取得したデータをCSV形式に変換。

農家に限らず。

気象データーは。

経済、企業活動にとっても有益な情報。

とはいえ。

気象庁のデータは。

活用しようと思っても。

かなり使いにくい。

https://www.data.jma.go.jp/stats/etrn/index.php

そこでPythonでスクレイピング。

Pythonでデータの自動取得、スクレイピング。

必要な地域、年を選んで自動取得。

データを前処理して。

CSV形式に変換するところまで完成。

気象の過去データのグラフ化まではできたけど。

気象の過去データよりも。

統計学として。

本当に欲しいのは未知のデータ。

短期の数分、数時間だけでなく。

長期傾向の気象予測。

なお気象観測は。

おそらく20kmメッシュでどこかにあって。

気象台と観測所で観測されている。

https://www.jma.go.jp/jma/menu/menuknowledge.html

それぞれデータ構造が違うため。

データ取得。

スクレイピングをするときには。

工夫が必要。

過去の気候。

系列データだけが未来の予測をできるとは思わない。

生活活動など。

何か気象の変化に影響があるはずなので。

機械学習だけではなく。

深層学習までテストするつもり。

個人で地域に観測地点を設けることはできる。

そして。

ESP32などのマイコンを使った電子工作。

センサーを組み合わせて。

実際の観測データは記録ができるので。

個人で地域に観測地点を設けることはできる。

「気象予報業務は気象予報士の資格が必要」なので。

個人で。

天気予報はできないけど。

気象庁から取得した「地域別、過去の気象庁データ」。

加工をしたCSV。

販売、配布していいのか。

素材としては。

かなりの需要があるはず。

なお。

環境構築には。

やはりトラブルが起こる。