PythonでGoogle検索のデータを分析する➁

GoogleTrendsのデータをPythonで分析するパート2です。Pythonという意味ではパート➀とほぼ内容は同じです。今回は最近再度話題になっている仮想通貨のデータを取得して分析してみますという内容です。足元のビットコイン価格は200万円あたりで、2017年のビットコインバブルの高値圏で推移しています。果たして足元の価格上昇は2017年のバブルの様に崩壊するのか。それともまだまだこれからなのか。Google検索のデータによりバブル感、過熱感を推し量ろうと思います。

分析方法

Pythonのライブラリ「pytrends」を使って分析します。
まずはライブラリのインポート。

取得したデータをデータフレームとして扱うための「pandas」。可視化ライブラリの「matplotlib」。
そしてGoogleトレンドからデータを取得するAPI「Pytrends」。

続いてビットコイン価格を取得しておきます。データはInvesting.comでダウンロードできます。

続いて調べたい検索ワードをkw_listとしてリスト形式で指定します。今回はBitcoinとしています。続いて、検索条件を指定します。先ほどの検索ワードとしてkw_list。timeframeで期間の指定。今回は直近5年。geoで国を指定しますが、世界のデータを取得するため空白で指定しています。続いて、取得したデータをデータフレームとして格納します。

続いて、Google検索のデータとビットコイン価格をグラフ表示します。ここではmatplotlibを使用して2軸のグラフを描いています。

結果は図のようになりました。ビットコイン価格は2017年末の価格に迫りつつあるのに、Google検索数は当時の2割程度。チャートには過熱感はありますが、世の中盛り上がりに欠けています。これはまだまだバブルではありません。だって注目しているのは一部の人だけですから。これは、、価格崩壊するのはまだ先と考えてよいのではないでしょうか。

今後、2017年の様に誰もが注目することが再び起こるとするならば、ビットコインの価格は高値更新がされる事でしょう。

※この記事は、ビットコインへの投資を推奨するものではありません。筆者は仮想通貨を全くやっておりませんので、責任は負いかねます。

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