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グーグルエンジニアリングスカイライト

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Software,Renewable Energy Classification

背景:太陽光発電設備の設置費用がますます安くなるにつれて、ますます多くの住宅所有者がエネルギー費用を削減するための一つの選択肢として太陽光発電を検討するようになっています。私たちは太陽光発電パネルの設置を簡単にすることを目指しています。......

Data Structure ? 15.42M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    背景:太陽光発電システムの設置費用がますます安くなるにつれて、エネルギー代を削減するための選択肢として、ますます多くの住宅所有者が太陽光発電を検討するようになっています。当社は、太陽光パネルの設置を簡単かつわかりやすくすることを目指しています。Project天窗では、Googleの豊富な地図データと計算リソースを活用して、あなたに最適な太陽光発電計画を算出します。内容:詳細はメタデータを参照してください。データは国勢調査区レベルです。Project天窗では、一年間に屋根に当たる日光の量を計算します。この際、以下の要素を考慮します:Googleの画像と地図データベースを用いて、近くの建物や木々による屋根の日影を3Dモデル化一年間のすべての太陽の位置可能性とりわけ太陽光発電に影響を与える可能性のある過去の雲と気温のパターン確認:データは[Google天窗プロジェクト]によって収集されています(https://www.google.com/get/sunroof/about/ )。あなたはKaggle上でこれらのデータを分析、共有、議論することができます。ただし、リアルタイムの更新やより大量のデータを探している場合は、[BigQuery上のデータ]もご覧ください(https://cloud.google.com/bigquery/public-data/ )。インスピレーション:*どの地域で潜在的な太陽光発電の導入率が最も高いですか?炭素オフセットに関してはどうでしょうか?*どの地域で太陽光パネルの利用率が最も高いですか?炭素オフセットとしての割合はどうなっていますか?もっとエネルギー関連のデータが必要な場合は、[30年間のヨーロッパの風力発電データ](https://www.kaggle.com/sohier/30 - years - of - european - wind - generation)と[30年間のヨーロッパの太陽光発電データ](https://www.kaggle.com/sohier/30 - years - of - european - solar - generation)をご覧ください。


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