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Tableau r graph_theory
- 3. ©GRI Inc.
自己紹介
古幡征史(Ph.D)
- データ分析官
- AI 研究者(制度設計)
- コンサルタント
キャリア
• GRI (データ分析、機械学習、BI)
• Dwango (データ分析、機械学習、BI)
• University of Southern California(ポスドク)
• 米国運輸省向けのライドシェア市場研究
• 米国海軍研究所向けロボット制御研究
• Japan Advanced Institute of Science & Tech.(ポスドク)
• 東京証券取引所向け市場ルール研究
• SPARXグループ向け予測アルゴリズムの研究
• KPMG Consulting(シニアコンサル)
• 三菱化学、Vodafone、東京ガス、富士ゼロックス向け サプライチェーン・コンサ
ル
• 丸文(データ分析)
教育
• Universite de Toulouse(PhD in Computer Science)
• University of Western Sydney(PhD in Computer Science)
• 筑波大学(経営学修士)
• 筑波大学(経営工学学士)
表彰
• 交通学会での最高峰ジャーナル(Transportation Research Part B)の歴代ダウンロード
ランキング5位
• Trading Agent Competition in Mechanism Design (優勝 2008、2位 2007)
• 日本人工知能学会優秀賞(2011)
株式会社GRI 取締役
http://gri.jp/
Tableau: 2013~
S/R言語: 1992~
- 4. ©GRI Inc.CONFIDENTIAL
GRI の Tableau関連の実績(BIとAIの連動)
トランスコスモス
・売上: 2,423億円
・対象:ワンストップEC事業
・ロジ、コールセンタ、フロント、事務局
・国内事業、越境事業
・12種類のビジネスプロセス
・収益性、予実管理、物流管理の可視化
ADK
・メディア・プランニング(視聴率分析)
・生活情報調査分析
カドカワ
・エンタメ業界(アニメ、ゲーム、ドラマ、
ラノベ)向けマーケティングリサーチ事業
・eスポーツでのSNS統合分析(YouTube/ニ
コニコ/Twitch/Twitter/Instagram)
野村総研
・消費者のメディア活用ガイド
リンクバル
・街コン&デートアプリ事業のデータ利活用
体制の向上支援、およびAI活用支援
ジブラルタ生命保険
・営業&代理店管理(インセンティブモデル)
・データドリブン文化の醸成
・データ整形(Prep)
グラニフ
・予算計画・店舗管理・MD計画
・データドリブン文化の醸成
グリーンスタンプ
・群馬県の地場チェーン
・機械学習による販促予測(ID抽出)&
検証
・スーパーマーケットの初期分析
ライオン
・自社のブランド価値スコアとインター
ネット上での口コミの比較分析
・自然言語処理
・レビュースコアの平準化
ハウス食品グループ
・SNS上での「母の日のお祝い」の仕方の
情景分析
・自然言語処理
・広告判定アルゴリズム開発
トヨタコネクティッド
・トヨタグループのデジタルマーケティング用
ダッシュボード作成
・データ整形の設計、および開発(Prep)
JAF
・GAを用いた会員定着分析&可視化
・機械学習予測モデル
モニタス
・アンケートモニタ提供サービスの戦略立案
・モニタ定着予測&可視化
Gallery 2
パソナキャリア
双日インフィニティ
- 13. ©GRI Inc.CONFIDENTIAL
Tableau-R連携でのお役立ちサイト
Tableau と R についてよく寄せられる質問
– https://www.tableau.com/ja-jp/learn/whitepapers/tableau-and-r-faq
• コンパイル済みの R パッケージ、モデル、ライブラリを Tableau で使用することはできますか?
• Tableau と R を統合する際の、R スクリプトのデバッグおよびエラーの検出のベスト プラクティスを教えてください。
• R を使用してデータを再形成できますか?
• Tableau では、リレーショナル データベースからのデータを R へ渡すことはできますか?
• さまざまなレベルのドリルダウン ディメンションを R 関数に動的に渡すことはできますか?
• 異なる変数タイプの組み合わせを持つ関数の実行方法は?
• R の画像やグラフィックを Tableau に挿入できますか?
R for Statistical Computing & Analysis
– https://www.tableau.com/solutions/r
Bora Beran
– https://boraberan.wordpress.com/category/r/
–
- 37. ©GRI Inc.CONFIDENTIAL
入力データの構造(CSV -> Tableau)
データ行数: 40アニメ(from) x 40アニメ(to) x 2(Pathに入れるためにorder)
アニメ(from) アニメ(to)
アニメ(from-to)
同一行のフラグ
アニメ(from)
フォローワー数
アニメ(from)とアニメ(to)を同時にフォローしているアカウント数
E列/D列
Path用のフラグ(1と2)
アニメの対象としてる性別
行番号
40x40行でGraph構造は表現できる
(Rではこちらのみ使う)
TableauでエッジをPathで
表現するために必要な行
- 38. ©GRI Inc.CONFIDENTIAL
RとTableauの連携のポイント
2倍に膨らませたOD-pairリスト
2倍に膨らませたOD-pairリスト
• title_a: origin (from)
• title_b2: destination(to)
• freq_x: cofollowers
• path: path order
前処理
• データフレーム化
• From
• To
• Weight
• Order
• 不要な行の削除
• path order = 2
• Nullラベル
• グラフ・データフレーム化
座標計算
• Layout.fruchterman.reingold
後処理
• 座標にノードラベル付与
• betweenness計算(※今回使わないが将来のため)
• Tableauに戻すためのデータセットを整える(title_a2
で2倍に膨らまし、ノードを反転させる)
2倍に膨らませたOD-pairリスト
• x座標~y座標~betweenness
(titleのa2基準に並べ替え)
[title_a] x [title_b2]のレベルで投げ、
[title_a2]で受ける
x, y: エッジ用の座標(2倍に膨ら
ませてある)
y2: Node用にユニーク化