【第4回】釣りログ × 潮 × 気象データを統合した最終データセット

これまでのシリーズでは、

• 第1回：釣りログ分析

• 第2回：潮データ追加

• 第3回：風・波データ追加

と、分析に必要なデータを少しずつ追加してきました。

今回はその集大成として、

すべてのデータを統合した最終データセット

を作ります。

このデータセットが、今後の分析の土台になります。

ここまでのデータ統合の流れ

まず、今回のデータ統合の流れを整理します。

今回の分析では次の3種類のデータを使用しています。

①釣りログ

自分で記録していたデータ

主な内容

• 日付

• 釣行時間

• 釣果

• 魚種

• 釣り場

②潮汐データ

第2回で追加したデータ

気象庁の潮位データから

• 潮位

• 上げ潮 / 下げ潮

• 潮止まり

を作成しました。

③気象データ

第3回で追加した

ERA5気象データ

です。

取得した項目

• 風速

• 風向

• 波高

最終データセットの構造

これらのデータを統合すると、最終的に次のようなデータ構造になります。

主なカラムは次の通りです。

カラム                    内容
date                        日付
hour                        時間
loc                          釣り場
fish                         魚種
hit                          ヒット有無
tide                        潮位
tide_phase            上げ潮 / 下げ潮
wave_height          波高
wind_speed           風速
wind_dir                 風向
season                   季節
hour_bucket           時間帯
wave_bucket          波分類
wind_bucket           風分類

このように

釣りログ × 環境データ

がすべて揃った形になり、今回のデータセットでは
「1行 = 1つの釣り条件」という形でデータを整理しています。

最終データセットの規模

今回構築したデータセットの規模ですが次の通りです。

釣行数

115

ヒットイベント

122

3年分の釣りログとしては、

分析を始めるには十分なデータ量です。

このデータでできること

この最終データセットができたことで、

次のような分析が可能になります。

例えば

• 潮 × 波

• 波 × 風

• 時間 × 波

• 潮 × 風 × 波

など、

複数条件を組み合わせた分析

が可能になります。

これは釣りの経験則でよく言われる

という現象を、

データで検証できる

ことを意味します。

次回予告

次回はいよいよ

条件分析

に入ります。

例えば、

• 上げ潮

• 波高1〜1.5m

• 南東風

• 朝マズメ

このような条件が重なると、

本当にヒラメは釣れやすいのか？

実際のデータから

釣れる条件ランキング

を作っていきます。