分析&課題設定力の勉強会「Issue Creation Meetup」にリードとして参加した時の考え方





#Issue Creation Meetup（データサイエンス向け課題設定ワークショップ）とは？

[【connpass】Issue Creation Meetup](https://icm.connpass.com/event/182787/)

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・近年、「問題を解く」側のリソース（PythonやR、商用ツール)が充実
・データサイエンティスト、データアナリスト、Kaggle・大学の学部設置などのトレーニングできる環境の広がり
・ただ、これらは「設定された課題」を解くために最初から課題が設定されている状態である
・実際の分析現場では、綺麗に課題を設定するところから始まる
・「データ分析で解決できる課題を作り出す」 ことが必要な環境が大多数を占めています。
・データ分析現場における課題を作り出す人材を、育成する勉強会

- 今回は3人3チームあった
- 「ふわっとした依頼」を「演習用データ」を見ながら課題の設定と、解決方法を検討する
  - リード（議論をリードする役割）
  - 書記（ディスカッションした内容や結果をまとめる役割）
  - プレゼンター（発表を行う人）
  - を決める


以上説明より一部引用

私も日系・大規模・レガシーな企業でまさに「ふわっとした依頼 ~~(時に依頼すらない)~~」から分析の計画を立てています。
現場データサイエンティストの求められる仕事は広く、「花形のモデル作りの仕事」だけを整備してくれる会社や上司は居ないものです。
(今回はデータ出しが終わっていて、綺麗にjoinできるような整ったデータですが、現場ではそれすら怪しい)

同じような立場の参加者から、思考プロセスを勉強したい！　と思って参加。
残念ながら時間的にそこまでの交流はできませんでした。

せめて私の思考プロセスだけでも公開して、何かの役に立てたらと思い本記事を残します。

#具体的な内容

1. データとテーマが公開される(質問OK、具体的な説明はほとんど無い)
2. チームに割り振られ、話し合いで役割を決める
3. 約60~90分の間で求められる答えに達するように分析&課題設定を行う



![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/6a96ff92-dc29-c02f-05f4-4102bb4cbd6c.png)



>ここでの心境
リードとして、まずチームのメンバーの得意を知ることを考えた
ひとまず、
・どのくらい分析ができるのか(Excel関数が使えるか、ツールは、)
・どんな事を仕事にしているのか
は知っておく。
・なるべくメンバーに負荷が偏ることなく楽しめるようにする
・データや分析でなく、あくまで「依頼者に喜ばれる課題設定」が目的
・短時間ということもあり、EDAに時間をかけるのは悪い手

最低限のデータから情報を集める。
データの列名と素早く確認できる情報を表示して、joinできるデータはつなげておく。
「売り上げ」に関係ありそうな列を見つける(amountとsales)
商品名・価格・売り上げ・顧客の登録日・購入日があることを確認
分析軸は「購入日・性別・年齢・商品」かな？と見当をつける
イメージ的には**目的変数と説明変数を絞る**

#次に手を動かすアイデアを考える。

ここで大切なのは「手を動かす」前の議論だと考えている。
いくら情報の可視化が欲しいといわれてもアイデアから考えるべき、が持論。
**ここで情報を出してしまうと思いつくはずだったアイデアを無意識に無視してしまうことがあるので注意したい**
・時系列と売り上げの関係確認
・年齢,性別ごとのクロス集計の確認


#逆に絶対手を出さない領域も考える

・月,日,時刻があるが、日と時刻まで掘り下げるのは時間と解釈が困難
・統計量を確認すると、返品が起こっていそうだが、細かいアイテムの確認まで必要になりそう
・アイテム軸まで追いかけるには時間が足りない
・顧客の傾向から似た顧客をクラスタリングして、それぞれに方策を打ち立てる
・決定木を使って分類に役立つ変数を考える(特徴量の選択が大変、分析時間から却下)
・アソシエーション分析で同時購入や顧客別の相関を見つける(時間的、スキル的に却下)
・散布図も見たいけど、解釈が難しくなるので統計量で勝負

**もしも時間があるならば、返品という「売り上げ」に影響を与える要素は是非とも確認したいのだけど...**


#手を動かす

・初歩的な可視化
・時系列とクロス集計を分析ツールができる二人で分担
・残り一人にデータの無い状態ながらもゴールに設定できそうな仮説を考えてもらう


チームで提案された仮説としては以下

>事実確認したいこと--労力的にも効果のありそうなところ重点で調べる
・商品ごとの値段が気になる→売れる商品の傾向　類似品を販売してはどうか
・同時に購入されている商品
・売り上げが落ちた年はないか→どの年代が離脱してしまっているのか
・太客の傾向は？→売り上げを伸ばすのが目的なので、一番金を持っているところ。もしくは金になっていないところを開拓

こうして仮説を立てることで課題にある「**知見**」の発見ができる。
根拠を持って否定できるのも知見であるし、とってはいけないアクションプランにもつながる。


さらにチーム内での進みたい方針設定を行うことにした。
ここはできる限り合理的に「**売り上げを伸ばす　&　データから根拠が示せる**」で選びたい。

話し合った方針は以下

>・太い客にさらに需要を作ってもらうか、細い客を開拓するか
>・長期的な売り上げを目指すか、短期的な売り上げを目指すか

細客に該当する10,50代の男性を伸ばす事だが、一見性別や年齢から特徴的な傾向は得られなさそう。
短期的な需要はおそらく関係する商品があるはず。
最初に手を付けないと決めた商品軸の深堀になってしまうため却下したい。

以上から「**長期的 & 太客へのアプローチ**」を目指すことを目的とした


#分担した分析によって以下のような図を得た


![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/f0356470-4c4e-9411-40e1-7305caec39b3.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/dd3253fe-f73d-9f9f-af25-d4308722d097.png)


<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/3bfbe89a-4fbf-7c25-5656-6cb1c98dc25e.png" width=80%>


<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/e653cc2c-409e-3088-d903-93c4d4bca9db.png" width=80%>




<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/201157c7-04e1-8894-498f-9578875577ad.png" width=80%>

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/23b2ddfa-b044-e73b-16db-ded4614995be.png" width=80%>


ここまででわかる事実(fact)は

>・40代が特に多い
・女性が主な客
・男女、年齢で特別な購買時期は見つけられない
・特徴的な購買タイミングは年末と3月に存在しそう
・男女のギャップが大きいのは食品全般

40代という点について少し絞る


<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/e21c95ec-360f-6f6c-f123-f8bc7e718ae2.png" width=80%>

食品の中で特に青果は売り上げの割合が大きい。
以上から「**40代 & 女性 & 青果**」をターゲットに考えることにする。


#時間切れ

ここまでの議論で時間が切れてしまったために、知見は以上をまとめて
「最も購買力を持っている40代女性に興味を持ってもらえるような青果を配置すること」としました。


#その後確認したこと

女性限定で年代別の購買額を考えてみると、特別40代の女性が青果を買っているわけではなかった...

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/275572/b5297ba3-239c-3b6b-fedb-57559133f778.png)


**~~おっと？10代の酒類が...~~**

#終えてみて

いつも基本的に一人でこういった分析を考えているので、チームでできるというのは楽しいものでした。
会の終わりには懇親会もあり、主催者側からのフィードバックももらえます。

例えば
・顧客の離脱を観察することで常連向け商品を充実させる
・顧客生涯価値を高めるアプローチによって長期的な売り上げを伸ばす
・今回却下した短期的売り上げの分析も場合によっては依頼者が求めている場合もあるので、両方立てられたらよかった
・購入回数が少ない商品
・年齢層ごとの細かい購入商品の違いから売り上げ伸びを考える
・issueを作るときは、最初にプレゼンスライドのフレームだけを作ってしまうと良い
・などなど...



#皆様の思考プロセスも聞きたい！

・仕事で似たようなことをされている方
・kaggleやコンペで分析手順の計画をしている人
・意思決定の機会が多い人

の考え方に関する話があれば、是非教えてください。


#以上

ご興味ありましたら是非参加してみてください。

[【connpass】Issue Creation Meetup](https://icm.connpass.com/event/182787/)



分析コードは[Github](https://github.com/amazongodman/open_folder/blob/master/issue_script_ringa_0731.R)に挙げておきます。