電気自動車充電の習慣分析（SQL）

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電気自動車充電の習慣分析（SQL）

電気自動車充電の習慣分析（SQL）

本リポジトリは、DataCampの入門プロジェクト「Analyzing Electric Vehicle Charging Habits」を元にしたJupyter Notebook形式の教材リポジトリです。集合住宅の管理者向けに、充電ステーションの利用履歴データをSQLで集計・可視化し、ピーク時間帯や頻度の傾向、ステーションごとの利用集中などを把握するための基本的な解析手法が示されています。学習用にまとめられたサンプルノートブックと参考画像を含み、SQLの基礎から実践的な分析ステップまで学べます（約300字）。

https://github.com/casjohns13/8_Analyzing_Electric_Vehicle_Charging_Habits_SQL

概要

本リポジトリは、電気自動車（EV）向け充電ステーションの利用データを題材とした学習用プロジェクトをJupyter Notebook形式で提供します。DataCampのプロジェクト「Analyzing Electric Vehicle Charging Habits」をベースに、集合住宅の管理者がテナントの充電行動を理解するために必要な基本的なSQLクエリと解析アプローチをまとめています。ノートブックでは、データの集計や時間帯分析、最も利用の多いステーションの特定など、実務ですぐ使える分析ステップが確認できます。実行環境の案内やサンプル画像も同梱。学習目的で手早く取り組める構成です（約300字）。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • DataCampの入門プロジェクトを元にした学習用ノートブック（SQL中心）の提供。
  • 充電ステーション利用履歴を題材に、実務に近い分析課題（ピーク分析、頻度集計など）を想定。
  • Jupyter Notebook形式で、SQLクエリの実例や結果テーブルを確認可能。
  • 小規模リポジトリのため導入が容易で、学習→応用への敷居が低い。

技術的なポイント

このプロジェクトは「SQLを使った分析ワークフローの入門」を主眼に置いています。想定されるデータ構成は、ステーション識別子（station_id）、開始/終了タイムスタンプ、充電時間やエネルギー量、ユーザーや建物を識別するカラムといった時系列イベントデータです。ノートブック内では、以下のような技術的要素が学べます（DataCamp教材に共通する手法を想定）:

  • 集計関数（COUNT, SUM, AVG）とGROUP BYによる要約統計の算出。
  • 日時関数を使った時間帯・曜日別の集計（ピーク時間帯の特定）。
  • フィルタリングやHAVING句で条件を絞った分析（長時間充電セッションの抽出など）。
  • サブクエリ／CTEによる段階的な集計と再利用、必要に応じた結合（JOIN）で複数テーブルを組み合わせる手法。
  • NULL処理や異常値対策の基本、タイムスタンプの扱い（タイムゾーンやフォーマット差異への配慮）。 実装面では、Jupyter Notebook上でSQLセルを用いるか、Python経由でSQLite/PostgreSQLに接続してクエリを実行した結果をDataFrameで受け取り可視化する流れが想定されます。教育目的の構成のため、複雑な最適化や大規模データ処理のチューニングよりも「読みやすさ」「解説付きのクエリ」「現場で使える指標設計」が重視されています。初心者はこのノートブックで基本を押さえ、実際の運用データではインデックス設計やバッチ処理、ETLの導入へと発展させていけます。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitattributes: file
  • README.md: file
  • charging_station.jpg: file
  • notebook.ipynb: file

補足説明：

  • notebook.ipynb: SQLクエリとその結果、解説セルが含まれている学習ノートブックです。セル内でのクエリ実行方法や、出力テーブルの読み方が示されている想定です。
  • charging_station.jpg: ノートブックやREADMEで用いられる参考画像で、プロジェクトの文脈を視覚的に補完します。
  • README.md: 実行日時（Executed on 30Oct25）やDataCampへのリンクが明記されており、学習元の参照先が分かります。

今後の発展案と注意点

  • 実データで同様の分析を行う場合、利用ログの欠損やタイムゾーン不一致、外れ値（非常に長い充電時間など）に注意する必要があります。
  • スケールアップする際は、SQLiteよりPostgreSQLやクラウド型データベースを検討し、インデックスやパーティショニングで性能改善を図ると良いでしょう。
  • 分析結果をビル管理者に提供する際は、可視化（ヒートマップ、時間帯別棒グラフ）と運用施策（割当・優先度・料金設計）を結びつけると実務価値が高まります。

まとめ

入門者向けにまとまったSQLベースのEV充電分析テンプレート。学習開始に最適です（約50字）。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

8. SQL Project: Analyzing Electric Vehicle Charging Habits

As electronic vehicles (EVs) become more popular, there is an increasing need for access to charging stations. In this introductory project, you will use a dataset containing information on station usage to help apartment building managers better understand their tenants’ EV charging habits.

Executed on 30Oct25

Link to project on DataCamp

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