こんにちは。トモヤです。

データサイエンティスト見習いとしてunerryで長期インターンをしている私ですが、最近は「データ分析」にも関わらさせてもらいました。

最初は、「データ分析」と聞いて「データ」とは何を表しているのか、そもそも「分析」とは何を行っているのか、など全く想像できませんでした。

しかし、ビッグデータを保有する組織がどのような分析を行っているのか気になる方も多いのではないでしょうか？今回は、私が行ったデータ分析の過程をレポートしていきたいと思います。

とあるイベント施設における人流データの分析に挑戦

今回、あるイベント施設における分析を行うことになりました。分析の目的は、マーケティングを強化・改善するために、どういう人が来ているのか、イベント施設への来訪前後でどういう場所に立ち寄っているか、などを知ることです。

具体的には人流ビッグデータを解析することで、対象施設に訪れた人々の性年代比率、勤務地／居住地、移動手段、普段どういうところに行く傾向があるか、近隣施設への来訪率などを推計し、集計・可視化。レポートにまとめるという作業を行っていきました。

まずは、先輩社員の方にアドバイスをいただきながら、集計にとりかかる前の事前準備として対象施設について最近の売り上げやどういう人が多いのかなどをネットで調べるところからスタート。

「これから分析を行うのになぜ事前に調べるの？」と純粋な気持ちで質問したところ、事前にどういう年齢層の人が多いのかなどを調べることで、分析作業を行った際に想像していた結果と違った場合、ミスをしてしまっているのではないかとすぐに気が付くことができる、というメリットがあるからだと教えていただきました。

SQLでログデータを抽出→集計・加工→可視化

事前準備が終わり、ここからSQL（データベース言語）を用いて、対象施設に来訪した人のログを抽出した後、分析作業に取り掛かります。

unerryが収集している人流ビッグデータには、個人情報はもちろん性別・年代・勤務地などの情報は含まれていません。そのため、一部の正解データを基に、unerry独自で開発した機械学習を用いて、データから性別・年代・勤務地などを推定しています。その推計データを用いて、データを加工や集計を行いました。

その次のステップは、Tableau（BIツール）を使ったデータの可視化です。

レポートに使う図表では、どういう種類のグラフで可視化するかも大事ですが、色使いや視認性も重要であることも学びました。たとえば、クライアントのコーポレートカラーを使う、性別や年代など意味ごとに統一するなど、細かな色の違いにも気をつけながら作業を行っていきました。

「説明」ではなく「考察」であれ

最後にレポーティングです。

思わぬところで大きな壁にぶつかりました。

それは、可視化した結果から、どのように考察をしたら良いかということでした。いざレポーティングを始めると思うように手が動きませんでした。図表にどういうコメントを添えるべきなのか、中々考えても思い浮かばず、とても苦労しました。

レポーティングでは、レポートを受け取る側の立場に立ち、相手は何を知りたがっているのかを意識することが重要です。可視化した結果から問題の本質を捉え、一歩先の視点に立って「考察」するべきなのです。

しかし、私のレポートには図表を見たままの、当たり前の内容や事実しか書かれていない、「説明」にしかなっていませんでした…。

ここが、データ分析において一番難しいところでもあり、奥が深いところです。苦戦していたところをデータアナリストの鶴見さんが手助けしてくださいましたが、私一人ではまったく気が付かなかった観点から、アドバイスをくださいました。

たとえば、私の場合は、可視化した結果を見て、「ここが変化している」で終わっていたのですが、鶴見さんは「ここが変化しているならばこっちのデータを深堀りして分析した方がお客様の課題に沿った結果が出るのではないか」といったコメントをくださり、データとデータの関連性を深く掘り下げて考察することの大切さ、ビジネスの課題に沿った観点をもってレポーティングをする大切さを学ぶことができました。

「説明」ではなく「考察」であれ

これまでのインターンでは、データサイエンティスト見習いとしてのスキルをどんどん身につけるべく励んできました。まだ、手が止まってしまうこともありますが、SQLにたくさん触れる機会があり、基本的なコードはスラスラ書けるようになってきました。

今回は、はじめてのデータ分析業務を通して、物事の捉え方・考え方も重要だと感じ、まずはロジカルシンキング（物事を体系的に整理して筋道を立て、矛盾なく考える思考法）についての本を読み始めました。

unerryデータアナリスト 鶴見さんオススメの「イシューからはじめよ」

また、今回のデータ分析は期限がある仕事でした。締め切りがあり、かつ絶対にミスしてはいけない仕事だったので、不安もありましたが、完成したレポートを見た瞬間、今までにない達成感を感じることができました。

普段とは異なる業務を通して、データパーソンに必要な要素を発見することができました。今後も幅広い業務を任せていただき、スキルも考察力もレベルアップしていきたいと思います！