완성된 것

매우 빠른 데이터 분석 플랫폼 MapD를 사용하여 일본 전국의 임대 부동산 임대료를 지도와 ​​히스토그램으로 시각화했습니다.

일본 전국에서 황궁당으로 확대해 가면 집세(m2단가)의 분포가 높은 쪽으로 이동해 가는 것을 알 수 있습니다.
당연합니다만 황궁에는 임대 물건이 없기 때문에 임대 물건을 지도에 플롯 하면 빈 지대가 됩니다.

m2 단가란?

m2単価 = 家賃(円) / 面積(m2)

예를 들어, 넓이 20m2로 집세 6만엔이라면, m2단가는 3,000엔입니다.

MapD란?

GPU를 이용한 데이터 분석 플랫폼입니다.

GPU 데이터베이스

메모리 내/컬럼 스토어/SQL

오픈 소스 htps : // 기주 b. 이 m / ma pd / ma pd

GPU 드로잉 처리

데이터 시각화 설명 형식 Vega를 사용하여 쿼리에 대한 이미지를 반환합니다.

오픈 소스 htps : // 기주 b. 코 m / 마 pd / 마 pd 콘 c와 r / t re / ms r / st

참고 : MapD의 진심을 보았다

준비

AWS 환경이 있으면 즉시 사용할 수 있습니다!

참고 : MapD를 AWS에서 시도했습니다.

데이터 업로드(테이블 생성)

그렇게 무겁지 않으면 CSV 파일 등은 드래그＆드롭으로 업로드할 수 있습니다.


AWS S3에서 가져올 수도 있습니다(테이블 생성 필요).
htps //w w. 뭐 pd. 이 m / 두 cs / ㅁ st / 마 pd-이 글로 / b ぇ s /
htps //w w. 뭐 pd. 코 m / 두 cs / ㅁ st / ㄱ pd 이거 어서 / 아 아 g-

지도 시각화

우선 일본 전국의 임대 부동산 집세를 시각화

지도에 포인트 표시

Add chart 클릭


SOURCES에서 시각화할 테이블을 선택하고 MEASURES에서 위도/경도에 해당하는 열을 설정합니다.
그리고 POINTMAP을 클릭하면 ...



지도를 볼 수 있었습니다!
포인트의 색상은 단위 면적당 레코드 수에 해당합니다.

지도 타일 변경

검은색 지도 타일(배경)을 선택합니다.


보기 쉬워졌습니다!

포인트의 색을 m2 단가에 대응시킨다

기본적으로 포인트의 색은 단위 면적당 레코드 수에 대응하고 있었지만, m2 단가에 대응시켜 보겠습니다.

m2 단가가 높은 에리어(도쿄, 나고야, 오사카 당)가 노란색으로 되어 있고, 그 외는 파랑으로 되어 있는 지도를 상상할 수 있습니다.
Size와 Color를 m2 단가로 설정합니다.
그런데 예상에 반해 전체적으로 녹색이 되어 버렸습니다. 이상치가 포함되어 있었기 때문입니다.

이상치 제외

이상치를 제외해 포인트의 색을 m2단가에 대응할 수 있었습니다!


수도권도 확실합니다!

Add Chart
Save 버튼을 눌러 저장합니다.

히스토그램

그런 다음 임대 분포를 히스토그램으로 시각화합니다.

완성!

대전구에서 아다치구로 북쪽으로 이동하면 ...


도심에 가까워짐에 따라 집세가 높아지고, 도심에서 벗어나면 집세가 저렴해집니다.

지도의 플롯과 히스토그램의 표시가 연동되어 있으며, 지도를 움직이면 지도 내의 임대 부동산의 m2 단가를 집계하여 (쿼리를 실행하여) 히스토그램을 표시합니다.
매번 쿼리를 실행하고 있습니다만 MapD라면 고속으로 처리할 수 있습니다!