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見栄えだけのグラフを駆逐せよ! 意味あるデータの捉え方

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ssmjp 2019年1月 発表資料

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見栄えだけのグラフを駆逐せよ! 意味あるデータの捉え方

  1. 1. 見栄えだけのグラフを駆逐せよ! 意味あるデータの捉え方 2019/01/22
  2. 2. 自己紹介 ● ID:MasayasuKurashina ● 仕事:社内SE (システム企画・設計・S/W開発・運用保守 ・インフラ/サーバー構築・ヘルプデスク) ● 言語:SQL / VB.NET / VBA [ Excel/MS-Access] / Java + jsp ● インフラ:Windows Server / VMware ESXi / Linux(RHEL系) Cisco機器 [LAN側] ● DB:MSSQL (ようやくpostgresqlを少々) ● 趣味:写真 2
  3. 3. アジェンダ 1. なぜ今このテーマ? 2. 残念なデータ解析(サンプルデータを用いて) 3. データを見る前に行った方が良いこと 4. まとめ 3 この資料の内容は個人的意見が含まれていますので その点ご了承ください。
  4. 4. なぜ今このテーマ? 4
  5. 5. データ解析?データ集計? ● こんな話をよく聞きませんか? ○ これからはデータの時代。 月次売上データを3年分取得してトレンド分析をした! ○ 当社はB to Bビジネス。 得意先を属性で分類してBランク顧客を Aランク顧客にするための施策を検討するぞ! 5
  6. 6. データ解析?データ集計? ● 分析ではなくて「集計」で終ってないですか? ● 検討するデータってそれで正しいですか? 6
  7. 7. 何のために面倒な「データ解析」なぞをするの? ● データ解析の目的はそれぞれ。 でも、突き詰めて考えれば 「見えていないもの見る」 「思い込みから理解を解き放つ」 の2点に尽きると思います。 7
  8. 8. 見えていないものを見るためのツール ● グラフは「見えていないもの」を 可視化するためのツールです。 ● 表現する内容が 思い込みによるものを前提にしていた場合 「見えていないもの」は見えません。 「思い込み」のままです。 8
  9. 9. 見えていないものを見るためのツール ● 見えていないものを浮かび上がらせる為には 「現実」の正しい理解が必要ですね。 ● 正しい「現実」を理解するためには 『思考のツール』が必要です。 9
  10. 10. 残念なデータ解析 10
  11. 11. 11 コーヒー好きですか?_
  12. 12. コーヒー価格の上昇は中国の消費が伸びているから? コーヒー価格の上昇要因分析の 考え方は正しいでしょうか? 12
  13. 13. では、データ解析! 13Source : International Coffee Organization
  14. 14. では、データ解析! 14 Source : International Coffee Organization
  15. 15. では、データ解析! 15
  16. 16. 困った! 16
  17. 17. データを見る前に行った方が良いこと 17
  18. 18. データ同士の関係、きちんと見えていますか? ● 「リアル」な世界で、比較するデータ同士は どのような関係がありますか? ● 小売価格はどのように決まるのでしょうか。 18
  19. 19. ではまたコーヒーの事例 19 生産量 国内在庫量 消費量 輸入量 輸出量 @ 生産者価格 @小売価格 @輸入価格 @輸出価格 投機的要因
  20. 20. ではまたコーヒーの事例 20 生産量 国内在庫量 消費量 輸入量 輸出量 @生産者価格 @小売価格 @輸入価格 @輸出価格 何か変ですね。 投機的要因
  21. 21. ではまたコーヒーの事例 21 生産量 国内在庫量 消費量 輸入量 輸出量 @生産者価格 @小売価格 @輸入価格 @輸出価格 本来はこの変数では ないでしょうか。投機的要因
  22. 22. コーヒーの事例をシステム思考モデリングで表現 22 世界在庫量 ≒ 消費倍率 (消費量/生産量) (+) (-) @生産者価格 ≒0 世界生産量 世界輸入量 世界輸出量 世界消費量 @小売価格 投機的要因 (+) (+)
  23. 23. ではまたコーヒーの事例 23 Source : Food and Agriculture Organization
  24. 24. ではまたコーヒーの事例 24
  25. 25. この事例からの教訓 ● データがあるからといって、 そのデータ同士の関係を無視していきなり Excelだ、pythonだ、Rだなんて 言っている人いませんか? (ご参加者の皆様にはいないとは思っています。) ● 意外とデータ解析を数回経験した人が 陥りがちな罠なのではないでしょうか。 25
  26. 26. まとめ 26
  27. 27. まとめ ● データ分析の前にデータ同士の関連を モデル化することをお勧めします。 ● モデル化することによって思考の破綻を 防ぐことができます。 ● モデル化のツールとして「システム思考」によ る表記で整理することをお勧めします。 27
  28. 28. Bibliography 1. 学習する組織――システム思考で未来 を創造する [ ピーターMセンゲ / 英治出版 ] 2. 世界はシステムで動く ―― いま起き ていることの本質をつかむ考え方 [ ドネラ・H・メドウズ / 英治出版 ] 28
  29. 29. Thank you!

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