TableauやQlickViewを使う/分析するにあたって必要な観点

分析系のエントリが多くなったので分析のカテゴリ作ってまとめることに。
このサイト、遊戯王 > 分析 > 女児アニメな比率になっているので、この3つカテゴリ分けしておけば安定かなー。

この零細サイトにわざわざ来ている人が本当に分析を望んでいるのかは定かではないが、
俺個人としては分析好きなので、これからも自身の勉強のために分析エントリ作ったり、分析ツールとしてBIツールを使っていきたい。

でもって分析しようかなー、ツール使おうかなーって時にホント痛感するのは、
・デザイン力で勝負できるか
・分析観点
なんじゃないかと思う。

デザインで勝負なんて考えたことなかった

tableauやQlickViewを使うまでは考えもしなかった概念。
やっぱりね、俺が作る図ってちょっと微妙で、端的に言えば色合いとかクソ。

これみたいに全体的に茶色だと、折角のビジュアライゼーションツールが台無しというか。
snofra.hatenablog.com

tableauいじっているときに有識者の人に言われた受け売りだが、
・色の意味合いを統一して意味がぶれないようにしないと見る側が混乱する
・円や棒グラフばかりになってツールの良さを殺してしまわないように、視覚的にデータを表現する
・スクロールバーが表示されると視認性が弱くなる

この辺を最低限意識しないと、なんだかよくわからない分析になってしまう。
限られたスペースにどう表現していくかという観点で、デザイン力がホント問われるなと思った。

そんなことは分かってんだけどさー、
今までどうしたら処理が早くなるかってのは考えた経験はあるけど、どうやったら見栄えよくなるかとかは考えたことがなかったんだよねー。

ということで、基本的なところから学んでいく必要があると思って、とりあえず書籍からスタートしていくことにした。

学生の頃、使用語彙と理解語彙の違いについて講義を受けたんだが、ホントそれ。

「分析でこういうのがあるんだ」と理解しても、それがいざ分析するって時にじゃあどうやって使えばいいんだろ？　ってなった時にわかんねえみたいな感じがよくある。

例えば箱ひげ図っていうのを知っているが、どういうときに使えばいいのか全くわからないという。

これはそもそも俺が統計学に明るくないというのが原因の一端を担っているんだろうけど、それよりも経験が不足しているということのほうが深刻。
とはいえ、こういうときはこういう分析方法を使えみたいな整理ができていないと、まず使ってみようみたいな感じにもならん。

この辺を打破する方法がホント見つからなくて困る。

統計学の本読めば身につくものなのかなあ。

最近はETLツール*1のTalend（タレンド）*2をやってる。
ETLからAWSのRDSやspark、oracleからデータ引っこ抜いて、それをビジュアライゼーションツールで加工していくっていうのがきれいな流れなんだとは思うが――。

俺「うわーい、アナリティクスだー！pythonだー！」
上「君にはこれを頼む」
俺「java…」 pic.twitter.com/TPYPpexaaV
— kawase (@snofra) 2016年5月26日

*1:データを抽出（extract）し、データウェアハウスなどで利用しやすい形に加工（transform）し、対象となるデータベースに書き出す（load）こと。また、これら一連の処理を支援するソフトウェア。http://e-words.jp/w/ETL.html