## 目次
1. はじめに
2. 必要な準備
   1. Qiita APIの設定
   2. BigQueryの設定
3. Qiita APIでデータを取得
   1. Pythonを用いたデータ取得
   2. 取得するデータの内容
4. BigQueryへのデータ挿入
   1. BigQueryのテーブル設計
   2. Pythonを用いたデータ挿入
5. データの傾向分析
   1. 分析の目的設定
   2. BigQueryを利用したクエリ
   3. 可視化ツールの導入
6. 考察
7. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、QiitaのAPIを利用して記事データを取得し、Google BigQueryにそのデータを格納、分析を行う方法について説明します。このデータ分析により、Qiita上での技術トレンドや記事の傾向を把握することができます。

## 2. 必要な準備

### 2-1. Qiita APIの設定

Qiita APIを利用するには、Qiitaのアカウントを持っていることと、個人用アクセストークンが必要です。以下の手順で取得できます。

1. Qiitaアカウントにログイン。
2. ユーザーメニューから「設定」を選択。
3. 「アクセストークン」→「新しいトークンを発行」。
4. 必要なスコープを選び、トークンを発行。

### 2-2. BigQueryの設定

Google Cloud Platform (GCP)のアカウントを作成し、プロジェクトを作成します。BigQueryのAPIを有効化し、使用するデータセットとテーブルを設定します。

1. GCPコンソールにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。
2. ナビゲーションメニューから「BigQuery」を選択。
3. データセットを作成し、必要なテーブル設計を行います。

## 3. Qiita APIでデータを取得

### 3-1. Pythonを用いたデータ取得

Pythonの`requests`ライブラリを使用して、Qiita APIからデータを取得します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. 取得するデータの内容

Qiita APIでは各種情報をJSON形式で取得できます。例えば、記事のタイトル、作成日時、いいね数、タグ情報などがあります。

## 4. BigQueryへのデータ挿入

### 4-1. BigQueryのテーブル設計

データを格納するテーブルを設計します。例えば、以下のようなフィールドを含むテーブルを設計します。

- article_id: STRING
- title: STRING
- created_at: TIMESTAMP
- likes_count: INTEGER
- tags: STRING (タグはカンマ区切りで格納)

### 4-2. Pythonを用いたデータ挿入

Pythonの`google-cloud-bigquery`ライブラリを使用して、取得したデータをBigQueryに挿入します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. データの傾向分析

### 5-1. 分析の目的設定

例えば、特定の期間の間、Qiitaにおける特定のタグに関する記事数の推移を分析することができます。

### 5-2. BigQueryを利用したクエリ

BigQuery上でSQLを実行して、データの分析を行います。以下は特定のタグに関する記事の年間推移を示すクエリ例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-3. 可視化ツールの導入

取得した分析結果は、Google Data StudioやTableauなどのBIツールで視覚化すると、より直感的な洞察が得られます。

## 6. 考察

各分析が示す傾向に基づき、新たな技術トレンドを予測することができます。たとえば、急激に増加しているタグは、これから注目すべき技術である可能性が高いです。

## 7. まとめ

Qiita APIとGoogle BigQueryを活用することで、技術記事のトレンドを分析できます。この記事で紹介した方法をもとに、自分自身の開発者としての学習計画に役立ててください。データの活用により、今後の技術選定をより効果的に行うことができるでしょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

## 目次
1. はじめに
2. 必要な準備
   1. Qiita APIの設定
   2. BigQueryの設定
3. Qiita APIでデータを取得
   1. Pythonを用いたデータ取得
   2. 取得するデータの内容
4. BigQueryへのデータ挿入
   1. BigQueryのテーブル設計
   2. Pythonを用いたデータ挿入
5. データの傾向分析
   1. 分析の目的設定
   2. BigQueryを利用したクエリ
   3. 可視化ツールの導入
6. 考察
7. まとめ

## 1. はじめに

この記事では、QiitaのAPIを利用して記事データを取得し、Google BigQueryにそのデータを格納、分析を行う方法について説明します。このデータ分析により、Qiita上での技術トレンドや記事の傾向を把握することができます。

## 2. 必要な準備

### 2-1. Qiita APIの設定

Qiita APIを利用するには、Qiitaのアカウントを持っていることと、個人用アクセストークンが必要です。以下の手順で取得できます。

1. Qiitaアカウントにログイン。
2. ユーザーメニューから「設定」を選択。
3. 「アクセストークン」→「新しいトークンを発行」。
4. 必要なスコープを選び、トークンを発行。

### 2-2. BigQueryの設定

Google Cloud Platform (GCP)のアカウントを作成し、プロジェクトを作成します。BigQueryのAPIを有効化し、使用するデータセットとテーブルを設定します。

1. GCPコンソールにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。
2. ナビゲーションメニューから「BigQuery」を選択。
3. データセットを作成し、必要なテーブル設計を行います。

## 3. Qiita APIでデータを取得

### 3-1. Pythonを用いたデータ取得

Pythonの`requests`ライブラリを使用して、Qiita APIからデータを取得します。

```python
import requests

def get_qiita_articles(page, per_page, token):
    headers = {'Authorization': f'Bearer {token}'}
    url = f'https://qiita.com/api/v2/items?page={page}&per_page={per_page}'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        response.raise_for_status()

# 使用例
qiita_token = 'YOUR_QIITA_TOKEN'
articles = get_qiita_articles(page=1, per_page=100, token=qiita_token)
```

### 3-2. 取得するデータの内容

Qiita APIでは各種情報をJSON形式で取得できます。例えば、記事のタイトル、作成日時、いいね数、タグ情報などがあります。

## 4. BigQueryへのデータ挿入

### 4-1. BigQueryのテーブル設計

データを格納するテーブルを設計します。例えば、以下のようなフィールドを含むテーブルを設計します。

- article_id: STRING
- title: STRING
- created_at: TIMESTAMP
- likes_count: INTEGER
- tags: STRING (タグはカンマ区切りで格納)

### 4-2. Pythonを用いたデータ挿入

Pythonの`google-cloud-bigquery`ライブラリを使用して、取得したデータをBigQueryに挿入します。

```python
from google.cloud import bigquery

def insert_data_to_bigquery(articles, dataset_id, table_id, project_id):
    client = bigquery.Client(project=project_id)
    table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
    table = client.get_table(table_ref)

    rows_to_insert = [
        {
            "article_id": article["id"],
            "title": article["title"],
            "created_at": article["created_at"],
            "likes_count": article["likes_count"],
            "tags": ','.join([tag['name'] for tag in article['tags']])
        }
        for article in articles
    ]
    
    errors = client.insert_rows_json(table, rows_to_insert)
    if errors:
        print("Errors occurred: ", errors)

# 使用例
insert_data_to_bigquery(articles, 'your_dataset', 'your_table', 'your_project')
```

## 5. データの傾向分析

### 5-1. 分析の目的設定

例えば、特定の期間の間、Qiitaにおける特定のタグに関する記事数の推移を分析することができます。

### 5-2. BigQueryを利用したクエリ

BigQuery上でSQLを実行して、データの分析を行います。以下は特定のタグに関する記事の年間推移を示すクエリ例です。

```sql
SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM created_at) AS year,
  COUNT(article_id) AS article_count
FROM
  `your_project.your_dataset.your_table`
WHERE
  'Python' IN UNNEST(SPLIT(tags))
GROUP BY
  year
ORDER BY
  year ASC;
```

### 5-3. 可視化ツールの導入

取得した分析結果は、Google Data StudioやTableauなどのBIツールで視覚化すると、より直感的な洞察が得られます。

## 6. 考察

各分析が示す傾向に基づき、新たな技術トレンドを予測することができます。たとえば、急激に増加しているタグは、これから注目すべき技術である可能性が高いです。

## 7. まとめ

Qiita APIとGoogle BigQueryを活用することで、技術記事のトレンドを分析できます。この記事で紹介した方法をもとに、自分自身の開発者としての学習計画に役立ててください。データの活用により、今後の技術選定をより効果的に行うことができるでしょう。 

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