#経済学のための実践的データ分析 3.11 データの可視化

#経済学のための実践的データ分析 3.11 データの可視化
一橋大学大学院経済学研究科 原泰史
yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp
38 番教室

Contents
- ネットワーク分析
- インフォグラフィック
- Ploty, Seaborn, Data-to-viz.com, D3,js
- Tableau

Transcript

1. 経済学のための実践的データ分析 3.11. データのビジュアライゼーション 38教室 一橋大学 経済学研究科 原泰史 yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp
2. 確認事項 • 電源タップは足りているでしょうか？ • レポートの提出
3. 最終レポートについて • 最終レポートのグループ分け • 必要あらばトレードを行ってください • Withdraw したひとは把握できていないので, グルーピングがうまく 行っているか確かめて頂けると助かります！
4. グループ分け(1) • グループA • 2115288x • 2116001m • 2116086k • 2117015a • 2117249x • グループB • 2115149a • 2116017b • 2116105k -> 別グループ • 2117139k • グループC • 2117063a • 2117197b • 2118024m • 2118138b • グループD • 1117050s • 2118029s • 2118051c • 2118198m • グループE • 1116055b • 2116198k • 2117169s • 2118043b • 2118080s • グループF • EM185021 • EM195071 • EM195074 • SM182011
5. グループ分け(2) • グループG • 2115183a • 2116190y • 2117110s • 2118125z • 2118199h • グループH • 2116095h • 2116251k • 2117007z • 2117236s • 2118173z • グループI • 2116141a • 2116330x • 2116105k • 2117073x • 2118096c • 2118131k • グループJ • 2116118s • 2116215x • 2117135b • 2118245a
6. 最終レポートご相談セッション • 日時; • 2019/10/31 18:00-21:00 • 場所; • Hello Visits 一橋大学 • 〒186-0002東京都国立市東1- 6-20小貝ビル2F西号室 • 内容 • 最終レポートの方向性についてご相談 • グループ内でのディスカッション • とりあえずFree Drink Free Wifi らしい
8. 今日の内容: データのビジュアライゼー ションとネットワーク分析 • これまでの回で取り上げてきたデータをわかりやすく研究で活 用する手法を学ぶことを目指します。 • Python やR などを用いたデータの可視化手法の確認や、 Tableau (https://www.tableau.com/ja-jp) などのデータ可 視化ソフトウェアの紹介および実習を行います。
9. Tableau のインストール • https://www.tableau.com/tft/activation からダウンロードしておいてください。 • メールアドレスを聞かれるので, 一橋の学生メールアドレス (hit-u.ac.jp が入ったもの) を入力 • プロダクトキーには, TCA4-5FFD-6750-4FB1-591A を指定してください
10. 今日の内容 (105分) 1: データをビジュアライゼーションすることとは？ 2: tableau を使ってみよう 3: plotly を使ってみよう 3:最終レポートの話 4:成績評価の話
11. 1. データビジュアライゼー ションで出来ること
12. Example; (SADA)MASASHI と YOSHIKI
13. MASASHI と YOSHIKI の共通点 • 幼少期からクラシックの素養がある • MASASHI : バイオリン • YOSHIKI : ピアノ • （生き様が）ロックである • MASASHI: バンドが解散したり, 映画で負債をかかえたり • YOSHIKI: バンドが解散したり, バンドが再結成したり • 身体的故障を抱え楽器演奏ができなかった時期がある • 名曲をたくさん作っている • MASASHI: 親父の一番長い日, 道化師のソネット, 精霊流し • YOSHIKI: FOREVER LOVE, 紅, ART OF LIFE
14. 可視化の意味 • わかりやすく見せる • より多くの人, あるいは伝えるべきひとに伝える • でも、伝えるべき内容が伴っていないとあまり意味はない • MASASHIアプローチ (データを実直に, ありのままに伝える) • YOSHIKI アプローチ (データをよりわかりやすく見せて, より 広く伝える) • どちらにするかは対象とするオーディエンス次第
15. これまでに使ったビジュアライゼーション • (マルチ)散布図 • ヒストグラム • 回帰曲線 • 回帰モデル
17. まだあまり使っていない可視化技法 • ネットワーク分析 • 次のページから具体例を紹介 • インフォグラフィック • ヒートマップ • ハイライト表 • ツリーマップ • ガントチャート
18. ネットワーク分析な具体例1. JST/RISTEX 深堀調査 『科学的ブレークスルーとイノベーションをつなぐ研究に着目した｢科学と技 術の相互作用｣の明確化』 • IIR->Waseda 清水洋先生が研究代表者 • http://www.ristex.jp/examin/others/shinki-pj-result2010.html • 科学から技術に至る知識の流れを特許と論文データベースを接 合することで特定する • ケース • 青色LEDに至るまでに, どのような特許が参照されたのか後方引用関係 から特定する • Shuji Nakamura の2007 年の特許をベースに, そこから後方引用を5次 までたどり知識の流れを測定していく
19. Network (delete pendants) Source: Web of Knowledge[Derwent Innovation Index]/Web of Science Red node indicates the “Main path”. ※. △が特許, ▪が論文
20. 1930s 1960s 1970s 1990s 2000s 1910-2007 (1次引用すべて導入; 上位12社明記) 1980s
21. 1-1. ネットワーク分析 • 無償のもの • R - https://www.r-project.org/ • KHCoder - http://khc.sourceforge.net/ • (前回の講義) • NetDraw- https://sites.google.com/site/netdrawsoftware/home • Gephi - http://oss.infoscience.co.jp/gephi/gephi.org/ • Sci2 - https://sci2.cns.iu.edu/user/index.php • Pajek - http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/ • 有償のもの • Vantage Point
22. 1-1. NetDraw • 無償のネットワーク分析 ソフトウェア • 少々古いが, その分（オン ライン上の）ドキュメン トが充実 • ダウンロードからインス トール, 簡単なネットワー クを描画するところまで 解説します 2019/10/27 22
23. 1-1. NetDraw のダウンロードとインストール • Analytic Technologies から Product を選び, Ucinet 6 の Download をクリックする • EXE ファイルのダウンロード が終わったら, インストールを 行う • UCINET 6 を起動する 2019/10/27 23
24. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET 6 を起動する 2019/10/27 24
25. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • Excel でかんたんなネットワーク情報図を用意する 2019/10/27 25
26. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画す る • UCINET 上でスプレッドシートのアイコンをクリックする 2019/10/27 26
27. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET Spreadsheet にはりつける 2019/10/27 27
28. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • ファイル名をつけて保存する 2019/10/27 28
29. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • UCINET より Netdrawをひらく 2019/10/27 29
30. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • 先ほど作成したファイルを NetDraw より開く 2019/10/27 30
31. 1-1. Netdraw を用いてネットワークを描画する • 関係性が可視化される 2019/10/27 31
32. 1-2. Gephi • オープンソース版ネットワー ク分析ソフトウェア 2019/10/27 32
33. 1-2. Gephi の使い方 • Sample ファイルで試してみる • Les Miserables.gexf – レミゼラブルの共起情報ファイル 2019/10/27 33
34. 1-2. Gephi の使い方 • Import Report が表示されるので, OK をクリックする 2019/10/27 34
35. 1-2. Gephi の使い方 • ネットワークグラフが表示される 2019/10/27 35
36. 1-2. Gephi の使い方 • Layout を動かしてみる 2019/10/27 36
37. 1-2. Gephi の使い方 • データセットに慣れてみる • http://oss.infoscience.co.jp/gephi/wik i.gephi.org/index.php/Datasets.html のうち “[GEXF] EuroSiS Web マップ 調査: 欧州 12 か国の「社会における科学 (Science in Society)」活動主体の Web 上での相互関係をマップしたもの。”をダ ウンロードして表示する. ・ファイルを選択し, OK をクリックする 2019/10/27 37
38. 1-2. Gephi の使い方 • ネットワークグラフが表示される 2019/10/27 38
39. 1-3. Sci2 • ネットワーク分析ツール • エンジンとして, Gauss や Gephi, R を利用 • https://sci2.cns.iu.edu/use r/index.php 2019/10/27 39
40. 1-3. Sci2 • ダウンロード • ダウンロード前にアカウント 登録が必要 • 利用しているオペレーション システムを選択する 2019/10/27 40
41. 1-3. Sci2 • ZIP ファイルがダウンロー ドされるので, 展開する • Sci2.exe をダブルクリック 2019/10/27 41
42. 1-3. Sci2 • コンソールが開く • とりあえず, サンプル ファイルでネットワーク 図を書いてみる • [File] – [Load]を選択す る 2019/10/27 42
43. 1-3. Sci2 • Sampledata -> socialscience -> “Florentine.nwb” を選択 し, 開くをクリックする 2019/10/27 43
44. 1-3. Sci2 • 右側のData Manager から “NMB file….” を右クリック し, View をクリックする • 元データが表示される 2019/10/27 44
45. 1-3. Sci2 • Visualization -> Networks -> GUESS を選択する 2019/10/27 45
46. 1-3. Sci2 • ネットワーク図が表示される • Show Label をクリックして, ノード毎のラベルを表示させる 2019/10/27 46
47. 2. 可視化手法 • インフォグラフィック • D3.js • Data-to-Viz.com • tableau
48. Python で使える可視化ライブラリ (すごく一部) • Seaborn • これまでの講義で一部使用 • https://seaborn.pydata.org/ • https://seaborn.pydata.org/examples/index.html • Plotly • https://plot.ly/python/ • 後ほど解説。
49. インフォグラフィック https://public.tableau.com/en-us/s/gallery/fifa-19-top-ranked-players
50. piktochart • インフォグラフィック作成用サイト • https://piktochart.com/
51. Web 上でグラフなどを作成可能
52. 完成品
53. D3.js • Java Script ライブラリ • https://d3js.org/ • 動的な可視化で広く活用
54. Zoomable Circule • https://observablehq.com/@ d3/zoomable-circle-packing
55. Scatter Plot Matrix https://observablehq.com/@d3/scatterplot-matrix
56. Sankey Diagram https://observablehq.com/@d3/sankey-diagram
57. Data-to-viz.com • データの可視化手法を網羅的に紹介
58. Data-to-viz.com • 可視化のパス図
59. Seaborn による可視化 (Violin Plot) • 単一のパラメータ • 複数のグループ https://python-graph-gallery.com/50-basic-violinplot-and-input-formats/
60. Seaborn による可視化 (cont.) • 複数のパラメータ https://python-graph-gallery.com/50-basic-violinplot-and-input-formats/
61. 2. Tableau を使ってデー タの可視化をいろいろと やってみよう
62. 今日やりたいこと • FIFA19 のデータ (レポート1で使ったもの) をtableau でいろい ろな手法を使ってビジュアライズしてみる
63. Tableau とは • “Tableau は、接続からコラボ レーションまでをスムーズに行え る、最も強力でセキュアかつ柔軟 なエンドツーエンドのデータ分析 プラットフォームです。 • データのパワーの活用を可能にし て、ビジネスをサポートします。 個人で利用できるように設計され、 エンタープライズ規模に拡張する こともできる Tableau は、アク ションを生み出すインサイトを データから引き出せる唯一の BI プラットフォームです。” https://www.tableau.com/ja-jp/products/what-is-tableau
64. Tableau のインストール • https://www.tableau.com/tft/activation にアクセスする
65. Tableau のインストール • Download Tableau Desktop をクリックする • 大学のメールアドレスを指定し, Download Free Trial をクリック
66. Tableau のインストール • exe (windows) または dmg (mac) がダウンロードされる ので, インストールを行う
67. Tableau の起動 • Windows 10 の場合
68. Tableau にデータをインポートする • 接続から, “Microsoft Excel” を選択する
69. Tableau にデータをインポートする ファイルを選択する
70. Tableau にデータをインポートする • “データ インタープリターを使用してクリーニング” をクリック
71. Tableau でデータを可視化してみる • ウインドウ下のワークシートをクリックする
72. Tableau でデータを可視化してみる • 左下の”メジャー” から, 列に age を, 行に wage をド ロップする • 合計値が表示され ているので, 右上 に合計値がひとつ プロットされてい る
73. Tableau でデータを可視化してみる • 列と行それぞれにつ いて▼をクリックし, “メジャー -> 合計値” から “ディメンジョ ン” に選択しなおす
74. Tableau でデータを可視化してみる • 右下にある値をクリックし, “除外” をクリックする
75. Tableau でデータを可視化してみる • 散布図が生成される
76. Tableau で地域ごとの選手数をプロット してみる • “ディメンジョン” をクリックし, 地 理的役割から “国/ 地域” を選択する
77. Tableau で地域ごとの選手数をプロット してみる • Nationality ごとの選手数を地図上にプロットできる
78. Tableau で地域ごとの選手数をプロット する • 右下をクリックし, マッピン グできていない国名同士を 手動で対応させる
79. Tableau で地域ごとの選手数をプロット する • 空欄だった中国 やイングランド, 韓国のデータが 埋め込まれる
80. 様々な形式でプロットする • 表形式 • 箱ひげ図
81. 様々な形式でプロットする • 棒グラフ
82. ツリーマップ
83. 様々な形式でプロットする • パックバブル • バブルチャート
84. Wordcloud
85. 3. Plotly を使ってみよう
86. 3. Plotly を使ってみよう • https://plot.ly • Python やR で使えるビジュ アライゼーションフレーム ワーク
87. 3. Plotly を使ってみる • https://plot.ly/Auth/login/ にアクセスする • 上部の Sign Up をクリック し, 必要な情報を記入する • Sing Up をクリックする
88. 3. Plotly を使ってみる • API Settings 画面に遷移する • Username • API Key が取得できる. ・API Key がマスクされている ので, 必要に応じて Regenerate Key をクリックし, API key を表 示する • これと別に Confirmation Mail が届くので, クリックす る
89. 3. Plotly を使ってみる • Jupyter Notebook/Google Colaboratory 上で, “!pip install plotly” する
90. 3. Plotly を使ってみる • API Key を渡す
91. 3. Plotly を使ってみる • Sanky Diagram を書いてみる • Plotly をインポートする • データセットを構築する • データのフローをsource と target でそれぞれ指定する • Value に値を指定する 引用; https://plot.ly/python/sankey-diagram/
92. 3. Plotly を使ってみる • データの中身を print(data) で確認する
93. 3. Plotly を使ってみる • グラフのタイトルを指定する • Dict で data と layout をそれ ぞれ指定し, fig に入れる • py.iplot に fig を指定する
94. 3. Plotly を使ってみる • Sanky Diagram が表示される
95. 3. Plotly を使ってみる • plotly.plotly と plotly.figure_factory をインポートする • Numpy を使って, 乱数 を生成し, それに基づ きデンドログラムを作 成する. https://plot.ly/python/dendrogram/
96. 3. Plotly を使ってみる • 必要なパッケージをイン ポートする • データを取得する (今回は figshareから) • デンドログラムを縦方向と 横方向に作成する • ヒートマップを作成する
97. 3. Plotly を使ってみる • X と Y 方向に作成したデンド ログラムを, Z 方向にヒート マップのデータを指定する • ヒートマップデータを figure に流し込む
98. 3. Plotly を使ってみる • レイアウトの修正を行う • それぞれの軸方向でレイアウ トの修正を行う • py.iplot にデータを流し込み, プロットする
99. 3. Plotly を使ってみる • ヒートマップ付きのデンドロ グラムを作成する
100. 3. Plotly を使ってみる • インタラクティブなグラフを 作成する • グラフのズームが出来るように する • 今回は元データを取得し, それ を操作できるようなウィジェッ トを用意する https://plot.ly/python/slider-widget/
101. 3. Plotly を使ってみる • 出力結果
102. 3. Plotly を使ってみる • じょうろ図を書いてみる • パッケージを指定 • データセットを指定 https://plot.ly/python/funnel-charts/
103. 3. Plotly を使ってみる • 図が出力される
104. 今日の実習1 これまでの講義で利用した • (1)Dbpedia.org ソース • 東証一部/二部/マザーズの企業概要データ • 日本の経済/経営/社会/法学者の概要データ • 日本のロック/ヒップホップ/フォークグループの概要データ • (2) FIFA19 の選手収録データ • (3) 日経NEEDS データ • 東証マザーズ • 東経2部 について, tableau を使って可視化を行いましょう
105. 今日の実習 • ワードクラウド • 地域や国にマッピングしたグラフ • 棒グラフ • 線グラフ などを作成してみること
106. 今日の実習2 • Ploty を使ってデータの可視化をやってみよう • API キーを取得する • サンプルコードが手元の環境でも動くか確かめる • 必要に応じて, 自分が可視化したいデータで確認する
107. 今日のまとめ • データのビジュアライゼーションは, データを使ってわかるこ とをより伝えるための手段 • 時と場合に応じて可視化の手法は使い分けよう • 経済学部や経営学部の場合、まだまだ2次元の棒グラフと線グラフ or 散布図が中心かもしれないけれど, ちょっとずつグラフの自由度が上 がっているけれど
108. 4. 成績評価の方法
109. 成績評価(1) • 平常レポート (40パーセント; 必須) • 講義計画に示したように、複数の回で学生にはレポートを課します。 レポートは Word/PowerPoint形式のメールあるいは, github 経由で の提出が求められます(どの方法を採用するかは、初回の講義で決定し ます)。 • レポートには、(A.) 利用したデータセットとその内容, (B.) 分析の問 い, (C.) 分析手法, (D.) 分析結果 を明記する必要があります。ページ 数や文字数は問いませんが, これらの内容が含まれており, 講義中にア ナウンスする評価手法を満たす場合, 高い得点を得ることが出来ます。 • 平常点 (10パーセント) • 本講義は実習が多く含まれており, また取り扱うデータセットや内容も 多彩です。そのため、受講者同士が協力する必要があります。こうし た受講者の態度を評価するために、平常点を設けます。
110. 成績評価(2) • 最終レポート (40パーセント; 必須) • 講義の最終回では最終レポートの報告会を行います。受講者は3名から4名か ら構成されるグループで、最終レポートの報告を行う必要があります(人数は 受講者の人数により変更される可能性があります)。最終レポートでは、プレ ゼンテーションの方法を学生は自由に選ぶことが出来ます。PowerPoint 以 外にも、Prezi などのアクティブプレゼンテーションツールや、他のプレゼ ンテーション手法を用いることが出来ます(プレゼンテーションツールについ ては、必要であれば講義内で説明する機会を設けます)。最終レポートでは、 以下の点について評価を行います。 (A.) グループ内の役割分担 (B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか (C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか (D.) プレゼンテーションのユニークさ (E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか • 最終レポートの360°グループ評価 (10パーセント) • 3. の最終レポートについて、グループの自己評価および他のグループからの 評価を行います。3. で挙げた評価ポイントに基づき、グループメンバーおよ び他のグループは評価を行います。
111. 次回予告と 最終レポートについて
112. 12. 機械学習 • R を用いて、木構造を用いて分類および回帰を行う決定木の手 法について、具体例の紹介および実習を行います。また、最終 レポートについての説明を行います。 • これまでに学んだ手法を用いデータ解析を行うことで、グルー プでのレポートをまとめます。このグループの決定を行います。
113. 13. まとめと最終報告レポート • 1組3-4名のグループを作り, そのメンバーで最終レポートを作 成していただきます。 • データ分析組, データ調達組, プレゼンテーション作成組, プレゼンテーション担 当など役割分担はお任せします。 • 講義の最終回で, 発表時間10分, 質疑応答5分でプレゼンテーションを します。
114. 13. まとめと最終報告レポート • テーマ • 「◦◦のための実践的データ分析」 • 卒論や修論や博論の作成の入り口になるような、データの調達とその データの解析を, 講義で取り上げたデータセットおよび分析手法で実施 する • 分析単位はマクロ (国レベル) でもメソ (企業/産業レベル) でもミクロ (個人レベル) でも問いません • 利用できるデータセット • 特に制限なし • 利用できるツール • Tableau, Excel, SQL, Jupyternotebook (Python) など, 特に制限なし
115. 13. まとめと最終報告レポート • 評価方法 • グループ内での自己評価 • グループ外からの評価 アンケートシステムをManaba or Google Docs で用意します。 • 評価基準 • (A.) グループ内の役割分担 (B.) データセットのユニークさおよび、それが適切に処理されているか (C.) 分析手法のユニークさおよび、それが適切に解析されているか (D.) プレゼンテーションのユニークさ (E.) 質疑応答にうまくリプライすることが出来ているか • 納品物 • プレゼンテーションに利用したファイル (Word か Powerpoint か Prezi か etc…) を, Manaba にアップロードすること
116. 「定量分析の業務フロー」 2019/10/27 116 リサーチクエス チョンを決める 必要なデータを 探す 論文データ/書誌 情報を使う 特許データ/書誌 情報を使う その他データを使う (プレスリリース /POS データ) デ ー タ の ク リ ー ニ ン グ / 接 合 を 行 う エクセル/Python/Rでグラフを描く Stata/R/Python で回帰分析する KHCoder/R/Python でテキスト分析 する R/Netdraw etc… でネットワーク分 析する 企業データを 使う
117. 例.元 IIR 西口先生のネットワーク研究 • “コミュニティー・キャピタル 中国・温州人企業家ネットワー クの繁栄と限界” • http://doi.org/10.11207/taaos. 4.1_200 • データに頼らずに, 足で稼いで ネットワークの動態をインタ ビュー調査から明らかにする • 足掛け10年（！） 2019/10/27 117
118. 例. 元 IIR 西口先生のネットワーク研究 • “傑出したパフォーマンスで知られる中国・温州人企業家の国 際的ネットワークは、コミ ュニティー・キャピタルに依拠する 新たな社会ネットワーク分析に適した事例であり、近 年ビッグ データ一辺倒の観のある米国の定量分析 (Fleming et al. 2007) を補完する意味で、 詳細なフィールド調査に基づく豊かな実証 的知見を提供し得る。さらに Watts 等(1998, 1999, 2003) がシ ミュレーションで数学的に立証したスモールワールドの知見が、 現実に応用可 能なのは、実効的にコミュニティー・キャピタル に支えられた社会ネットワークに限定さ れることも示唆され る。 ” 2019/10/27 118
119. あくまでリサーチクエスチョンが大切 • データはあくまでデータ • 研究の問いに合わせて必要なデータを持ってくるのが大切で、 データに合わせて研究するのは本末転倒 (そういう研究も多い けど。。。) • 数年前に比べても利用できるデータはますますリッチになって いるので、ますます、「どのような研究がしたくて」、「どの ような問いを立てている」のかが大切に。 2019/10/27 119
120. ディスカッション(15分くらい) • どういうテーマで解析を行うか/リサーチクエスチョンは何か • 解析を行うためには、どういうデータが必要か • メンバーの役割分担 について、グループ内で(いるメンバーで)ディスカッションをし てください。
121. THANKS yasushi.hara@r.hit-u.ac.jp