Analyze Seismic Data with Google Colab + Gemini AI
🌍 Seismic Data Analysis with Google Colab + Gemini AI Agent
📊 This clip takes you to use Google Colab in conjunction with Gemini AI Agent Google to analyze 10-year seismic data in Thailand using AI to code and analyze step-by-step data.
🧠 Use Prompt:
"Analyze seismic data in Thailand for 10 years, focusing on the frequency, magnitude, and location of the occurrence (Latitude / Longitude) to determine the relationship between the area and the intensity of the earthquake, with a graph and heatmap."
🔍 Example of analysed insights:
Topic: "Is the magnitude of the earthquake related to the depth of the center?"
📌 Details:
- Use data from the USGS.
- The scatter plot between Magenta and Depth.
- Calculate Pearson correlation.
- Analyze the distribution of depth relative to magnitude > 5.0.
🎯 Results:
- Understand whether depth affects violence.
- Use this information to assess the risks of different areas.
🛠️ Working steps in the clip
Step by step. Ready for you to run along:
1. Preparing - Prepare environment and library
2.Collect data- Retrieve from USGS
3. Prepare Data - Clean and Format
4.Frequency analysis - look at the number of earthquakes each year
5.Analyze the magnitude (Magenta) - see the distribution of violence.
6.Analyze position - map plot and heatmap
7.Analyze the relationship - depth vs size
8. Summary and presentation of results - graphs, insights
9. Finish task - culminate with the summary of the results of the analysis.
📹 Suitable for:
- People interested in Data Science / AI.
- Students who want to use AI to analyze data.
- Who wants to learn to use Google Colab + Gemini AI Agent.
การนำ Google Colab และ Gemini AI Agent มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหวนั้น ถือเป็นวิธีที่สะดวกและทรงพลังมากสำหรับคนที่สนใจด้าน Data Science และ AI อย่างผมเองได้ลองทำตามขั้นตอนนี้จากคลิปแล้ว รู้สึกว่าเป็นการเรียนรู้ที่เข้าใจง่ายมาก นอกจากการรวบรวมข้อมูลจาก USGS และการทำความสะอาดข้อมูลแล้ว การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดแผ่นดินไหว (Magnitude) กับความลึกของจุดศูนย์กลาง ถือว่าช่วยให้เห็นภาพชัดขึ้นว่าความลึกนั้นส่งผลต่อความรุนแรงแค่ไหน ซึ่งมีการใช้กราฟ scatter plot และคำนวณค่า Pearson correlation เพื่อให้นำไปใช้ประเมินความเสี่ยงในพื้นที่ต่าง ๆ ได้จริง นอกจากนี้ การใช้ heatmap และแผนที่พล็อตตำแหน่งแผ่นดินไหวในแต่ละปีช่วยให้เห็นการกระจายตัวของเหตุการณ์แผ่นดินไหวในเชิงพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นประโยชน์มากหากใครต้องการศึกษาเชิงลึกหรือวางแผนรับมือ ผมแนะนำให้ใครที่สนใจลองใช้วิธีนี้ดู เพราะนอกจากช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งขึ้นแล้ว ยังได้ฝึกใช้เครื่องมือ Google Colab ที่ฟรีและสะดวก รวมถึงทดลองใช้ AI Agent อย่าง Gemini ที่ช่วยเขียนโค้ดและแนะนำวิธีวิเคราะห์ได้ด้วยตัวเองอย่างสนุกเลยทีเดียว
