20210715_第14回意思決定のための_意思決定プロセスと分析技術を俯瞰してみる

7月16日
第14回 意思決定のためのデータ分析勉強会 online
https://ishikettei.connpass.com/event/216885/

Transcript

1. 導⼊セッション 意思決定のプロセスと 分析技術を俯瞰してみる 第14回 意思決定のためのデータ分析勉強会 online NOB DATA株式会社 代表取締役社⻑ ⼤城 信晃 (@doradora09)
2. アジェンダ • はじめに (3min) • 「意思決定」のモチベーションとプロセス (10min) • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる (7min) • 「分析技術」について少し整理してみる (10min)
3. アジェンダ • はじめに • 「意思決定」のモチベーションとプロセス • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる • 「分析技術」について少し整理してみる
4. ⾃⼰紹介 • NOB DATA株式会社 代表の⼤城と申します • 本イベントの主催者です • Twitter : doradora09 • 沖縄 à 東京 à 福岡 • ヤフー -> DATUM STUDIO -> LINE Fukuoka -> 起業 • Tokyo.R(2010-2016), PyData.Fukuoka, 意思決定のた めのデータ分析勉強会, fukuoka.R • データサイエンティスト協会九州⽀部 委員⻑ • 著書︓「AI・データ分析プロジェクトのすべて」、他
5. 導⼊セッションの⽬的 • 「個々の発表テーマの繋がり」がよくわからない、 というアンケートを受けてのセッション • 対象 • これから意思決定にデータ分析を使いたい⽅ • 対象外 • すでにバリバリ活⽤されている⽅
6. アジェンダ • はじめに • 「意思決定」のモチベーションとプロセス • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる • 「分析技術」について少し整理してみる
7. ⾊々な意思決定を⽀援するためのデータ分析 • その１ 個⼈での意思決定 • 朝ごはんに何を⾷べるか • ⼟⽇を何をして過ごすか • 就職先の企業をどこにするか etc.. • その２ 組織としての意思決定 • 営業先企業をどこにするか • キャンペーンのターゲットをどう設定するか • どこに出店するか / 内装・品揃えをどうするか etc.. 基本的に より良い選択をしたい 武器の⼀つとしての データ分析
8. 数表を⼀⼿間(1分)かけてヒートマップにするだけでも 意思決定に役⽴つ（データ可視化） • 福岡 ⽇平均気温の⽉平均値（℃）(過去10年くらい)
9. 各種バイアスを考慮しないと意思決定が180度 変わってしまうのもデータ分析の醍醐味 （統計学的視点） • 帰還した爆撃機のどこを補強 するか、という話 • 何も考えないと点が多い場所 だが実は逆というオチ （帰還していない爆撃機の データは観測できない） https://ja.wikipedia.org/wiki/⽣存者バイアス より
10. 過去の発表等だと • 個⼈的なモチベーションの内容は多め （社外なので、当然と⾔えば当然） • 福岡県の交通事故の状況をマッピング • うどんマップを⾃作 • 過去の偉⼈(戦国武将等)の傾向から起業経営の 意思決定⽀援(株式会社コテンの皆さん) • もやし価格のA/Bテスト(値付けの意思決定) • その他、昔運営していた勉強会(Tokyo.R)だと • お⼦さんのお名前を決めるためにRを活⽤(最適画数) • 賃貸の不動産屋でモデル式に条件を⼊⼒し、 借りる部屋をスコアリングし、契約 なども事例として上がっていました
11. 参考︓もちろん「意思決定」以外を 主⽬的としたデータ分析もある データ分析 意思決定への活⽤ (最後は多くは⼈依存) ざっくりも役に⽴つのが 特徴の⼀つ(明⽇から使える) 新たな知⾒・法則の発⾒(新規性重視) ノーベル賞等を狙う⽅々。 多くは数⼗年の研究が必要 サーベイ調査・モニタリング 定期的な調査が主⽬的。 国の統計情報や気象情報等。 予測モデル等の精度改善(いわゆるAI開発)、他 精度を重視するが、中⾝が ブラックボックスになりがち
12. ⾊々な意思決定とプロセス① • その１ 個⼈での意思決定 • 朝ごはんに何を⾷べるか .. ⼩さな意思決定 (ルーチン化されることも) • ⼟⽇を何をして過ごすか .. リフレッシュ (⾃分のリソースの範囲内なら⾃由) • 就職先の企業をどこにするか .. 重要な意思決定(多くの場合、様々な情報を収集) etc.. 情報収集 現状分析 ⽐較検討 ⾃⾝の 意思決定 ・個⼈の場合、主観 (インスピレーション) での意思決定も多い
13. ⾊々な意思決定とプロセス② • その２ 組織としての意思決定 • 営業先企業をどこにするか • キャンペーンのターゲットをどう設定するか • どこに出店するか / 内装・品揃えをどうするか etc.. ⾃⾝のリソース (ヒト・モノ・カネ）以外を ⽤いることが多く、 説得材料が必要 情報収集 現状分析 ⽐較検討 ⾃⾝の 意思決定 (提案書作成) 決済者の 意思決定 ・ロジカルシンキング ・伝える技術 ・可視化技術 ・根拠、等
14. アジェンダ • はじめに • 「意思決定」のモチベーションとプロセス • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる • 「分析技術」について少し整理してみる
15. ここまでの14回開催、⾊々なテーマ • テーマが多いので、関連性はパッと⾒分かりにくいのは確か 第１回 2017/6/2 第14回 2021/7/15
16. 主観でいくつか関連づけしてみました (第1回〜4回, 第10回〜14回) ※別ファイル参照
17. 主観でいくつか関連づけしてみました (第1回〜4回, 第10回〜14回) ※別ファイル参照
18. 話題として多そうなモノ • 分類(主観) • データ分析 / R / Python • 統計学 / (機械学習) / 前処理 • 可視化 • ⾃然⾔語処理、画像処理 • IT寄り / 3⼤クラウド寄り • 情報提供 / 分析組織論 / 始め⽅、等 • データ • テーブルデータ • テキストデータ • グラフ構造データ • 画像データ • GIS系データ • 時系列データ • ⽣体データ • ⾊彩データ、等
19. 補⾜︓勉強会の背景としてのデータサイエンス前後 • IT化 -> ビッグデータ からのDS・AI -> DX • 暗黙の了解として、R やPythonといったIT技 術はある程度前提とし て利⽤ • DX⽂脈で、⾮IT系の職 種の⽅が参加されると 最初は混乱されるかも なので、補⾜ 2000年 2010年 2020年 2030年 IT⾰命 IT化・システム化(RPA等) データ基盤 & データサイエンス(意思決定、 BI) ビッグデータの蓄積& DSの誕⽣ AI開発 DXという⽂脈で幅広く 包含 (かつ⾮IT系業種の参⼊) 機械学習⼿法の発展
20. アジェンダ • はじめに • 「意思決定」のモチベーションとプロセス • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる • 「分析技術」について少し整理してみる
21. せっかくなので少し前に書いた こちらの本からもいくつか抜粋 しつつ整理 • ＡＩ・データ分析プロジェクトの すべて [ビジネス⼒×技術⼒＝価値創出] • https://honto.jp/netstore/ pd-book_30630786.html
22. 本の前に、本勉強会でよく登場する ITやクラウド、データと分析技術をざっくり説明 • IT技術 • データの収集、結合、集計、分析で必要 • R、Python、SQLなどはよく⽤いられる • クラウド技術 • いわゆる３⼤クラウド(AWS, GCP, Azure) • ビッグデータ蓄積・解析では⼤活躍 • ⾃前でサーバーを⽴てなくてもかなりの ことができるようになった • データ • テーブルデータが多い(DBの関係から) • その他のデータ（画像やテキスト等。⾮ 構造化データと呼ばれることも） • データ分析技術 • 統計学や機械学習に関する技術 • 論⽂実装する⼈は数学なども • データや分析⽤途に合わせて様々な⼿法 が発明・研究・実⽤化されている
23. IT技術 ・単純集計の場合 ・100万⾏くらいまでのデータなら エクセルでも対応可能 ・5000万⾏くらいまではRDB、 さらにそれを超えると 各種クラウドの分散型DBの出番 ・DBはSQLで集計 ・分析⽤途 ・RやPythonを中⼼に、必要に応じて SQLを呼び出すなど ・専⽤ツールを使うのも⼀⼿ (テキストマイニング ならKH Coder等) ・BIツール ・tableauやpowoer BIなど ・ノンプログラマーでもある程度使える
24. クラウド技術 • ⼀例として３⼤クラウドのストレージとデータベースまわり • 他にも機械学習系やnotebook、ダッシュボードなど 様々なサービスが展開されている
25. データ① ・業種・業界によって、重要とされるデータは異なる
26. データ② • テーブルデータ以外は⼤抵 「整理されてない」データ • データ分析に⽤いるには通称 「前処理」という前⼯程で データのクリーニングが必要 （分析以前にこれがまた⼤変・・）
27. データ③ • 通信網の発達もあり、 デジタルデータはこの10年で 1.8ZB -> 40ZBと激増 (GB -> TB -> PB -> EB -> ZB) • それにより画像等の⾮構造化デー タも増⼤している (⼤規模データを処理する場合、 クラウド環境は必須となりつつあ る)
28. データ分析技術 • データの前処理 • データ可視化 • 探索的データ解析(EDA) • 教師あり学習、教師なし学習、各種分析⼿法 • 効果測定技術 • 各種専⽤の解析ライブラリ （テキストマイニング 、ネットワーク解析、等） • RやPythonを覚えると⼀通り触れる （なおシステム化はPythonやGo等、IT実装寄りの⾔語で)
29. データ分析技術② • よくまとまっていたので こちらのブログから引⽤ • https://www.salesanalytics. co.jp/column/no00136/ • MS社が出しているAzureのチー トシートに少し⼿を⼊れられた とのこと • 他にもいろいろある
30. 補⾜①︓業種による⼈材ニーズの偏り (データサイエンティスト) https://www.fnn.jp/articles/-/56285
31. 補⾜②︓東京と地⽅の⼈材ニーズの偏り (データサイエンティスト)
32. まとめ • 「意思決定」のモチベーションとプロセス • 個⼈の意思決定なのか、他の⼈の意思決定なのか • 「意思決定のためのデータ分析勉強会」を俯瞰してみる • いくつかを主観でマッピングしてみました • 結構、テーマがばらけている • 「分析技術」について少し整理してみる • IT、クラウド、データ、データ分析技術 • 補⾜で業界感など 後続のセッションなども、 「この話はこの辺に マッピングされるかな」 というイメージを 持っていただく ヒントになれば幸いです
33. 補⾜③︓これから意思決定のためのデータ分析を始めたい⽅へ • 気軽に相談できるデータサイエンティストの知り合いを作るのが近道 • 懇親会の枠をご活⽤ください • また、勉強会参加者のコミュニティslack(無料)も⽤意してますのでお気軽 にどうぞ • URL : https://bit.ly/3vs26vP (nobdata_user_communities) • 初⼼者LT等の発表もお待ちしております・・︕︕
34. Enjoy..!!