花見開花予測 (hanami-bloom-prediction)

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花見開花予測 (hanami-bloom-prediction)

花見開花予測 (hanami-bloom-prediction)

本リポジトリは、気温データの前処理を通じて桜の開花予測に繋げるための試作ノートブックを収めた小規模プロジェクトです。主に「Bloomwatch_Tempertaure_Clean.ipynb」で気象（気温）データのクレンジング、欠損値処理、可視化などの基礎的なデータ準備を行い、開花日推定に向けた下準備を示します。まだ実験段階で、最終モデルや大規模データセットは含まれていません。（約300字）

https://github.com/Kanahe1800/hanami-bloom-prediction

概要

このリポジトリは、桜の開花（花見）予測を目的としたワークフローの初期段階を示す小さなプロジェクトです。中心となるJupyter Notebook「Bloomwatch_Tempertaure_Clean.ipynb」では、気温データの読み込み、欠損値処理、フォーマット統一、基礎的な可視化（時系列プロットや季節性の確認）など、開花予測に先立つデータクレンジング作業が実装されています。データの前処理が主眼で、将来的に累積温度（degree days）解析や回帰・時系列予測モデルへ接続できる土台を提供します。実験的でファイル数は少なく、学習やプロトタイピング向けのリポジトリです。（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: 3
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 気温データのクリーニングと前処理を行うJupyter Notebookを収録
  • 欠損値処理や時間フォーマットの統一など、時系列解析の前段階をカバー
  • 可視化による季節変動の確認や異常検知を想定した実験ノート
  • 軽量でプロトタイプとして参照しやすい構成

技術的なポイント

本リポジトリは主にデータの品質向上と解析準備に焦点を当てています。具体的には、気温データ読み込み時の異なる日時フォーマット統一、タイムゾーンや日付インデックスの整備、欠損値（NaN）や外れ値の検出と補完手法が中心です。補完方法としては線形補間や前後値の引き継ぎ、季節性を考慮したロール平均など基本的手法を用いることで、後続の特徴量生成（例：日毎の最高/最低/平均気温、移動平均、累積温度）に耐えうる時系列データを整えます。

可視化には時系列プロット、季節別プロット、ヒストグラムや箱ひげ図を用いて気温の分布や季節変動、異常点を確認する流れが含まれているはずです。これにより、桜の開花に関連する指標（例：特定期間の平均気温、一定温度を超えた日数のカウント、累積温度〈degree days〉）を計算するための前処理パイプラインを整備できます。

また、ノートブックは学習用途を想定しており、処理の各ステップでの中間出力を可視化し、どの処理がデータに与える影響を確認できる設計が期待されます。将来的にはこの前処理をベースに、線形回帰や木構造モデル、時系列モデル（ARIMA、Prophet、LSTM等）を使った開花日予測、モデル評価（RMSE、MAE、分類的に閾値予測の精度）へと展開可能です。現状はスケルトン的な状態で、外部データの取り込みやスケーラブルな実行環境は未整備です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Bloomwatch_Tempertaure_Clean.ipynb: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file

まとめ

気温データの前処理に特化した実験的ノートブック群。開花予測の出発点として有用です。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Hello

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