最近では、「インフレ」「品不足」「食品価格」「ガソリン価格」などの検索キーワードの人気が100～140％上昇しています（出典：Google Trends）。 世界中の人々が食料やガソリン価格の上昇を心配しているのは間違いありません。 食料、ガソリン、家庭用燃料などの物価の高騰が生活の質、特に少人数世帯に大きな影響を与えることは言うまでもありません。したがって、生存のための生活必需品の価格動向を分析し、情報を得ることが重要です。この重要な分析にGridDBとPythonを一緒に使ってみます。
GridDBを使った各国のGDP分析
GDPとは、「国内総生産」の略で、ある期間（通常1年間）に国内で生産された（市場で販売された）すべての最終財とサービスの貨幣価値の合計です。一国の経済成長を表す指標として用いられます。 このブログではGridDBを利用して、各国の経済状況を分析する方法を紹介します。
地球外生命体 – GridDBクラウドとPythonによる解析
今回はSenckenberg World of Biodiversityが所有するSenckenberg（メタ）データポータルで公開されているデータセット（藻類から哺乳類まで、世界中の外来種を詳細にまとめたもの）を使って分析します。分析には、GridDB CloudとPythonを使用する予定です。
GridDBとPythonを用いた消費者購買パターンの探索
消費者行動を理解することは、マーケティング担当者が消費者の購買意欲を理解する上で重要です。 このブログの目的は、Google Merchandise Storeの顧客の購買行動をGridDBの力を使って分析することです。分析結果は、Googleアナリティクスデータの上にデータ分析を利用することを選択した企業にとって、より実行可能な業務改革やマーケティング予算の有効活用につながるかもしれません。