このブログでは、GridDBのTQL関数TIME_SAMPLEを利用するだけでなく、NYCタクシーデータセットから複数のアグリゲートを取得できる汎用関数を構築する方法について紹介します。
GridDBを用いた世界的な燃料価格の変動傾向の分析
エネルギーは様々なビジネスにとって最も重要な要素の一つであり、燃料価格の急激な上昇は世界経済に影響を及ぼしています。エネルギーコストは、様々な財やサービスの価格が上昇し、数十年にわたる高いインフレ率に大きく寄与しています。 今回は、最新のデータセットとGridDBを用いて、世界の燃料価格とその需要について考察します。
物価とインフレの高騰-GridDBクラウドとPythonによる分析
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。