農林水産省 データ活用最前線セミナー 2021-08-06 第２回 活用編 Code for Japan GovTechチームリーダー 東 健二郎

本日のお話 出典：開催案内資料 ● 行政のデータを可視化することの意味 ● データストーリーテリング ● データ探索から仮説構築へ ● 業務における意思決定に用いる

農林業センサスデータを使い倒そう データセットの中から、Tableauを使って自分で表現してみる ● データ探索 ● 分かったことを共有

さて、Tableauを立ち上げて・・・

それ、大間違い！

いきなり作らない！ 1. 何のためにするのか？ → やりたいこと、上司の指示…を確認 する 2. ファイルを確認する → おかしなデータがないか？ 3. 中身を確認する → データの種類・使わないデ ータ

当該分野・データセットでこれまで何を分析していたか 農林水産省・分析事例 京都府・京都市の分析事例 https://www.maff.go.jp/j/tokei/census/shuraku_data/ 京都府 http://www.pref.kyoto.jp/tokei/cycle/nogyo/nogyotop.html 京都市 https://www2.city.kyoto.lg.jp/sogo/toukei/Economy/Data/Agri_Forest/

お手本あります 分析例 作り方

誰の視点で見るのか 同じ「増減」でも意味合いが異なる 法人化 × 専業化 × 特産

2. ファイルを確認する ● 異常値がないか？ ● 集計方法の確認 ● 定義書の確認 ● リレーションが作れそうなデータ項目 のアタリをつける

３. 中身を確認する お点前は、いろいろ段取りがある ● データの意味 ○ 定義書の確認 ○ 集計方法の確認 ● 分析の方法 ○ リレーション候補のデータ項目 ○ ダッシュボードイメージ ■ 紙に書いていくのもオススメ ● クレンジング ○ Tableauに取り込みやすいように整形する ■ Excelをきちんと使う ■ Tableau Prep Builderで準備

３. 中身を確認する データマネジメントを考える データ形式 保存場所 分析ツール ※環境省データマネジメントポリシー概要より抜粋

No content

No content

ここで、ELT 本当は、あの２人の

ETLとかELTとか https://www.xplenty.com/jp/blog/etl-vs-elt-ja/ Tableau Prep Builderは、 データプレップツールとして、ユーザー単位で手軽に ELTするものといったイメージ（だけど、考え方は手 軽じゃないことも視野にしていることに留意）

次回のお話 出典：開催案内資料 ● 行政のデータを可視化することの意味 ● データストーリーテリング ● データ探索から仮説構築へ ● 業務における意思決定に用いる ● データ可視化のお作法を知ろう ● やりたいこと・ファイル・内容の確認 ● Tableauでできること