かっしー

某メーカー市場調査分析・BigData分析を担当。 「データの民主化＝広く」「分析手法開発＝深く」の2軸で尽力中。 拙速、KISSの原則、理解して共感して解釈して伝える。

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某メーカー市場調査分析・BigData分析を担当。 「データの民主化＝広く」「分析手法開発＝深く」の2軸で尽力中。 拙速、KISSの原則、理解して共感して解釈して伝える。

魅力を数値化する - コンジョイント分析

魅力を数値化する。そんなときに、「コンジョイント分析」が役に立つ。 ある商品を構成する”機能/要素”の魅力を数値で表す手法 商品：洗濯機 機能/要素：縦/ドラム型、洗剤自動投入、ふろ水ポンプ、価格 対象者が気づいていない（明確に優先順位を説明できない）潜在的な魅力を把握することができる。 それぞれの機能の魅力度は、直接対象者に聞かずに、その代わり、いくつかの組み合わせから商品を選ばれた結果から機能/要素の魅力を推定する。 魅力は、確率で表される。 ・「ある機能に魅力があ

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    • アンケートをTableauで集計!

      アンケート結果を分析*をするのに、専用ソフトを使って分析するのが定石であった。Tableauの出現により、「アンケートデータ分析の民主化が容易になるか？」と思った。しかし、アンケート結果を分析をするにあたって、いくつかのハードルがあったので、その一部を紹介したい。 *一言で「アンケート分析」といっても、シンプルなものから、多変量解析を駆使するものある。ここでは、「様々クロス集計を行うことができ、その結果を公開する」ためのステップと理解していただきたい。 アンケートのデータ

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      • 日本の食費は安いのか？ - Big Mac指数

        ビッグマック指数ときっかけこんな記事を見た。最初、私が「Big Mac 指数」の考え方を聞いたときは、「頭のいい人もいるもんだ」と。日本と外国で為替レートで換算しても、お金の価値は同じではない。では、どう考えるべきか？ 世界100カ国以上で販売されているビッグマックは、ほぼ全世界で同一の品質ということで、一物一価の法則に基づいて、比較する国の通貨が過小評価されているのか過大評価されているのか判断するために使われます。 日本のビッグマックの価格が安くて「為替として円が過小評

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        • コロナ感染者数とデータ活用悲しい事例

          はじめに2021年9月13日現在のサイトを情報に基づき、執筆しております。身近なところでデータ活用が進み、サイト更新者の手間が減りますように。 9月13日、緊急事態宣言が今月30日までに延長された。 都道府県単位の「宣言」だが、都道府県単位で制限をかけるのは、同じ都道府県に住んでいながら、近所に感染者が出ていない地域の人にとっては、過剰な我慢を強いられる印象を持っている。神奈川県も、横浜・川崎のあたりでは多く出ているが、市区町村別でみたら、新しい発見があるのでは？と思い、ま

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          データリテラシーって？

          はじめにデータリテラシー、って言葉を色んな場面で耳にすると思うのですが、皆さん、何ができれば「データリテラシーがある」と言えるか？って共通見解になっているのだろうか？と。 世の中、曖昧なまま使って便利な言葉ってのがあるのですが、ちょっと疑問に思って色々調べていたんですよね。 某記事によると、『日本のデータリテラシーは、主要国中最下位』なんて物も・・・ 最初にこの記事を見た私は、 ・最下位とした評しているデータの出典を確認。 ・出典元のホームページで中身を確認 ・どのよう

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          データリテラシーって？

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          なぜ、データは、わかりやすく表現すべきなのか？（DataSabar - #2)

          はじめにData Visualization (データの可視化;Data Viz)の目的は何なのか？ということについて、あまりにも当たり前で考えたことがなかった。 わかりやすく表現することは「気遣い」であり、「データは同じなんだから、見せ方にこだわって時間をかけてチャートを作る必要ある？」という人もいるかも知れない。実際に過去、私の身の回りにもたくさんいた。 「時間をかける」必要はないが、「頭を使って見やすくする」ことが、仕事を進める上で本当に大事なことだということに気づ

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          なぜ、データは、わかりやすく表現すべきなのか？（DataSabar - #2)

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          Data Saber 活動日記 #1 - 序章

          はじめに自分の知識を構造的に整理しておきたい、と思い立ち”Data Saber”という資格(?)を取ろうと思い立った。Tableauやツールの資格という選択肢もあったのだが、”Data Saber”が掲げているコンセプト/ビジョンに共感した、というのがこの資格を取ると決めた理由だ。 「ビジョンを掲げ、共感を得る」ことは大事なんだ、と改めて思う。 Data Saberのシラバス学習や資格を取るために「どう勉強をするか？」を客観的に考える「メタ学習」という言葉がある。久しぶり

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          Data Saber 活動日記 #1 - 序章

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          コロナ感染者数を可視化してみた

          きっかけ毎日の報道で聞く『感染者数が、過去最高を記録しました』という言葉に、意図的に危機意識を煽っているような印象を持っており、実際どうなのか？をシンプルな方法で確認してみました。 ＃危機意識を持つ必要性は理解していますが、一方的な表現に違和感を覚えている、、ということです。 仮説とメッセージデータを可視化にするにしても、ある程度仮説が必要、ということでコロナ感染者数の推移をグーグルで調べてみる。検索するとグラフで結果が出てくるグーグルには、脱帽です。 メッセージ・仮説

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          コロナ感染者数を可視化してみた

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          【麻雀】Mリーグ選手の雀風をクラスタ分析してみた

          長いゴールデンウイークの「ステイホーム」中に、勉強がてら、ちょっとした分析をしてみたので、掲載してみる。 Mリーグとは？「Mリーグ（エムリーグ）は、競技麻雀のチーム対抗戦のナショナルプロリーグ。麻雀のプロスポーツ化を目的とし、2018年（平成30年）7月に発足した。(wikipedia)」私も、AbemaTVなどで観戦しているのですが、それぞれの選手のキャラクタや打ち方に特徴があり、「雀風＝打ち方」を統計的にグループ分けできないか？と、分析してみました。 引用元の統計デー

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          【麻雀】Mリーグ選手の雀風をクラスタ分析してみた

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