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地図の上に現れる滋賀県における旅客データの可視化と分析

 地図の上に現れる滋賀県における旅客データの可視化と分析

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  1. 地図の上に現れる滋賀県における
    旅客データの可視化と分析
    滋賀県立大学工学部
    地域ひと・モノ・未来情報研究センター
    酒井 道 宮城 茂幸*

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  2. 発表内容
     宿泊旅行データ分析(リクルートライフスタイル様ご提供)
     担当:酒井
     相関性ネットワークによる地域クラスター分析
     タクシー走行データ分析(近江タクシー様ご提供)
     担当:酒井、宮城
     GPS位置情報の可視化
     非負値行列因子分解による分析

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  3. 統計情報から抽出する地域クラスター ~宿泊旅行データより~
    リクルートライフスタイル様ご提供
    データ(概要)
    期間: 2017年4月~2020年3月まで1月ごと
    (2019年12月までは、新型コロナウイルスの影響無し)
    ☆今回は、新型コロナウイルスの影響を評価せず
    対象地域: 滋賀県全体のデータに加えて、以下の各地域
    大津、湖西(高島)、雄琴・堅田、甲賀・信楽、草津・守山・近江八幡、
    彦根・長浜
    データ種: 取扱額、宿泊実行件数、人泊数
    その他のデータ
    (補助的に使用したオープンデータ)
    滋賀県観光入込客統計調査書(滋賀県商工観光労働部観光交流局)
    期間: 平成29年、平成30年 (2017年1月~2018年12月まで1月ごと等)
    京都府観光入込客調査報告書(京都府商工労働観光部)
    期間: 平成29年、平成30年 (2017年1月~2018年12月まで1月ごと等)

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  4. 統計情報から抽出する地域クラスター ~宿泊旅行データより~
    分析対象区間における推移
    (2017年4月~2018年12月)
    以下、リクルートライフスタイル様の人泊数データと
    滋賀県・京都府の入込客数データを使用
    京都府内のデータの推移には、かなりばらつきがある。滋賀県と京都府の各都市間
    でも、共通の傾向はあまり見られない。
    滋賀県の各地域および京都府内の各
    地域の入込客数の変動をプロットし
    た結果

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  5. 統計情報から抽出する地域クラスター ~宿泊旅行データより~
    分析対象の相関性ネットワークによる分析
    分析過程の可視化(総当たりで相関係数を出し、相互の関係性を閾値により
    2レベル分類)
    例1:相関が強い
    (大津と湖北
    相関係数:0.91)
    同じクラスター
    例2:相関が無い
    (湖南と京都
    相関係数:-0.15)
    異なるクラスター
    分析対象の地域のデータを縦
    横に置き、相互の相関係数を
    計算した結果
    右上半分に相関係数が、左下
    半分にそのときの分布図が描
    かれている。

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  6. 統計情報から抽出する地域クラスター ~宿泊旅行データより~
    分析対象の相関性ネットワークによる分析
    滋賀県+京都府内のネットワークの可視化
    「相関係数 > 0.7」で形成したネットワーク
    滋賀県内で、エリア間の結びつきの強弱有り
    甲賀・信楽(リクルート)
    東近江
    (滋賀県)
    湖南、甲賀
    (滋賀県)
    他の滋賀県内
    のエリア
    相関係数の大きさに基づき、お互いに強い相関係数
    を持つ地域どうしをエッジで接続し生成したネット
    ワーク
    右図をわかりやすくクラスターとして表
    示した結果

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  7. 統計情報から抽出する地域クラスター ~宿泊旅行データより~
    分析対象の相関性ネットワークによる分析
    滋賀県内の地域クラスター
    (リクルートライフスタイル様データ
    2017年4月~2020年3月)
    ◎ネットワーク表現での可視化
    (相関係数(>0.97)の場合に接続)

    ・相関係数はいずれも0.85以上で強い
    ・強い中でも、グルーピングが可能。
    ①共通してグループを構成するエリア:
    大津、雄琴・堅田、高島
    ②異なる傾向を示すエリア:
    甲賀・信楽)
    ③中間的なエリア:
    草津・守山・近江八幡、彦根・長浜
    ・人泊数、宿泊実行件数、取扱額の違い
    で多少の差異が存在
    日帰り、1泊・連泊の違い等を反映?
    差別化ができている地域とそうでない地域?
    宿泊実行件数
    取扱額
    人泊数

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  8. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ~タクシー走行データより~
    近江タクシー様ご提供データ
    (概要)
    期間: 2020年8月1日~8月31日について、秒単位のデータ
    対象地域・タクシー台数:
    彦根地域、近江八幡地域、草津地域について、
    それぞれ6~10台
    データ種: 以下のデータが、日・時・分・秒ごとに
    状態(空車、配車、賃走、支払 等)、
    大まかな地区、
    GPSデータ(緯度、経度)、
    速度(停止、低速、中速、高速)、
    方角

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  9. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ~タクシー走行データより~
    各タクシーのGPS位置情報の分析方法
    各タクシーが下記の対象領域のどこに位置したか、空間メッシュで表現
    時刻(日・時・分・秒)
    ごとにメッシュ1つが対応
    地理院地図(電子国土Web)(https://maps.gsi.go.jp/)に加筆
    この領域を200x200の
    空間メッシュに分割
    (北緯34.945度、東経135.69度)
    (北緯35.417度、東経136.38度)
    以下の2点が基礎データ
    ・メッシュごとのタクシー
    の走行位置の累積度数
    ・各メッシュから次にどの
    メッシュに移動したかと
    いう移動数の累積度数
    (遷移確率)

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  10. 小型商用車輌が描くパターンとネットワーク ~タクシー走行データより~
    各タクシーのGPS位置情報データの可視化
    各タクシーの走行位置の累積度数分布
    鉄道の駅を中心として、病院
    や工場近辺等の値が高い。
    表示位置
    (9台分)
    各タクシー毎に移動位置を積算し、
    最大累積数により正規化して表示。
    頻度の高い場所は赤で、少ない場所
    は青で表示している。

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  11. ヒートマップによる乗降場所の
    可視化
     彦根市周辺の乗降場所
     彦根駅を中心に東西20km、南北40kmの範囲を1kmごとにメッ
    シュで分割し 集計した結果
     乗降客数2633名、降車客数2631名(集計エリア外2名)
    左図:乗車数を積算し地図上へ表現、右図:降車数を積算し地図上へ表現。最
    大乗車数で正規化し、大きい値を赤で、小さい値を青で表示。

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  12. 可視化だけでは不十分?
     移動に関係するパターン
     どこからどこへ移動するパターンが多いか分かりづらい。
     意外な移動パターンを見つけたい。
     時間に関係するパターン
     どのように時間帯を設定するべきか?
     1時間ごとに参照するのか、午前午後で区切るのが適切か?
     どこの時間帯で関連性が強そうか?

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  13. 行列(テンソル)の非負値分解
     もとの行列の行や列は何らかの属性に対応する。
     データからそれぞれの属性に対応する数を数える。
     タクシーのGPSデータをもとに乗車位置と降車位置を数える。
     少数の因子が存在すると仮定し、行列を分解する。
     ある因子がもたらす属性を調べる。

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  14. 彦根市周辺における乗車と降車の
    分析結果
    因子1における乗車と
    降車のパターン
    因子数6個のうち3個のみ表示
    乗車
    降車
    因子2における乗車と
    降車のパターン
    因子0における乗車と
    降車のパターン

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  15. 彦根市周辺における乗車と降
    車の分析結果
     因子1 > 因子2 > 因子0(乗車数)
     因子1
     南彦根駅およびその周辺からの乗車が多い。
     県立盲学校あるいは福祉センター付近での降車が多い。
     因子2
     京橋および芹橋周辺からの乗車が多い。
     彦根駅での降車が多い。
     長浜方面への移動も少数だがある。
     因子0
     南彦根駅近辺の乗車が多い。
     市立病院および彦根市地域総合センター近辺の降車が多い。

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  16. タクシー走行データ分析まとめ
     彦根市周辺を中心に分析を行った。
     GPSデータの可視化
     鉄道、病院、工場などを拠点とした移動の明示
     可視化だけでは把握できない分析
     南彦根駅周辺から発車する移動パターン
     彦根市街地(京橋、芹橋付近)から発車する移動パターン

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