Weather Company Data for Advanced Analytics
先日、日本IBMが気象庁の定める気象予報業務の許可を取得し、企業向けの気象情報提供サービスを開始するというニュースが出ました。
企業向けの気象情報提供サービスを開始
IBMの統計解析ソフトウェアであるSPSS Modelerを利用しているお客様は、追加サービスとしてこれらのデータの取得が可能となります。
今まで、気象情報を分析に利用するには、気象庁などのサイトから細切れの情報をダウンロードしてきて、それを結合、分析ツールで読ませる必要がありました。SPSS Modelerで気象情報の取得ができるのであれば、GUIを使って、直接、気象情報をインポート、加工して自社データと付け合せ、予測分析を行うことができます。面倒なAPIの設定やプログラミングが無いので、業務ユーザでもすぐに気象情報を利用可能できます。気象情報と自社のデータを用いて、「商品の売上予測をしたい」「明日の来客を予想したい」などの用途が考えられます。早速、この機能を試してみます。
IBM SPSS Modelerの準備
Ver18以上が必要です。拡張機能を使います。
RのインストールとR Essentials for SPSS Modeler’pluginのインストールが必要になりますので、以下を参考にセットアップします。
SPSS Modelerを起動し、メニューの「拡張機能」>「拡張ハブ」から「Weather関連」の拡張を取得します。検索ボックスに「TWCo」と入力し適用を押すと、「Weather関連」の拡張が抽出されます。
気象情報の準備
Weather Company Data for Advanced Analyticsには、「Basic」、「Standard」、「Premium」の3種類のライセンスがあり、それぞれの使えるデータ、APIコール数に応じて月額料金が定められています。
30日利用できるTrialの申し込み方法は以下に記載があります。
契約もしくは、TrialにてAPIキーを入手します。
SPSS Modelerの「拡張」と「ライセンス」の関係
SPSS Modelerの拡張ハブでは、多くの「拡張」が表示されています。「拡張」と「ライセンス」の関係は以下のとおりです。（「x」が利用可能なものです。）
| # | 拡張名 | Basic | Standard | Premium | 1)概要 2)関連URL 3)データフォーマット 4)コメント |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TWCo Historical Airport | x | x | x | 1)Import historical weather data observations from the nearest government airport for a set of locations and dates. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Historical_Airport 3)https://docs.google.com/document/d/1asVeP3zFjSEYq_HXU4hpXgOcvz3jW1J2Z04guXCSZX0/edit |
| 2 | TWCo Currents Airport Past 24 Hour | x | x | x | 1)Time Series Observations - Historical weather data from METAR and SYNOP observation sites for specified time range. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Currents_Airport_Past_24_Hour 3)https://docs.google.com/document/d/19mnx4s98nlUo_ugsAbEc5R9NRxhZNSSMzGVsLDA2CJU/edit |
| 3 | TWCo Currents Airport | x | x | x | 1)Site Based Current Observations - Observed weather data,including associated weather phrase and icon collected from METAR and SYNOP observation sites. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Currents_Airport 3)https://docs.google.com/document/d/19mnx4s98nlUo_ugsAbEc5R9NRxhZNSSMzGVsLDA2CJU/edit |
| 4 | TWCo Forecast Hourly | x | x | x | 1)Hourly Forecast - Forecast for next 360 hours starting from the current time. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Forecast_Hourly 3)https://docs.google.com/document/d/1AeeMxHxsKBWx6AqVWjaOPKfaeg17zWe0jOKPAqMLaqc/edit |
| 5 | TWCo Forecast Daily | x | x | x | 1)Daily Forecast - Forecast for 24-hour periods starting today for the next 10 days including daytime and nighttime. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Forecast_Daily 3)https://docs.google.com/document/d/1cOfTD_vP1sIatq1BgwLtXRPSch6K13KRYuL1ny3r2Is/edit |
| 6 | TWCo Forecast Intraday | x | x | x | 1)Intraday Forecast - Forecast for 6-hour periods starting today for the next 10 days. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Forecast_Intraday 3)https://docs.google.com/document/d/1YZB1OlTr8YENecAy-01uyUA22Dq6OdDVEqZCzqvXlwE/edit |
| 7 | TWCo Historical Gridded | x | x | 1)Import high resolution,gridded historical weather observations for a set of locations and dates. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Historical_Gridded 4)この拡張の専用のAPI Keyが必要(※1) |
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| 8 | TWCo Currents Gridded | x | x | 1)Currents On Demand - High resolution,high temporal current conditions,including associated weather phrase and icon. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Currents_Gridded 3)https://docs.google.com/document/d/1xwdpIEBUNYJIQWdZGmxV1nJ_OPFxoUbsv8X582_1wWs/edit |
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| 9 | TWCo Forecast Short-Term | x | x | 1)15 Minute Forecast - This API returns weather content consisting of forecasted weather for the next 15 minutes increment time steps out to 7 hours. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Forecast_Short-Term 3)https://docs.google.com/document/d/1o7Gb2eW1bgZ7AXsvTC60mINUCFUNAnnBDhUf0gbgc7o/edit |
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| 10 | TWCo Forecast Precip Events | x | x | 1)Precipitation Event Forecast - provides a weather forecast for precipitation events(rain,snow,sleet,freezing rain) onset and offset times for 28 time steps over the next 7 hours. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Forecast_Precip_Events 3)https://docs.google.com/document/d/15AGRDXl4YkiPawZrJZ9gP9aCcM5M0uwe0zQkek6V6G0/edit |
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| 11 | TWCo Historical PWS 7Day Hourly | x | x | 1)PWS Historical Observations - Hourly observations for the past 7 days - Archived data from 200,000+ Weather Underground crowd-sourced sensors from 2000. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Historical_PWS_7Day_Hourly 3)https://docs.google.com/document/d/1emzDjL1fc_cRwQ5wDefkLxnAsPjP4N3NN1wimWwegQA/edit 4)PWSのStation IDをセットする必要がある(※2) |
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| 12 | TWCo Historical PWS 7Day Daily | x | x | 1)PWS Historical Observations - Daily summaries for the past 7 days - Archived data from 200,000+ Weather Underground crowd-sourced sensors from 2000. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Historical_PWS_7Day_Daily 3)https://docs.google.com/document/d/1OlAIqLb8kSfNV_Uz1_3je2CGqSnynV24qGHHrLWn7O8/edit 4)PWSのStation IDをセットする必要がある(※2) |
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| 13 | TWCo Historical PWS 1Day Rapid | x | x | 1)PWS Historical Observations - Rapid observations for the past 1 day - Archived data from 200,000+ Weather Underground crowd-sourced sensors from 2000. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Historical_PWS_1Day_Rapid 3)https://docs.google.com/document/d/1wzejRIUONpdGv0P3WypGEqvSmtD5RAsNOOucvdNRi6k/edit 4)PWSのStation IDをセットする必要がある(※2) |
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| 14 | TWCo Currents PWS | x | x | 1)PWS Current Observations - Current data from 200,000+ Weather Underground crowd-sourced sensors. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Currents_PWS 3)https://docs.google.com/document/d/1j8qp6tT8D1CaOghZfhgCSwSDS8ariPULZbWR_IQX6N0/edit 4)PWSのStation IDをセットする必要がある(※2) |
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| 15 | TWCo Utility Location | x | x | x | 1)Utility API called Location Services that allows a user to convert a set of addresses to Lat/Lons to make it easier to ingest to our existing APIs. 2)https://github.com/IBMPredictiveAnalytics/TWCo_Utility_Location 3)https://docs.google.com/document/d/1b5nWGOGzVrMLLp6aoTTWDebVEbg4UQK951GaW5nXam8/edit 4)日本のPostal codeは未サポート(※3) |
(※1)この拡張用にもうひとつ別のAPIキーがThe Weather Companyから送られてきました。
(※2)PWS（=Personal Weather Station）のIDをSPSS Modelerでセットして利用しますが、あまり実用的ではないと感じました。なお、Personal Weather StationのIDは以下で確認ができます。
(※3)日本のPostal codeは未サポートです。ゆえに、分析用のデータには、「緯度」「経度」の情報が必要です。日本で使う場合に、例えば、顧客マスタに「住所」の項目しかないケースでは、事前に別途、「緯度」「経度」に変換して用意しておくということが必要になります。なお、サポートされているPostal codeはUnited States、United Kingdom、France、Germany、Italyです。
「basic」では、過去と現在の情報は近くの空港の情報になるので、より細かいグリッドでの情報が欲しい場合には、「Standard」もしくは「Premium」となります。（この二つの違いはAPIコール数の制限および、一部のAPIでの入手できる項目数の違いです。）ただし、TWCo Historical GriddedとTWCo Currents Griddedについては、他のAPIとOutputのフォーマットが全く異なるため、過去の情報からモデルを作成し、将来の予測をぶつけるという形には向いていません。あくまでも、過去の情報の詳細な分析にのみ使えるAPIといえます。
動物園の入園者数を予測する
SPSS ModelerとWeather Company Data for Advanced Analyticsを使って、動物園の入園者数を予測してみます。手順としては以下のとおりです。
①過去の入場者数および関連データから入場者数予測モデルを作成する
②将来の気象予測を①に適用して、入場者数を予測する
サンプルのデータは以下を使わせていただきました。
2012/4/1-2013/3/31のデータです。
①過去の入場者数および関連データから入場者数予測モデルを作成する
SPSS Modelerのストリームは以下を作成しました。
過去の天気情報の取得には、TWCo Historical Airportを利用しています。今回、最終的には予測までを行いたいため、TWCo Historical Griddedは利用しませんでした。
APIKeyには、先に入手をしたAPIキーを入力します。
Unitは「English units -e」のでは華氏やフィートで出力されてしまうので、「Metrix SI units -s」に変更（摂氏、キロメーター）に変更しました。
TWCo Historical Airportは、1回のAPIコールでmax1か月分しかデータを取得できないため、Inputデータは以下のように作成しました。（同じ緯度経度で、違う期間で12回APIコールをしています。）ここで指定する「日付」は日本のローカル時間でかまいません。
なお、キャッシュを利用する（以下の図の緑のマークが付いている）と1度実行すれば、次回APIコールをせずにキャッシュを読みにいくので、非常に便利です。
取得されるデータですが、グリニッジ標準時で出てきてしまうので、日本のローカル時間に変換をかけています。
変換は、以下を参考にしました。
TWCo Historical Airportとこの後予測で利用するTWCo Forecast Intradayの項目を比べ、両方で使われているものをピックアップ、あまり予測には意味のない項目も削除して以下の3つの項目を利用しました。
・temp（気温）
・rh（湿度）
・wspd（風速）
TWCo Historical Airportは3時間間隔で天候情報を取得します。一方で、入園者数のデータは、日別にしか情報が無いため、TWCo Historical Airportで取得した天候情報は日別に集計をしています。（上記3項目の最大値と最小値を利用しました。）
過去の天候情報と入園者数のデータを突合させ、できあがった予測モデルは以下のとおり。
入園者数は、日中の最高温度と休日（土日祝日）に影響がありそうです。最高温度12度というのはひとつキーになっていそうです。
②将来の気象予測を①に適用して、入場者数を予測する
SPSS Modelerのストリームは以下を作成しました。
型変換などの注意点は、①とほぼ同じです。天候の予測情報については、TWCo Forecast Intradayを利用して取得しています。（今後10日分をとってきています。）
TWCo Forecast Intradayに関しては、6時間間隔でのデータになっていますので、これも日別に集計をしています。
Inputデータは以下のとおりです。
①で作成した入園者予測モデルにぶつけてみると、以下のような結果が出ました。（一番右の項目が予測人数です。）
終わりに
今回、最も簡単な方法で検証を行いましたので、1時間程度で分析を行うことができました。難しいのは、「どの気象情報を予測モデルに含めるか」という点と、「日時のレベルの粒度をどう合わせるのか」という点です。もう少し検証を進めて試行錯誤を繰り返せば、より精度の高いモデルの構築は可能です。
前の記事でも記述しましたが、うまく拡張機能が動かない場合には、Windows FireWallやセキュリティソフトの設定に原因がある場合があります。また、SPSS ModelerのFixpackをあてたらうまく動いたという例もありました。