【Tips 紹介】4Wを使い、Tableau で手早くEDA(探索的分析)を行う方法

目的

この記事では、4W(いつ、どこで、誰が、何を)のフレームワークを使い、Tableau で手早くEDA(探索的データ分析)をする方法を紹介します。☺️

背景

DATA Saber プログラム コミュニティ活動の一環で、Tableau に関する記事を書く必要があります。今回の記事は、WEEK1 「Data Storytelling の基礎〜Tableau で初めて自分のデータと向き合うために」の講義で紹介された4W(いつ、どこで、誰が、何を)のフレームワークと、階層化の機能を使った、ディメンションを整理する方法を、独自に発展させたものです。🤔 この記事では、スーパーストアのデータを例に、解説を進めます。

結論

何故、4Wを使うのか？

4W(いつ、どこで、誰が、何を)を軸に、問いを立てると短時間で、抜け・漏れ・ダブりのない、EDA(探索的データ分析)ができるようになります。又、4Wを意識することで、現在位置を見失うことなく、データの分布や傾向を把握すること ができるようになります。☺️

4Wとは、何か？

4Wは、英単語のWhen?、Where?、Who?、What? の頭文字をとったものです。スーパーストアのデータであれば、以下のように分類できます。🤓

4W	該当するディメンション	スーパーストアで該当するディメンション
When?	時間に関するディメンション	出荷日、オーダー日
Where?	場所に関するディメンション	国/地域、地域、都道府県、市区町村
Who?	ヒトに関するディメンション	顧客Id、顧客区分、顧客名
What?	モノに関するディメンション	オーダーId、カテゴリ、サブカテゴリ、製品Id、製品名

• When？
  最初のWは、When? です。時間 に関するディメンションです。
  スーパーストアのデータでは、出荷日 や オーダー日 が該当します。
  
  
• Where？
  二つ目のWは、Where? です。 場所 に関するディメンションです。
  スーパーストアでは、国/地域、地域、都道府県、市区町村 が該当します。
  
  
• Who？
  三つ目のWは、Who? です。ヒト に関連するディメンションです。
  スーパーストアでは、顧客Id、顧客区分、顧客名 が該当します。
  
  
• What？
  最後のWは、What? です。モノ に関するディメンションです。
  スーパーストアでは、オーダーId、カテゴリ、サブカテゴリ、製品Id、製品名 が該当します。

階層化とは、何か？

階層化とは、ディメンションの粒度に応じた包含関係を作ること を指します。Tableau には「階層の作成」機能があり、複数のディメンションをまとめることができます。

スーパーストアの場合、カテゴリ、サブカテゴリ、製品名、製品Id の四つのディメンションには、「カテゴリ > サブカテゴリ > 製品名 > 製品Id」の包含関係が成り立ちます。🤔

カテゴリは、最も粒度が粗い(大きい)ディメンションです。サブカテゴリは、カテゴリを細分化して作られた分類です。このため、カテゴリよりも粒度は細かくなります。製品名はサブカテゴリよりも細かい粒度になります。そして、製品Idが最も細かい粒度のディメンションになります。

どう分析するのか？

4Wを使い、EDA(探索的データ分析)をするには、以下の順で進めると効果的です。

1. Task を明確にする
2. 打ち手を明確にする
3. ディメンションを整理・階層化する
4. 問いを立てる
5. 分析結果をメモする

1. Task を明確にする
   最初のステップは、Task を明確にする です。Tableau でデータに接続する前に、以下の問いの答えを書き出しておきます。

この分析のTask は、何だろう？

この記事では、「スーパーストアの売上を上げる」 をTask として設定し、解説を進めます。

尚、Task については、ビジュアル分析のサイクルで、詳しく解説しています。

2. 打ち手を明確にする
   二つ目のステップは、打ち手を明確にする です。このステップでは、分析結果を踏まえ、どのような打ち手が打てそうか？を棚卸しします。😁

どんな打ち手が考えられるだろう？

企業内でデータ分析を行なっている場合、マーケティング部等の打ち手にあたる施策を行っている部署や担当者にあらかじめ、どのような打ち手があるか？をヒアリングしておきます。打ち手を明確にしすると、分析結果の利活用を見据えた分析ができる ようになります。結果、分析が現状確認で終わらず、改善施策と紐づくことで、分析の価値が高まる ことが期待できます。🤔

3. ディメンションを整理・階層化する
   三つ目のステップは、3. ディメンションを整理・階層化する です。このステップでは、データセットのディメンションを 4Wで整理し、階層化 します。🤔 手順は、以下の通りです。
   
   

   1. データ・ペインの余白上で右クリックします。
   2. 「フォルダーでグループ化」をクリックします。
   3. 再度、データ・ペインの余白で右クリックをします。
   4. 「フォルダーを作成」をクリックします。
   5. 4つ空のフォルダーを作り、4Wに対応するような名前に変更します。(e.g. When? 〜時間に関するディメンション〜)
   6. ディメンションをドラッグ・アンド・ドロップし、対応するフォルダに移動します。
   7. 移動できたら、ディメンションを選択し、ドラッグ・アンド・ドロップで重ね、階層を作ります。
      
      

4. 問いを立てる
   四つ目のステップは、問いを立てる です。この際、1. のステップで書き出したTask を念頭に置きながら、問いを立てます。今回は「スーパーストアの売上を上げる」がTask のため、以下のような問いが考えられます。🤔

4W	問いの例
When?	売上が最も高い時期はいつだろう？
Where?	売上が最も高い国/地域はどこだろう？
Who?	売上トップ10の顧客は、誰だろう？
What?	売上トップ10の商品は、何だろう？

• When？
  When? では、時間 に関連するディメンションを使い、問いを立てます。例えば、売上が最も高い時期はいつか？ です。
  
  
• Where？
  Where? では、場所 に関連するディメンションを使い、問いを立てます。例えば、高い売上を上げている国/地域はどこか？ です。
  
  
• Who？
  Who? では ヒト に関連するディメンションを使い、問いを立てます。例えば、売上トップ10の顧客は誰か？ です。
  
  
• What？
  What? で、モノ に関するディメンションを使い、問いを立てます。例えば、売上トップ10の商品は何か？ です。

5. 分析結果をメモする
   最後のステップは、分析結果をメモする です。4Wに沿って、Tableau で分析をしながら、気がついたことをメモしておきます。この際、キャプション機能を使う と便利です。気がついたことに加え、もしかしたら、こうではないか？、こうしたら良いのではないか？という 仮説やアイディア、疑問や不明点も、合わせてメモ しておきます。😌 このステップで、深掘りが必要になりそうな問いをメモしておき、必要に応じて、再度、分析を行います。

所感

• 4Wと階層化を使うことで、初めて分析するデータでも、抜け・漏れ・ダブりなく、分析を進める ことができます。
• 柱となる4Wを意識することで、大きな傾向を掴むことに集中でき、枝葉末節の分析に迷い込まずに済みます。 😓
• 分析時、思考のフローを止めないために、分析前に、まずは4Wと階層化でディメンションを整理する ことをお勧めします。
• 今回は、Tableau のディメンションを整理しましたが、4Wを使ったデータ整理は、他にも応用できそうです。☺️

出所

• DATA Saber プログラム WEEK1 「Data Storytellingの基礎〜Tableauで初めて自分のデータと向き合うために」
• ビジュアル分析のサイクル