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BIからその先のデータ活用へ

 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

  1. 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

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  2. 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

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  3. 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

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  4. 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

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  5. 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

    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

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  6. 「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

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  7. 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

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  8. 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

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  9. 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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  11. 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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  15. 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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  19. 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・・・

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  20. 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?

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  21. 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!

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  22. モデルの
    作成と評

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  23. ・ 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

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  24. 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

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  25. ・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

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  26. 正月
    GW
    お盆
    猛暑日
    GW
    正月 お盆

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  27. 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?・・

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  28. https://public.tableau.com/profile/tomohiro.iwahashi#!/vizhome/TokyoElectricit
    y_Propfhet_Demand/sheet20?publish=yes

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  30. https://public.tableau.com/views/IceCreamImagePCA2020-10-
    04/sheet1?:language=ja&:display_count=y&publish=yes&:origin=
    viz_share_link

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  32. 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

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  33. 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

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  34. 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

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  35. Python で一からやろうとする
    と・・・

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  36. 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。

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  37. 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

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  38. Airbnbの取り組
    み:Data
    University

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  39. 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

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