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。

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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
   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
   

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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
    価
    

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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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