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BIからその先のデータ活用へ
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Ikuya Murasato
October 16, 2020
Business
0
130
BIからその先のデータ活用へ
2020/10/16(金) に開催したExploratory データリテラシー・サロン#1のスプライングローバル株式会社様のご登壇資料です。
Ikuya Murasato
October 16, 2020
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Transcript
BIからその先のデータ活用へ スプライングローバル株式会社 岩橋 智宏
岩橋 智宏 2016: Tableau Japan テクニカルサポート 出版: Tableau
で始めるデー タサイエンス 2020-03: SPLINE GLOBAL BI x データサイエンス Tableau データサイエンス勉 強会FBグループ主催
データ活用の基礎から最先端まで AI 機械学習 BI データ分析 Excel データ基礎 藤松 良夫 共同創業者
社⾧ ビジネス、デジタル 領域エキスパート 岩橋 智宏 コンサルタント BI / MLエキスパート ミハル・ファビンガー 共同創業者 AIエキスパート データ活用 トレーニング コンサルテーション
BIから始めるデータリテラシー向 上をサポート ・ オープンデータを利用 ・ Tableau 基礎講座 ・ 仮説検証・立案ワークショップ ・
企業研修・新人研修 ・ Tableau データサイエンス学習塾
何が起こったか なぜ起こったか 何が起こるか? 何をするべきか? 過去と現在の可視化 未来予測や人知を超 えるインサイトを得 る データから得られる価値 情報
インサイト 最適化 価値 4 Stages Of Data Analytics Maturity: Challenging Gartner's Model 予測
「データリテラシー」って何だろう? 昔は・・・ 読み 書き そろばん 今は・・・ データサイエンス ⇒ データから何とか価値を生み出す力
ビジネスの理解 データの理解 データの準備 予測モデル の作成 モデルの評価 展開と共有 データから価値を生むためのプロセス 材料の品定め 材料の下ごしらえ
加熱調理 味見 盛り付け 提供
データの 理解 まずは可視化が基本。 可視化で見えること、 見えないこと
FIFA19(サッカー)データより 選手の収入の合計が最も多い国はどこ でしょう?
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FIFA19(サッカー)データより 選手の収入の平均が最も多い国はどこ でしょう?
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電力需要を理解しましょう 電力はどんな時に需要が高まるでしょ う?
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データの 準備 本当に大変なのに! なぜわかってもらえな いのか・・・
データの準備もとても重要! ・中古マンション価格を予測したい ・ 市区町村でユニオン ・ 駅名マスターとジョイン ・ NULL値の除去 ・ 外れ値(超高級物件)の除去
・ 駅名表記のブレの除去 ・ 年号西暦変換 ・ IDのユニーク化 ・ 名寄せ 機械学習の前にやる ことはたくさんあ る!! データがあるんだからすぐ わかるでしょ?
可視化と準備を行ったり来たり・・・ 千駄ケ谷 問題!! 結合で駅 がなくな る!
モデルの 作成と評 価
・ 築年数、広さ、駅から徒歩、東京駅から最寄駅 までのの直線距離・・・線形重回帰のモデル作る
予測モデルの評価 誤差= (実価格ー予測価格)をJR中央線の駅ごとに可視化
・Prophetで東京電力の電力需要予測モデルを作る ・誤差=(実測値ー予測値)を可視化
正月 GW お盆 猛暑日 GW 正月 お盆
共有と展開 どんなふうに盛り付ける か? 皆が見たくなる、触りた くなる、人に伝えたくな る可視化とは?・・
https://public.tableau.com/profile/tomohiro.iwahashi#!/vizhome/TokyoElectricit y_Propfhet_Demand/sheet20?publish=yes
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https://public.tableau.com/views/IceCreamImagePCA2020-10- 04/sheet1?:language=ja&:display_count=y&publish=yes&:origin= viz_share_link
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ビジネスの 理解 最終的には何を成し遂げ たいか・・・ そしてデータへの興味と 関心
ビジネスの理解 データの理解 データの準備 予測モデル の作成 モデルの評価 展開と共有 Exploratory のカバレージ データサイエンスの
プロセスを高速に回 すためのツール 可視化・準備・モデ ル作成と評価・共有 とカバレージが広い
ビジネスの理解 データの理解 データの準備 予測モデル の作成 モデルの評価 展開と共有 Python/R 便利なツールは使う! Exploratory
Alteryx Tableau Tableau
Python で一からやろうとする と・・・
まとめ ・データ活用は経験と勘から可視化→機械学習を使った予測へと成 熟しニューノーマルとなる。 ・溢れるデータから価値を生み出すサイクルをスピードをもって回 せる力が大事。 ・BIエンジニアこそデータサイエンスの世界へ! ・Exploratoryをはじめとするツールをうまく使いこなしプロセスを 素早く回す力が新しいデータリテラシーとなる。
データドリブン推進に必要なこと Facebook Group 「Tableau データサイエンス弁勉強会での議論」 データサイエンス が専門性が高すぎ るといった印象 データを謙虚に分 析して受け入れる
心構え データ取得プロセ スがそもそも存在 しない CEO/トップがデータ ドリブンにならない と変わら無い データに触り、楽しい、 面白いと感じてもらう ところから 統計的モノの見方 TableauやExploratoryなど の、データ専門家でない人 にも使えるツールの普及 身近なコンテンツ の可視化と共有 社内勉強会の実施
Airbnbの取り組 み:Data University
お気軽にお問合せ下さい。 Eight: 岩橋 智宏 Facebook Group: Tableau データサイエンス勉強会