BIを学んだら、次のステージへ行こう！
DWH構築が完了して、BI使ってデータ・ドリブンに仕事できるようになってきた。
自社データも広告データもガンガン使える。望み通りの環境はセットアップ完了！
さてさて、30代になったしデータ・ドリブンのあれこれだけではなくて、経営戦略を考えられるようになりたいな～と思い始めたマーケター30代です。
人生100年時代「学び直し」が必要だと聞きますが、何をどうした良いやら？
ここ数年の動きとしては大学主催のアントレプレナーシップに通ってみたり、
セミナーに偉人の講義を聞きに行ってみたり、
会社帰りに勉強会行ってみたり、主催してみたり、
色々やっているけれど、もう一段上から戦略考えられるようになりたいな、と。
最近、コツコツ通勤時間やお風呂で学びだして、良かったのでご紹介します。
ビジネスを学べる動画サービス | グロービス学び放題 ￥1,485円 (年契約の場合)
本１冊くらいの値段で、
こんな系統の動画が見放題なんですよ、びっくり（笑）。
GAFAの潮流やKKDを説明できるようになりたい人には「ビジネスでのデータ活用」
マーケターなら、今さら聞けない「マーケティングの基本」
誰かに伝えたいときに欠かせない知識「プレゼンの極意」 などなど。
グロービス学び放題を運営する”グロービス”はビジネススクールを運営してる会社だそうです。
この動画のカテゴリーからすると「ビジネススクール」の名前の通り、経営に必要な知識を網羅して学べるようです。
働きながら通学するのはハードルが高いけど、動画で学ぶなら気軽。
現場の知識があってデータドリブンに働ければ、先々大丈夫かなと思っていたけれど、どんどんコードレス化が進んでるから、人ならではの価値である戦略立案をロジカルに計画して、人を巻き込んでスケールする力は、これからの時代必要ですね。
Python3でのヒストグラムの描き方
〜〜〜 前置き 〜〜〜
初めて見るデータはまずヒストグラムを描いて分布を確認することが多
Python3での、ヒストグラムの描き方についてまとめてみました（＾＾）
以下、青文字がPythonのコードです。
コードはipython notebook(Jupyter)で実行してください。
※ipython notebookがない方は事前にインストールしてください。
〜〜〜 本 編 〜〜〜
まずはPythonの描画library"Seaborn"をインストールします。
pipが使える方は、pip install seabornでインストール実行できます。
その他、詳細はこちら（http://seaborn.pydata.org/
"ipython notebook"を起動します。
//正規分布に従う乱数を生成するための関数をインポートします。
from numpy.random import randn
//描画するためのlibrary(matplotlib, seaborn)をインポートします。
//ヒストグラムの画像を埋め込む事ができるcmdも書きます。
%matplotlib inline
//dataset1として、100個正規分布に従う乱数を生成します。
dataset1 = randn(100)
//この100個の分布からヒストグラムを表示するには、
pltからhistを引数にしてヒストグラムを描きます。
plt.hist(dataset1)
この中にデータが入ってるか（頻度）が縦軸です。
正確な数字を知りたければbinの座標が返ってきてるのでこれを見ます。
//2つ目のデータセットを作ります。
dataset2 = randn(80)
//色をピンクにしてみます（笑）
plt.hist(dataset2, color='pink')
//全体を積分したときに1になるように縦軸を標準化するには、
"normed"を使って、plt.hist(dataset1, normed=True)と書きます。
//dataset1とdataset2を標準化します。
plt.hist(dataset1, normed=True, alpha=0.5 ,bins=20)
plt.hist(dataset2, normed=True, alpha=0.5, bins=20, color='pink')
plt.hist(dataset2, normed=True, alpha=0.5, bins=20, color='pink')
//標準化することで、
どちらのbinが多い少ない、という議論ができるようになりました。
//data1とdata2に10000の乱数をふります。
data1 = randn(10000)
data2 = randn(10000)
data2 = randn(10000)
//2つのデータのヒストグラムを同時に描きます
（＝ジョイントディストリビューション）
sns.jointplot(data1, data2)
//真ん中は散布図（スキャッタープロット）が描かれ、上と右にヒストグラムが描かれます。
これだと分かりにくいので、分布をヘックス（六角形）にして、
二次元の色の濃さでデータの分布密度がわかるようにします。
sns.jointplot(data1, data2,kind='hex')
どこに、どのくらいのデータがあるのか可視化できましたね＾＾
ヒストグラムの描き方はここまでです。
おつかれさまでした！
データドリブンを学んだら、次のステージへ行こう！
Tableau基本操作（第3回）
Tableau初心者向けの基本操作ガイドです。
第2回は第1回と同じサンプルデータを使って、データの可視化をしました。
第3回は第2回と同じサンプルデータを使って、時系列データの作成をします。
★完成イメージ★
1. 新規ワークシートの作成
画面下のグラフのマークを押すと新規ワークシートが開きます。
↓ こんな感じ
2. 時系列データの作成
①「オーダー日」を列に、「売上」を行にドラッグ&ドロップします。
日付は時系列データなので自動的に「折れ線グラフ」になりました。
★グラフの種類は「マーク」にあるグラフの種類にも変更できます。
例）棒グラフ
②折れ線グラフに戻り、列に入っている「年（オーダー日）」の「＋マーク」をクリックします。
③「＋マーク」をクリックすると、「四半期（オーダー日）」→「月（オーダー日）」→「日（オーダー日）」と詳細なデータにできます。
④日付け単位で表示しているので1つの画面には収まっていませんが、スライダーで動かせば全期間のデータを閲覧できます。
⑤１つの画面に表示したいときは「ビュー全体」にします。
⑥「年」「月」だけで表示したいときは、「四半期」「日」を列の外にドラッグ&ドロップします。
↓ こんな感じになります。
⑦「月」を「年」の前にもっていくと、「年毎の傾向」がだせます。
⑧「年」を色にドラッグ&ドロップすると「年」がマークのピルに入ります。年別の折れ線グラフをだせます。
⑨「年」を行にドラッグ&ドロップすると、年別に折れ線グラフがだせます。
★完成まであと少しです！
⑩「売上」の表示単位を変えたいときは、「売上」の上で右クリックして「書式設定」をクリックします。
↓ 「数値」をクリックして、「通貨（標準）」を選択すると、売上金額の単位が「￥（円）」になりました。
↓ 同じ画面で「フォント」をクリックして、文字の大きさを「10px」にして「太字」を選択するとこうなります。
★完成です！
※補足※
メジャーにある「売上」を変更すると、他のシートで分析する時にも売上は通貨で表示されるようになります。
次回は地図データの作成です♪
★関連記事
データドリブンを学んだら、次のステージへ行こう！
【第1回】Tableau基本操作「ダウンロードから分析画面にたどり着くまで」
【第2回】Tableau基本操作「サンプルデータを使ったデータの可視化」
Tableau基本操作（第2回）
Tableau初心者向けの基本操作ガイドです。
第1回はダウンロードから分析画面にたどり着くまでのところででした。
第2回は第1回と同じサンプルデータを使って、データの可視化をします。
★完成イメージ★
１. 取り込んだデータについての説明
シートの左側に「フィールド名」が表示されます。
「メジャー」は量的変数(*1)で、「ディメンション」は質的変数(*2)です。
*1量的変数：数や量で測れる変数のこと
→売上、年齢など
*2質的変数：数や量では測れない変数のこと
→性別、職業など
２. データの可視化
①「売上」を「行」にもって行きます。
②「カテゴリ」を「列」にドラッグ&ドロップします。
③「サブカテゴリ」を「カテゴリ」の隣にドラッグ&ドロップします。
④並び順の変更（ソート）
「売上」の近くにカーソルを持っていくとマークがでるのでクリック！
昇順、降順にソートできます。
降順に並べ替えができました。
⑤「利益」を「色」にドラッグ&ドロップします。利益が多い＝緑、利益が低い＝赤で表示されます。
⑥「売上」を「ラベル」にドラッグ&ドロップします。
⑦「文房具」から「ラベル」までは売上が少ないのでグループ化します。
「shiftキー」を押しながら「文房具」から「ラベル」までをクリックします。
クリップマークが出るので、おします。
こんな感じにグループ化されます。
⑧グループ化された項目の名前を「その他」に変えたいときは、項目名を右クリックして「別名の編集」から「その他」に変更します。
↓
↓
⑨縦と横を入れ替え（スワップ）るときは画面上のマークをクリックします。
↓ 並べ替えました
⑩「地域」を列にドラッグ&ドロップします。
⑪四国～北海道をグループ化します。
★こんな感じになりました。完成まであと少しです！
⑫「ビュー全体」を選択肢します。
⑬シート名をダブルクリックすると編集できます、シート名を「カテゴリ」に変更します。
★完成です！
次回は時系列データの作成です♪
★関連記事
データドリブンを学んだら、次のステージへ行こう！
【第1回】Tableau基本操作「ダウンロードから分析画面にたどり着くまで」
【第3回】Tableau基本操作「サンプルデータを使った時系列データの作成」
Tableau基本操作（第1回）
Tableau初心者向けの基本操作ガイドです。
第1回はダウンロードから分析画面にたどり着くまでのところです。
1. Tableauをダウンロード
ダウンロードをクリックするとデスクトップにアイコンができます。
２. 分析用データを選択する
サンプルデータを使った作業を行います、下記のエクセルをデスクトップアイコンにドラッグ&ドロップしてください。
★サンプルデータ（xls）の保管場所
C:\Users\(ユーザ名)\Documents\マイ Tableau リポジトリ\データ ソース\9.3\ja_JP-Japan
→サンプル - スーパーストア.xls
サンプル-スーパーストアは、「注文」「返品」「関係者」の、３つのシートがあります。
「注文」をドラッグ＆ドロップします。すると、画面下部にあるフィールドに「注文」の項目名が表示されます。
画面下にあるオレンジ色になっている「シート１」をクリックします。
シート1に移ると、こんな画面です。
サンプルデータを使った分析の準備ができました、第2回では売上を可視化してみましょう♪
★関連記事
データドリブンを学んだら、次のステージへ行こう！
【第2回】Tableau基本操作「サンプルデータを使ったデータの可視化」
【第3回】Tableau基本操作「サンプルデータを使った時系列データの作成」
