ジャンボイ

DATASaberを目指して修行中の会社員です。 修行期間は2024年の6月～8月の予定。

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ロト７データを可視化

たまにネットでロト７を購入しているので、今回はロト７のデータを分析してみたいと思います。データは、こちらから頂きました。いろいろな分析が載っていましたので、興味がある方は見てみると良いかも(*´ω｀*) 言うまでもないと思いますが、統計的に優位と言えるようなものではないので、数字を選ぶ時の参考程度にお考えください。 1.ある期間に出現した数字の実績を参考に選ぶ 上段はある期間の中で多く出現した数字を確認するためのVizです。過去は13と15の出現が多いようですね。出てい

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    • 賃金構造基本統計調査のViz作成③

      前回の続きで、各シートを組み合わせてダッシュボード化したので、その紹介です。 1.各産業の平均所定内給与および勤務年数と賞与の関係 産業や企業規模、年齢、性別、学歴、収入、勤続年数など様々な複合的な要素をみることができるダッシュボードです。各グラフの要素をクリックすることで、フィルタをすることができます(*'▽') 例えば、医療・福祉/男性/非役職において、大学と中学で比較してみます。 まず左上の年齢毎の所定内給与ですが、大学の方は年齢と共に上がっているのに対し、中学の

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      • 賃金構造基本統計調査のViz作成②

        前回に引き続き、作成したVizを紹介します。 1.産業分類別男女比 各産業の男女比を円グラフにし、トレリスチャートの形式にしたVizです。 業界全体の傾向が1枚で分かるのは良いですね。年齢階級のところをページに設定したので、再生すると年齢の上昇と共にに比率が変わっていくのが見れて結構面白いです。特に左下の教育、学習支援の比率の変化にはびっくりします（⊙ｏ⊙） せっかくなのでgifでちょっとお見せします。 同じ産業でも年齢階級によって男女比が大きく変わるのはどんな関係があ

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        • ダラダラしたって良いんだ

          なんか頑張らなきゃいけない、つらいと思ったらこの動画がおすすめ。 【要約】「怠惰」なんて存在しない 終わりなき生産性競争から抜け出すための幸福論【デヴォン・プライス】 (youtube.com)

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          賃金構造基本統計調査のViz作成①

          前回準備したデータで少しVizを作ったので、紹介します。尚、このデータは2020年の時ものですので、参考程度に捉えてください。 1.人口ピラミッド(男女・年齢別平均所定内給与額の格差) 人口ピラミッド形式で男女の年齢別平均所定内給与額の格差を示すVizです。右側のフィルタで産業分類や企業規模、役職をフィルタリングできます。 まず、すべてで比較してみるとどの年齢も男性の方が給与が高いですね。 やはり、日本は男性優遇社会なのかなと感じさせられる1枚です(´。＿。｀) 次に自

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          賃金構造基本統計調査のViz作成①

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          賃金構造基本統計調査のViz作成準備

          今回は、産業や企業規模、役職、学歴、年齢、性別などの情報を分析してみたいと思ったので、以下を使ってVizを作成してみることにしました(*‘∀‘) 賃金構造基本統計調査令和２年以降 一般_役職_年齢階級別DB | 統計表・グラフ表示 | 政府統計の総合窓口 (e-stat.go.jp) 因みにファイルはCSV3個に分割されていたので、それをマージしています。また分析用ファイルに以下は不要なので、削除しています。 Ｔ１ 産業計 役職計 男女計 学歴計 年齢計 企業規

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          賃金構造基本統計調査のViz作成準備

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          果物の成分をビジュアル化

          よくありそうなお題ですが、自分でやってみたいと思ったので、挑戦してみました(*´ω｀*) 1.情報源今回は、以下のデータを使用しました。 日本食品標準成分表（八訂）増補2023年：文部科学省 (mext.go.jp) └>・第2章（データ） (Excel:1.9MB) 2.何に着目にするか考えるぶっちゃけ想像以上に多くのデータがあり、どう料理するか迷ったので、ChatGPTに「果物の成分をビジュアル化する際に着目すると面白い成分」を相談しました(*‘∀‘) ビタミン

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          BIツールの導入目的を整理しておく

          今回は、BIツール(Business Intelligence)の導入目的を問われた時に、回答に入れた方が良さそうな要素を整理しておこうと思います。なんとなく分かっていても、咄嗟に説明しようとすると何をいうべきか迷いますからね。 BIツールとは企業や組織がデータを収集、処理、分析、可視化するために使用するソフトウェアやアプリケーションのことです。BIツールは、データから有用な情報や洞察を引き出し、意思決定をサポートするために使われます。 BIツールの導入目的は会社全体のデ

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          数字の翻訳を題材にしたVizを作れないか

          昨日、SERENDIPで「数字の翻訳」の書籍を読んだのですが、これを基に面白いBizが作れるかも知れないと思ったので、紹介します。 数字の翻訳ってどういうこと？例えば以下のようなことです。 例1) 「40％の人がトイレのあと手を洗っていません。」 ↓ 翻訳する ↓ 「あなたが握手する５人に２人は、トイレのあと手を洗っていないかも。」 例2) 「家畜の温室効果ガス排出量は、世界全体の排出量の14.5％を占めます。」 ↓ 翻訳する ↓ 「世界中の牛が集まって国家をつくったら、

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          RFM分析

          Ord8の中でTableauらしいRFM分析が紹介されており、今後この表現手法は使うことがあるかもしれないと思ったので、メモとして書いておきます。 (参考)RFM分析とは？マーケティングに役立つ基本知識や分析方法を紹介  RFM分析 | Tableau Public　←実際に触ってみる場合はこちら 実はRFM分析_2において、Tableauの棒グラフを左右反転するところで、躓いちゃったので、備忘として書いておきます(;´･ω･) 何を言っているかというと、普通に棒グラフ

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          Tableau関連ブログの投稿の注意点

          今回は、これからDATA Saber Apprenticeとしてブログ投稿に挑戦しようとしている方向け向けの内容です。私の失敗を通して、注意が必要なことをお伝えできればと思います。 何を失敗したの？ずばり、「ポイント獲得が目的なり、不適切なスタンスで進めてしまったことです」それにより、ポイント獲得もできなくなりました。 何に注意すれば良いの？まずコミュニティ活動の趣旨をしっかり理解しておくことが必要です。 例えば、公式サイトにはブログの投稿について、以下のように記載されて

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          2024/7/1のMoMに挑戦の続き

          前回が途中だったので、今回はその続きになります|ω・｀)ﾉ  データ形式が不適切なセルがあったので、まずはデータインタープリターを試してみたのですが、今回は上手くいかず、Excelを直接編集しました。 データが正しいかを確認するまずは各国の天然ガスの生産量のデータ(線グラフ)と累計生産量のデータ(地図)のデータを結合して、国名や生産量が正しく結びついているかを確認してみます。概ね合っていますが、名前が完全一致していなかったり、Worldというトラップ的な国名が入っていますね

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          2024/7/1のMoMに挑戦の続き

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          2024/7/1のMoMに挑戦

          Tableauの学習教材には、WoW(Workout Wednesday)やMoM(Makeover Monday)等がありますが、今日は月曜日なので、最新のMoMに挑戦してみたいと思います!!(｀・ω・´)ｼｬｷｰﾝ といっても、初挑戦なので、まずは参加方法からチェック！ Makeover Monday|参加方法・メリット・活用例を解説 (data-viz-lab.com) を見ながら進めたら簡単にデータをダウンロードできました。 MoMは、既存のデータ可視化をよりわか

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          Tableauを使うことが目的？

          先日の投稿で「Tableauを使うことが目的になってないか」ということを問われると書きましたが、今回はその具体例を紹介したいと思います。データのビジュアル化を推進しようとしている人は、同じ状態に陥る可能性がありますので、頭の片隅にでも入れておくと良いのではないでしょうか。 1.思い浮かべてみてくださいあなたは上司から「工数管理をTableauでできないか」と相談を受けました。上司は予算のExcelと工数管理システムから出力される実績のCSVを元に予算差をクロス集計表形式で管

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          豊かな表現への挑戦

          今回は分かりづらいVizを修正するOrd6について書いていきます。ただし、図が多いので、この記事では前半だけです。KT動画をそのまま再現するだけでなく、自分なりに工夫したポイントもありますので、良かったら見てください(*'ω'*) Q1.よくわからない円グラフタイトルをはじめ、色が多かったり、サブカテゴリの並び順に意味がなかったりして、よくわからないです。円グラフは微妙な角度の違いを識別し難いので、要素が多い場合には向かない表現ですね。 A1-1.売上シェアを面積の大きさ

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          豊かな表現への挑戦

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          周りを見渡してみて思うこと

          DATA Saber Apprenticeとして活動をはじめて約3週間、毎日少しずつ技術演習にチャレンジし、KT動画(DataSaberYoutubePlayList)を見て知識を深めてきました。しかし、その一方であまり周りを見る余裕がなかったということに気づいたので、今回そのことについて書いてみたいと思います。 周りを見渡すことになったきっかけきっかけはずばり、以下の２つです。 Ord6クリア後、次のOrdに行く前により豊かな表現にチャレンジするように師匠に諭された 私

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