[レポート] Alteryxで加速するAnalytics Process:Tableau Data Day Out 東京 #tableau

先月の2018年02月28日(水)、ANA インターコンチネンタルホテル東京にてTableauのカンファレンスイベント『Tableau Data Day Out 東京』が開催されました。ランチョンセッションではイベントのゴールドスポンサーであった弊社クラスメソッドの企画セッションとして、株式会社リクルートライフスタイル 前田 周輝 様に『Alteryxで加速するAnalytics Process』というテーマでお話し頂きました。当エントリではその内容についてレポートしたいと思います。

イベントの詳細等については以下をご参照ください。

目次

 

セッション概要

セッション概要は以下の内容となります。

登壇者:
株式会社リクルートライフスタイル Data Product Strategist 前田 周輝 様

セッション概要:
Alteryx を導入して3年。「導入の背景」と「現場のAnalytics Process がどう変わったのか?」 を実際のユースケースも交えながら共有させていただきます。

 

セッションレポート

ERPベンダー営業、スタートアップを経て株式会社リクルートライフスタイルに入社、Webサイト改善チームのリードとしてデジタルマーケティングやビッグデータインフラ、分析等に取り組んでいる前田様。Tableauユーザー会代表も努め、書籍『Tableauデータ分析~入門から実践まで~』の著者にも名を連ねています。Alteryxの出会いから分析プロセスに於ける課題、そして何故Alteryxを利用するに至ったか等についてお話頂きました。

 

Alteryxとの出会い

 

Analytic Processの課題

Alteryx社のロゴ脇にも記載されている『The Thrill of Solving』(解決のスリル)というフレーズは前田様もお気に入り。

 

Why Alteryx?(なぜAlteryxを採用したのか?)

 

ユースケース

#1. Alteryx x Tableau

以下truestar社の事例を筆頭に"鉄板シナリオ"多数。

  • 主なポイントは以下。
    • Alteryx と Tableau の分担をしっかりイメージしておく
    • In-DB 系処理は Tableauの方がシンプル
    • Cross Tab, Transpose , Multi-Row は Alteryxを活用

#2.機械学習 × A/B Testing で収益UP

仮設を検証し、直接的な収益インパクトとインサイトの提示など間接的な貢献を推進するチームで活用。

チームが掲げる4つのスタンス

 

Alteryx x DataRobot x Tableauで高スループットの実現

上記ユースケース#2の実現に於いて、プロダクト毎の「担当範囲」を図示したものが以下。「アナライズやモニタリングの部分は範囲が被っているが、これらの"被り"を無くすようにしたい...というのは正直難しい」、「被っている部分については、どのツールを使っていくかという"見極め"が必要」と前田様はコメントされていました。

 

Alteryx x DataRobot x Tableau実演デモ

今回のセッションでは、この組み合わせで実際にどのように操作を行い、作業を進めているのかについての「実演」デモが行われました。実際はシナリオに沿った形で前田様が事前に収録・編集した動画を流しながら、都度前田様による解説が入るという形となっていましたが、非常にスムーズで分かり易い内容でした。以下キャプチャを交えながらデモの流れについて触れていきたいと思います。

デモ実演で行ったのは「バイク購入者予測のステップ」。大きく以下の流れで作業が進んで行きました。

  • 1.AlteryxでDataPrep
  • 2.DataRobotにデータ投入
  • 3.通勤距離も加えたい
  • 4.Alteryxで距離計算
  • 5.DataRobotに投入
  • 6.Tableauでダッシュボード化

デモ環境として用意したのはAlteryx/Tableau/DataRobot。

Amazon RedshiftとEXCELでそれぞれ地理データ作成に必要な情報を用意します。

地理情報作成(CreatePoints)を行った上で、

双方の情報を結合(Join)させようとしますが、上手くいきません。内容を確認してみると、

結合の際に用いていた都道府県コードが、片方は数字ゼロ埋め("09")、もう片方はゼロ埋め無し("9")という形になっていたためにマッチしないものがあると怒られていました。

ここでは該当する項目のゼロ埋めされている方に一手間加えて、

「数値に寄せて一致させる」事に。

結合させる際のデータ型についても指摘があったので、微調整を行って対応します。結合出来た情報はEXCELとして一旦ローカルに出力させました。

ローカル出力させたEXCELを、今度はDataRobotからファイル参照する形で読み込ませます。

読み込んだ時点で、データの内容や傾向について様々な切り口で確認する事が出来ます。予測したい内容等を設定の上、「Start」ボタン押下で処理開始。

処理中。現在どの様な処理を行っているのかについても適宜その内容や状況を確認する事が可能です。

処理完了。結果についても同様に様々な内容や切り口で確認する事が可能です。

DataRobotで処理した予測データをEXCELで出力し、今度はそれを使ってTableauで可視化してみます。

必要な情報や設定を加え、

今後のアクションに必要な可視化ビューを作成していきました。(※下記内容は途中経過ですが、実際のデモではより細かく詳細な情報を踏まえたものを作成していました)

という形で一連のデモ実演完了。Alteryx/DataRobot/Tableauそれぞれを分かり易い形で解説した、非常に見応えのある内容となっておりました。

 

KGI - KPIの因果をひも解く

  • 37度、10秒の流通:トピックを「自分ごと」として認識させるのが大事。
  • また「すぐには動かない数字」「動かせる数字」を活用したVizを作ることが肝要。

 

今後の展望

 

まとめ

というわけでTableau Data Day Out 東京、株式会社リクルートライフスタイル 前田 周輝様によるランチョンセッション『Alteryxで加速するAnalytics Process』のレポートでした。デモをふんだんに交えた今回のセッション、非常に参加者の方々に好評だったようで、以降の弊社展示ブースにも多くのお客様にお越し頂く形となりました。前田様、ありがとうございます!

そして当日ブース会場にお越し頂き、お話させて頂いた皆様、ありがとうございました!

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