パース郊外の投資ホットスポット分析

Data

概要

本リポジトリは「Perth Suburb Investment Hotspot Analysis」と題したBIプロジェクトで、パースの各郊外を対象に成長性(キャピタルゲイン見込み)や利回り(レンタルリターン)を組み合わせて投資向きエリアを特定することを目的としています。データ準備・集計は主にPythonとSQLite(SQL)で行い、最終的な可視化とストーリーテリングはTableauワークブック(Perth_Investment_Analysis.twb)と公開ダッシュボードで提供します。提供ファイルには統合データCSVとデータ辞書が含まれ、分析の再現性と解釈性に配慮した構成です。

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: 10
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 地理単位(郊外)ごとの成長率、利回り、需給指標を統合して投資ホットスポットを可視化
  • データ辞書とクリーン済みCSVが含まれ、分析の再現と検証が容易
  • Tableauワークブックでインタラクティブなダッシュボードを提供(公開リンクあり)
  • PythonとSQLiteを用いたデータ処理パイプラインにより、集計やフィルタリングが自動化

技術的なポイント

このプロジェクトはBI(Business Intelligence)を中心に据えており、データパイプラインから可視化までの流れがシンプルに整理されています。ソースデータは perth_suburbs_complete_data.csv にまとめられており、郊外ごとの人口動態、住宅価格の推移、賃料、空室率、近隣インフラ等のメトリクスが含まれている想定です。データ辞書(data_dictionary.md)で各カラムの定義や単位が明記されており、指標解釈の透明性が担保されています。

データ処理面では、Python(READMEのバッジにPython 3.12表記)を用いて前処理や特徴量計算を行い、SQLite(SQL)でのクエリによる集計や結合を組み合わせる構成が示唆されています。SQLiteを使うことでローカル環境で扱いやすく、テーブル結合やウィンドウ関数で郊外単位の時系列集計やランキング作成が可能です。算出される主要指標は「過去数年の価格上昇率」「推定賃料利回り」「空室率や人口増加率による需給見通し」などで、これらを組み合わせたスコアリングで投資魅力度をランク付けするワークフローが想定されます。

可視化はTableauワークブック(Perth_Investment_Analysis.twb)を中心に構築され、地理マップ、散布図(利回り vs 成長率)、バーチャート、フィルター可能な表などを用いて直感的に比較できるダッシュボードになっています。Tableau Public連携によりダッシュボードを共有・公開して意思決定者やクライアントとインサイトをすばやく共有できます。設計面では、データの粒度や異常値処理、季節性・外れ値の補正、指標の正規化(スコア標準化)などが重要であり、READMEやデータ辞書からは再現性を重視した記述がうかがえます。

また、このリポジトリは教育的・実務的双方の価値があり、ローカルCSV + SQLite + Python + Tableau の組合せによって、小規模データでも高度なBI分析ワークフローが実践できる点が評価できます。将来的には追加データ(取引履歴、建物タイプ別分析、時間分解能の高い賃料データ)を取り込むことで精度向上が期待されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • Perth_Investment_Analysis.twb: file
  • Perth_Investment_Dashboard.png: file
  • README.md: file
  • data_dictionary.md: file
  • perth_suburbs_complete_data.csv: file

…他 1 ファイル

まとめ

Tableau中心の実践的BIワークフローで、パース郊外の投資候補を可視化する有用なプロジェクト。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Perth Suburb Investment Hotspot Analysis

A Business Intelligence project identifying high-growth, high-yield property investment opportunities in Perth, Western Australia.

Tableau Dashboard Python [SQL](https://www.s