SASが提供する大学講義「アナリティクス入門」のブログ・シリーズ、1回目の前回はイントロダクションとして「アナリティクスとは」についてまとめました。今日は4つのアナリティクスのレベルの１つ目、記述的アナリティクスについてまとめます。 前回も書いたように、記述的アナリティクスは、過去に何が起こったか、いま何が起こっているかを知るためのアナリティクスです。データの集計し、統計量を計算したり、集計結果を表やグラフを用いて可視化したりすることで、データを理解したり情報伝達をすることが目的です。 納得して仕事をするために 私の娘が小学校を卒業するとき、「卒業式は友達みんな袴を着るって言ってるよ！」と言い出しました。つまり、だから自分も袴を着たいと主張しているわけです。「小学校の卒業式なんて一生に一回だしな…」なんてよくわからない理屈でレンタルしましたが、蓋を開けてみると、3割ぐらいの女子しか着ていませんでした。小学生の言う「みんな」は信じてはいけません。 ところで、SAS Japan では、毎年夏休みに「親子でデータサイエンス」というイベントを開催しています。小学生とその保護者が、一緒にデータを活用したポスターを作るイベントです。何年か前、自分のおこづかいが少ないと感じた小学生が、おこづかいアップを目指すためのポスターを制作しました。学校のお友達に毎月のおこづかいの金額をアンケートし、集計した結果をヒストグラムに表し、平均値、中央値、最頻値を算出して、親を説得するための材料にしたのです。「みんな私よりおこづかい多いよ！」という主観的で非定量的な主張より、このようにデータとグラフで示されると、親は納得せざるを得ません。 子供が親を説得するのに限らず、組織として多くの人が関わる仕事では、ある種の同意を形成する必要があります。そこには納得感が必要であり、そのためには客観的なデータを示すことが役に立ちます。同意が形成されていることを、英語で “be on the same page” と表現しますが、同じページの同じ図表を見ていることが重要なのです。おそらく、どこの会社でも同様のものがあると思いますが、SAS Japan では毎月、全社員が参加する（ことになっている）ミーティングのなかで、現在の売上の状況が報告されます。どの部門が目標に対してどれぐらいの位置にいて、来月以降はどの程度の売上を予測しているのか、図表を使って全社員に共有します。そのことにより、全員が同じ目標に向かって活動することができます。 可視化の役割 データサイエンスという言葉には、人工知能や機械学習のイメージが強いかもしれませんが、実際の社会におけるデータ活用では、まだまだこのような可視化の役割が大きいと感じています。多くの人の同意を得るために客観的なデータを提示するだけでなく、日常的なデータをモニタリングし、非日常的な変化を検知してアラートを上げることができます。例えば新型コロナウイルスの陽性者は毎日報告されて、その遷移が可視化されています（例: 東京都のページ）。これにより、「感染者が増えてきたな」と感じることができますし、数値が基準を超えると、まん延防止措置や緊急事態宣言などの対策が取られることになります。 他にも、例えば工場のカーボン・フットプリントの総量が規制されているような場合、各ラインが毎日どれぐらいエネルギーを消費しているかについての情報を管理することが必要になります。このためには、データを集計し、報告する必要があります。毎日することですので、手作業で実施するのは大変です。データ取得から報告書作成までを自動化できれば、仕事の効率を上げることができます。そのためには、どんな分析をするか、だけではなく、いつデータを持ってきて、分析結果をどこにどのタイミングで出力するかを考慮してシステムを設計する必要があります。世の中には、まだまだこのように記述的アナリティクスにより解決できる課題が多く残っていると思われます。 可視化をサービスの透明性の確保のために行っている例もあります。米国のダーラム市の事例では、警察が市民の信頼を得るために、警察官の活動データを可視化して市民が閲覧できるようにしました。逮捕、出勤、苦情、トレーニングなどのデータを集め、指標をダッシュボードに表示します。市民が自分でダッシュボードを操作して「分析」することができれば、より「自分が調べている」感が出て納得しやすくなり気がします。 記述的アナリティクスとデータ準備、データ探索 記述的アナリティクスは記述統計量を計算したり、データをグラフで表したりするだけだから簡単だ、と思われるかもしれませんが、実際はそうではありません。可視化も含めたデータ分析のためには準備が必要で、この工程に80%もの時間が使われることも珍しくありません。データはどこにあるのか、どのようにアクセスするのか、そのデータの項目は何を意味しているのか、入力漏れはないか、ありえない値が入力されていないか、表記は統一されているか、複数のデータソースに整合性はあるか、など、正しいデータ分析のために必要な準備は多岐にわたります。これについては、データの管理と準備の回で詳細を紹介します。 逆に、データの準備のために記述的アナリティクスが活用されることもあります。例えば、記述統計量やヒストグラムにより各変数の分布を調べることで、それが想定している分布と一致しているか、おかしな値が入力されていないかをチェックすることができます。変数間の相関を見たり、散布図を描いたりすることで、異常値を発見しやすくなることもあります。 また、このようなデータ探索は、診断的アナリティクスや予測的アナリティクスのような、さらなるデータ分析のための準備にも使われます。変数の分布をみることで、どのような統計モデルを当てはめるかを検討することができます。機械学習の精度を上げるためには、変数を操作して適切な特徴量をつくることが必要ですが、そのために変数の分布や欠損をチェックし、変数変換や補完を行うかどうかを決定します。 このように記述的アナリティクスは、データの準備から高度なアナリティクスまで、幅広いフェーズに活用される基礎的なスキルです。 記述的アナリティクスの学習 SASソフトウェアで記述的アナリティクスを実践するときは、SAS Visual Analytics を活用するのが便利です。マウス操作でデータの可視化とレポート作成、データ分析を行うことができます。 学生であれば、学習用ポータル Skill Builder for Students に登録して、e-learningで学ぶことができます。「SAS Visual Analytics 1 for SAS Viya: Basics」というコースでは、データ準備と可視化、レポーティングを学ぶことができます。ぜひご活用ください。