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GPSデータを使った 人の移動の可視化
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Ikuya Murasato
May 29, 2020
Business
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GPSデータを使った 人の移動の可視化
2020/5/29(金)に開催したExploratory データサイエンス勉強会#13のレイ・フロンティア株式会社のご登壇資料です。
Ikuya Murasato
May 29, 2020
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Transcript
GPSデータを使った 人の移動の可視化 レイ・フロンティア株式会社 久保 翔太
自己紹介 • ソーシャルゲーム開発(プログラマ) • 位置情報サービス(プログラマ) • ソーシャルゲーム運営(データアナリスト) • ギャル向けEC(データアナリスト) •
位置情報サービス(データアナリスト) ←今ココ
会社紹介
アプリ紹介
位置データの特徴 lat lon 35.68574 139.764389 35.68577 139.7635803 35.67529 139.7724915 35.67607
139.769577 一人あたりのデータ量が多い 数字だけではデータの 特徴が分かりづらい
主な業務 • BtoBでの分析データ提供 • ブログを通じた分析データの社会への還元 • 社内データを分析して新プロダクトの開発
Exploratory導入前の分析ワークフロー データアクセス データの加工 共有方法 データの可視化
データアクセス • セキュリティの要件上ローカルにCSVを置きたくないためDBの コネクタが必要。(メモリ上ならokというポリシー) • Athena(ODBC)をサポートしているBIは少ない
データの加工 • Excelだと加工の過程が不明 • 間違いが混入している時に出戻りが大きい • シニアメンバーがチェックする時に確認しづらい
データの可視化 lat lon 35.68574 139.764389 35.68577139.7635803 35.67529139.7724915 35.67607 139.769577 地理情報は生データでは規則性を見出しづらい
可視化するとわかりやすい
共有方法 • PowerPoint • データを二次利用しにくい • Google spreadsheet • Excelより表現力に劣る
• 共有の手続きが面倒
なぜExploratoryか? • AWS Athenaへのコネクタがある • ローカルにCSV置いておくとポリシー上不都合 • デフォルトの色合いがきれい • Excelなんかのグラフはどぎつい
• データ加工の過程が見れる • シニアメンバーが確認する時に便利 • 地図描画が使える • 市町村レベルの多角形が描ける
Exploratory導入後のワークフロー ワンストップ データアクセス データの加工 共有方法 データの可視化
事例:人流密集地域の発見
モチベーション • COVID-19の警戒区域情報を自治体に提供して、密集施設に人が 行かないようにしたい →勘に頼らずデータドリブンな施策決定の手助けに
緯度、経度 位置情報の例
素直にプロット → 素直にプロットする →密度がわからない
ヒートマップ →赤すぎる ヒートマップの利点: 密度が可視化される →まだ赤すぎてどこが本 当に密集しているのかわ かりにくい
濃さを調整
「パラメータ」機能で時間帯ごとに切り替え可能に
時間帯別の比較
ヒートマップまとめ • 密度を可視化する事によって、街の中心部のような自明な密集 地以外の警戒地点が明らかに
事例:繁華街にはどこから集まっている?
モチベーション • 緊急事態宣言のちょっと前のはなし • 繁華街(歌舞伎町)に集まっている人がどこから来ているかを 調べて人の傾向の理解に繋げたい
歌舞伎町をポリゴンで指定
テーブルのプレビュー
コロプレス(塗り分け)図 県別 市区町村別
人口多いところか ら来た人は多い→当 たり前
ちょっとひと工夫: • 人口比で出したい
データカタログからインポート
人口データと結合
None
結果 • 新宿以外でどこから来ている人が多いかを可視化できた
まとめ • ワークフローの変化によるメリット • 一本化した事による作業時間のオーバーヘッドの削減 • ツールごとの情報ロスがなくなった事による分析品質の向上 • Exploratoryはコーディング無しで十分な品質の可視化が可能