Slide 1

Slide 1 text

jupyter notebook ipywidgets を使用してお絵かきパズルを 可視化してみた ビジネスPythonを学ぶ会 2020.11.09 小栗 潤一

Slide 2

Slide 2 text

・小栗潤一 (おぐり じゅんいち) ・株式会社総合オリコミ社  ・ エンジニア (システム研究課 ディレクター)  ・ チラシ制作の社内業務を自動化 ・よく使う言語  ・JavaScript(adobe)、 AppleScript、   Python、 PHP、 Vue.js ・自分について  ・ デザイナーとして入社、 独学でプログラムを始める。  ・ 独学に限界を感じて2016年に地元の 「すごい広島」 という勉強会に参加  ・ 趣味は、 数独・お絵かきロジックなどパズルが好き  ・2018年に 「Pythonでお絵かきパズルを解いてみた」  ・ 本日の本題ではないですが仕事で行っている 「可視化」 をご紹介 自己紹介

Slide 3

Slide 3 text

重点課題の抽出 社内業務改善 細かなPGも含めると100~200くらい 障害発生時の対応件数 ・Excelデータから編集用データに変換 ・ 日づけ、 曜日のチェック ・ 画像データの検索 ・slackでの問い合わせをスプレットシートに残している ・ 問い合わせを分析して問題点を抽出 -> 改善を行う

Slide 4

Slide 4 text

問い合わせが多いプログラムを抽出 重点課題の抽出 ・2020年6月から6ヶ月で約80回の問い合わせ ・Excelから編集データに変換するPGの問い合わせに焦点を当てる

Slide 5

Slide 5 text

問い合わせのワードから問題点を推測 重点課題の抽出 ・ 画像 ・ 確認・監視のワードが多い。 前工程の問い合わせが多いことが判明した

Slide 6

Slide 6 text

対応後の効果を検証 重点課題の抽出 チームで 取り組んだことを 社内に向けて 発信するために データの可視化

Slide 7

Slide 7 text

本日の議題

Slide 8

Slide 8 text

2018年 PyCon JP 「Pythonでお絵描きパズルを解いてみた」 登壇時に使用した ・jupyter notebook ・ipywidgets を使用したデータの可視化

Slide 9

Slide 9 text

本日の議題 ・ お絵描きパズルとは ・ データの処理について(Pandas,Numpy) ・ ロジックの一例 ・DEMO (お絵描きパズルを解く) ・ まとめ (可視化で気をつけていること)

Slide 10

Slide 10 text

本日扱うデータ お絵描きパズルとは

Slide 11

Slide 11 text

お絵描きパズルとは 本日扱うデータの説明 数字をヒントに マスを塗っていき 現れたイラストを 答えるパズルゲーム 1990年代に 流行

Slide 12

Slide 12 text

お絵描きパズルとは ピクロス (任天堂) お絵かきロジック (世界文化社) ののぐらむ イラストロジック 名称が違うだけで 同じルール

Slide 13

Slide 13 text

可視化 ・jupyter notebook ・RISE ・matplotlib、 pillow お絵描きパズルとは Pandas、 Numpyを使用して問題を解く。

Slide 14

Slide 14 text

白のマス 黒のマス 塗り指示 xのマス ・ 処理が未確定の空白のマス ・ □□□で表現 ・ 配列ないでは[0, 0, 0, ] ・ 処理が確定した塗り潰されたマス ・ ■■■で表現 ・ 配列ないでは[1, 1, 1, ] ・ 問題の左・上辺にあるヒントの数字 お絵描きパズルとは 用語の説明 ・ 塗られないことが確定したマス ・ □□□で表現 ・ 配列ないでは[-1, -1, -1, ]

Slide 15

Slide 15 text

データの処理の仕方 Pandas、 Numpy 簡単な配列計算ロジック

Slide 16

Slide 16 text

DataFrame Numpyの配列計算 Series データについて [10] [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] [3,2,2] [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

Slide 17

Slide 17 text

Jupyter Notebook ipywidgets RISE (拡張機能) ロジックで配列計算を行い解いていく Jupyter Notebookを使った開発 ・ デモ環境

Slide 18

Slide 18 text

本日の可視化の本質ではないので ロジックの一例を 一つだけ説明

Slide 19

Slide 19 text

No content

Slide 20

Slide 20 text

No content

Slide 21

Slide 21 text

No content

Slide 22

Slide 22 text

DEMO

Slide 23

Slide 23 text

まとめ

Slide 24

Slide 24 text

誰に何を伝えたいのかを意識する 意識することでデータに説得力!! 目的を明確にして、 目的に合ったデータの加工、 可視化を意識する ・ 開発デバッグのための可視化 ・ 決裁者に納得していただくための可視化 データを加工する際に可読性、 スケールを意識する データは簡単に手に入る 実際のデータに触れてみて、 慣れることが大事!! 様々なことが簡単にデータ化できる 簡単に手に入れることができる ・使用履歴 ・apple watchからバイタルデータ ・ 天気 etc... うまく活用することができていない まとめ