データ可視化 勉強会に行って来たよ

5日も前なのだけど……　ハッシュタグは#vizd3です。
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データ可視化の基礎とD3のデモ / @muddydixon

データ可視化勉強会

可視化とは

情報を明確かつ効率的に伝える事

• 伝えそびれている
• 明確でない
• 効率的ではない

上記は可視化ではない

視覚化すると何故良いか

大きさ、位置、濃淡、色、傾き等の
経験的・認知的な既存知識を効率的に利用した理解の促進

可視化の概念

• データセット
• 変数化
• 代数処理
• 尺度化処理
• 統計処理
• 幾何処理
• 座標系処理
• 装飾処理
• 可視化

尺度

1. 名義尺度
2. 順序尺度
3. 間隔尺度
4. 比例尺度

色は間隔・比例には向いていない

Webでの可視化のいいところ

利点

• Webで多くの人に共有できる
• マウスやキーボードによるインタラクションが利用できる
• アニメーションが利用できる

D3.js

SVG操作 + 数値処理 + 可視化ユーティリティ

• selector/attr/style
• scale/nest/array/math
• scale/axis/layout

selection

• .enter()
• .exit()
• .update()

3D円グラフの殺し方 / @AntiBayesian

殺意駆動開発

正しい可視化で正しい状況把握

「3D円グラフ皆殺し」で検索

1. 可視化の目的
2. ？
3. 可視化によって何を得るか
4. 可視化を根付かせられるか

• 目的
  • 売り上げアップ
  • 品質改善

可視化すべきKPI

• 継続率？
  • 率 : 分子・分母とは
  • 翌日継続率
  • 一週間継続率
    • 何を持って継続と見なすか？
    • 状況・サービス次第によって変わる

• PV?
  • 1画面表示したら1PV?
    • 1画面とは？
      • ポップ画像が浮き上がったら？
      • 商品説明長くなって2ページになったら2PV?
      • Ajaxで画面遷移しないようにしたら0PV?
• PVの恐怖
  • 値が乱高下し過ぎ
  • PVを制作サイドにボーナス与えると、売り上げとは関係ないPV稼ぐためだけのページを作り出す誘引
  • PV基本的に使うべきでない
  • 使うなら膨大なガイドライン策定が必須

• 顧客単価？
  • ARPU: 全顧客平均単価 売り上げ/顧客
  • ARPPU: 有料顧客平均単価
  • LTV: 顧客生涯価値
  • 他にもいろいろある
• どれを使えばいいのか？
  • ARPU突然現象 -> 顧客単価が下がったと常に言えるか？
    • CMやキャンペーンで新規流入したからかも？
    • 増減理由が一位ではないためKPIとして不適切
  • ではARPPUを使うべき？
    • 新規流入の影響を受けにくい
    • 有料顧客数は無関係。そのため常に「ARPPUが上がる->売り上げ上がる」ではない

• 万能のKPIは無い
  • 各KPIの性質を尻、KPIの追加・削除をする

• ダメKPI例 : 桶屋-風量モデル

• 何故不適切か
  • ？
  • 直接要因でない

• GIGO
  • garbage in, garbage out
    • ゴミ入れたらゴミしか出てこない
  • KPIもデータも自分で作ろう
  • データを前処理で何とかするの止めよう
    • 手作業止めよう、刺身たんぽぽは自動化せよ
    • ビッグデータ vs 前処理、辛さしかない
    • 前処理しなくていいようにデータの定義からやろう

• 何を可視化すれば良いかまとめ
  • 良い可視化は良いデータ作りから

可視化によって何を得るか

• 価値ある可視化の作り方
  • 様々なデータを切り分ける
    • 年代性別
    • 年月日
    • ログイン頻度
    • 利用金額
    • LVや攻撃力

可視化が根付かないケース

1. 手順が複雑煩雑
2. KPIがいっぱい
3. KPIが理解困難
4. KPIの値が乱高下して読み取りづらい

手順が複雑煩雑

自動化しましょう、BIツール使おう

KPIがいっぱい

結局どれを見ればいいの？ -> 見なくなる

• KPIは必要最低限に抑えましょう
• 必要性を説明できないKPIは即座に捨てる
• ユーザ毎に適切なKPI群を策定する
  • エンジニア、プランナー、経営層、CS、etc...

KPIが理解困難

定義が異様に複雑で難しい
理解するのに数学や統計の知識が必要

KPIを分かりやすい意味に分割する

• 大体複雑すぎるKPIは意味を詰め込み過ぎ

KPIの値が乱高下して読み取りづらい

DAU

Dailing Active User

日々変動が激しいKPIは見るものを振り回す

• より安定したKPIを策定する
  • 定着ユーザDAU: 直近5日間継続ログイン
  • ベテランユーザDAU: 累積30日以上ログイン

倫理の話

糞な可視化 is「顧客はこの程度で騙されるだろう」という悪意

可視化者へ

失敗は仕方ないが決して嘘をつかないよう

皆さんへ

可視化リテラシーを高め、悪意あるグラフの害を避けよう

書籍

統計学とは何か ―偶然を生かす (ちくま学芸文庫)

統計でウソをつく法―数式を使わない統計学入門 (ブルーバックス)

とまあ、Markdownでメモしたものをぱぱぱーっと書いてみたのでした。
この数日前に東京Node学園祭で同じ場所に来てて、@muddydixonさん今週2回目だなーと思ったりとか。
あとあんちべさん、イケメンだったし発表がゆるふわだったりガチだったり、その上でとても大切な事とか発表してたのでものすごいためになった。
一方で、自分はただD3.jsでグラフ描けるようになれば良いかな〜とのんきな感じで参加してたので、イベントの趣旨とは大分ずれた参加者だったかも。