![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
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- 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. 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. なぜ今このテーマ？ 4
- 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
- 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
- 10. 残念なデータ解析 10
- 11. 11 コーヒー好きですか？＿
- 13. では、データ解析！ 13Source : International Coffee Organization
- 14. では、データ解析！ 14 Source : International Coffee Organization
- 15. では、データ解析！ 15
- 16. 困った！ 16
- 23. ではまたコーヒーの事例 23 Source : Food and Agriculture Organization
- 24. ではまたコーヒーの事例 24
- 26. まとめ 26
- 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. 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. Thank you!
Notas del editor
- 分析ではなくて「集計」で終ってないですか？ 月次売上データを3年分取得するのは良いですが、得意先の購買額に影響を与える要素が検討されていないのでただ単なる集計で終わっていません？ 検討するデータってそれで正しいですか？ 得意先の属性「従業員数」は年間売上高と何か関係があるの？（関係ないのでは？）
- 私の大好きなコーヒーの価格が上昇してきています。 某投資会社の2011年10月のレポートでは、 コーヒー豆の国債価格の推移は 中国のコーヒー豆の輸入量推移と相関があるという 文書がありました。 確かに商品市況は需要が多ければ価格は上がりますが、本当でしょうか。
- 国際コーヒー機関(Intenational Coffee Organization [ICO])のデータより1991年から2017年の加盟国各国の小売価格の対前年比の平均と加盟国・非加盟国の輸入量を時系列比較しました。 (※輸入量は対数表示） 中国の輸入量(棒グラフ：エンジ色）の変化に応じて 小売価格の対前年比が変動していることが多いことから 中国の輸入量増に従って小売価格の世界平均が増えるように 見えます。
- もう少し深堀りするために、 先ほどのデータを元に輸入量の対前年比と小売価格の対前年比を時系列比較してみました。 輸入量の対前年比は左の軸です。 このグラフではICO参加国の小売価格の対前年比平均と中国の輸入量対前年比の挙動を比較すると同じ動きをしているようには思えません。
- では、中国の輸入量の前年比と小売価格の前年比が 同じ挙動をするのか 相関係数を使って確認してみましょう。 なんと、中国の輸入量の対前年と小売価格の対前年比の 相関は無いと考えられます。
- このレポートは何らかのに誤りがあると考えられます。 このレポートを書いた方と関係がある方がいらっしゃったらごめんなさい。
- コーヒー価格の事例に戻りますが、コーヒー価格と関係する要素はこの通りかと考えます。 コーヒーの小売価格は消費量との需給バランスに加え、 投機的要因も含まれます。 また、生産量に基づいて生産者価格が決まり、その小売価格は生産者価格の影響を受けます。 輸出入も関連します。
- レポートでは、輸入量と小売価格の関係を見ていましたが、 関連性があまりない者同士を比較していることとなり、 何か変な感じがします。
- 生産量・消費量の需給バランスと価格、 投機的要因を含まない生産者価格を比較するのが 現実の正しい理解ではないでしょうか。
- 現実の正しい理解をモデル化するため、 今回の主題である「システム思考モデリング」を使用して 考えてみました。 システム思考では物事を『フロー』と 『ストック』に分けて識別します。 このモデルでは「世界在庫量」をストックとして、 その他をフローとして識別します。 ストックは囲み、フローは矢印で表現します。 フローは、ストックを増加させる影響がある場合にはプラス記号、減少させる影響がある場合には－記号を付けて表現します。 輸出入はWorldWideで考えると≒0であるため、 価格に影響を与えないものとします。 従って、生産量と消費量の需給バランスが 価格に影響を与えるものとします。 需給バランスは 生産量に対して消費量がどのくらいかけ離れているかを考えるため、消費量が生産量の何倍あるかをこのモデルでは使用します。 価格には生産者価格と小売価格があり、小売価格は投機的要因が反映されます。 需給バランスのみで考えると生産者価格と比較するのが比較対象として単純なモデルになります。
- では、システム思考モデリングにより整理した「消費倍率」・「生産者価格の変化率」を比較してみましょう。 このグラフは国際連合食料農業機関(Food and Agricultur Organizagion [FAO])のデータより取得した1991年から2013年の消費量と生産量、生産者価格を元に消費倍率と生産者価格の変化率を時系列で比較したものです。 FAOから取得できるデータは2013年までであったためその点ご了承ください。 消費倍率と生産者価格の変化率1994年を特異点と考えるとは似たような傾向です。
- では、相関係数を確認してみましょう。 相関があるとは言い切れませんが、似た傾向を持っていると考えられます。 少なくとも投資会社のレポートよりは説明がつきそうです。