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カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
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Kanetaka Heshiki
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カーネル密度推定を用いて、日本国内のマクドナルドの分布状況を可視化するというお話です。 解析にはGRASSを使用しています。
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カーネル密度推定を用いた店舗情報の可視化
1.
カーネル密度推定を用いた 店舗情報の可視化
2012年2月23日 heshikik@orkney.co.jp heshikik
2.
きっかけは1枚の絵
アメリカ全土のマクドナルド分布 http://www.datapointed.net/2009/09/distance-to-nearest-mcdonalds/
3.
これの日本版を見てみたい
4.
ググってみる
5.
同じようなことを考える人はいるようです http://www.codezine.jp/article/detail/6103
http://mglab.blogspot.com/2009/10/blog-post.html
6.
自分でも描いてみよう
7.
まずはマクドナルドの 店舗リストを手に入れよう
8.
そう簡単には手に入らない
9.
じゃあ、自力でリストを作る
10.
公式サイトから住所録を取得 http://www.mcdonalds.co.jp/shop/map/mcd_shop.php
11.
perlで取得 Web::Scraper を使って この要素を切り取る
12.
コードはこんな感じ
: my $scraper = scraper { process '#ShopLists .ShopName dd', 'addressList[]' => 'TEXT'; }; my $list = "./pref_list.txt"; while(<listfile>) { my $pref = $_; my $res = $scraper->scrape(URI-> new("http://www.mcdonalds.co.jp/shop/map/mcd_shop.php/shops?keywo rd=".$pref."&search.x=0&search.y=0")); foreach my $address(@{$res->{addressList}}){ print "$address"."¥n"; }; } :
13.
住所リストは取れたので… 北海道岩見沢市八条東10丁目2-55 北海道札幌市厚別区厚別中央二条4丁目4-12 北海道滝川市南滝の川132-1 北海道札幌市南区藤野三条4丁目1-1 北海道日高郡新ひだか町静内末広町2-1-1 北海道河東郡音更町木野大通西17-1-4 北海道札幌市東区東雁来九条4丁目7-1 北海道恵庭市黄金南6-10-2 北海道札幌市清田区里塚二条7丁目1-5 北海道千歳市錦町3-10-1 北海道伊達市舟岡町236-1 :
Web APIでジオコーディング
14.
コードはこんな感じ (今度はpython) TARGET_FILE
= "mac_address.txt“ OUTPUT_FILE = "mac_latlon.csv“ TARGET_URL = "http://www.geocoding.jp/api/? " f = file(TARGET_FILE, "r") writer = csv.writer(file(OUTPUT_FILE, "w"), delimiter="¥t") for line in f: if line == "¥n": continue target = unicode(line, "utf-8", "ignore") query = [("q", line[:-1]), ("v", "1.1")] url = TARGET_URL + urllib.urlencode(query) result = urllib.urlopen(url).read() tree = etree.fromstring(result, parser=etree.XMLParser()) if len(tree.xpath("//lat")) != 0 lat = tree.xpath("//lat")[0].text lng = tree.xpath("//lng")[0].text writer.writerow([line[:-1], lat, lng, lat_dms, lng_dms]) time.sleep(5)
15.
必要なデータは揃った! 43.05808,141.355735 43.041,141.326977
43.087173,141.327749 43.068373,141.347621 43.107265,141.339675 43.14021,141.340742 43.07117,141.370255 43.079937,141.403721 43.096212,141.398004 :
16.
GRASSにインポート > v.in.ascii input=C:¥test¥mac_latlon.csv
output=mac
17.
拡大するとこんな感じ
18.
これだと、ただの点の集合 もう少し定量的に 密集度を評価できないか?
19.
空間補間?? 標高値を持った点群
ボロノイ図形 IDW RST
20.
Z値を持ったデータではないので これらの方法は不適切
密度を算出してその分布を 可視化できれば良さそう
21.
カーネル密度推定 • 統計学において、確率変数の確率密度関数
を推定する手法の1つ。 • ある母集団の標本のデータが与えられたとき、 カーネル密度推定を使えばその母集団の データを外挿できる。 wikipediaより抜粋
22.
度数分布と言えばヒストグラムだけど…
http://www.econ.kobe-u.ac.jp/~nomura/lecture/10f/kd-estimate.pdf
23.
カーネル密度推定のアイデア http://www.econ.kobe-u.ac.jp/~nomura/lecture/10f/kd-estimate.pdf
24.
カーネル密度推定の方法 http://www.econ.kobe-u.ac.jp/~nomura/lecture/10f/kd-estimate.pdf
25.
カーネル密度推定を用いて マクドナルド分布を可視化してみる
26.
GRASSで描くとこうなる > v.kernel input=mac@MAC
output=kernel stddeviation=0.03
27.
拡大するとこんな感じ
28.
カラーテーブルを調整
29.
日本版マクドナルド分布を 描くという目的は無事達成
30.
定量的なデータは得られたので 人口密度などとの相関も評価
できるはず・・・ to be continued…
31.
参照URL • http://www.codezine.jp/article/detail/6103 • http://mglab.blogspot.com/2009/10/blog-
post.html • http://www.mcdonalds.co.jp/shop/map/mcd_ shop.php • http://e8y.net/mag/013-web-scraper/ • http://www.econ.kobe- u.ac.jp/~nomura/lecture/10f/kd-estimate.pdf
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