1893/1/4,,0,1 1893/1/5,,0,1
上記の通り、ダウンロードされたファイルには、ヘッダ部分や不要なデータ列があり、そのままではテーブルデータとして処理できない形式になっていることに注意が必要です。
Code Interpreterに気候変動グラフを作図させる
まずは、Code Interpreterプラグインを選択します。
次に、以下の様にして気候データ(csvファイル)を添付します。
時系列データで、さらに何かしらの傾向が出ることを期待して傾向線を加えて欲しいと伝えています。グラフはダウンロード可能にしておきましょう。
取得した気候データは何も整形していないため、本来はデータ前処理をしておく必要があります。しかし、Code Interpreterを使えば、下図に示すように何も指示を与えずとも、文字コードの判定、ヘッダ情報などを自動で認識して、必要なデータのみを抽出してくれていることが分かります。
しばらくすると、次のようなグラフが出力されました。
見た目、わずかに気温の上昇傾向が見えますが、これは見ている人間の思い込みかもしれません。
では、統計的にはどのような事が言えるのか質問してみます。
統計分析してもらう
次の様に指示してみます。
すると、次のような結果を教えてくれます。
もちろん、時間と温度に因果関係はないと思われますが、時間経過とともに温度上昇の傾向があることは言えるようです。
まとめ
ChatGPT Code Interpreterを利用して気候データの分析を行いました。
「グラフにして」という簡単な指示を出すだけで、多少複雑なデータフォーマットも解釈し、自動で処理してくれるのは、とても便利です。
また、統計的な傾向分析も、数式などは使わずに言葉で指定さえすれば自動で処理してくれるので、データ分析の時間を大幅に節約することにつながりそうです。
いずれにしても、暑い日が続くのは間違いありません...
皆さん、くれぐれも熱中症などには気を付けてくださいね。
それではまた。