概略
2021年11月17日水曜日の18時から、合同会社長目として３回目のイベントを開催しました。
イベントの内容は「経済センサス」という日本の経済統計を活用して、「ヘルシーなランチを提供するお店の出店候補地域を探す」というものでした。
その候補地域を探すのに、どのような作業が必要か、またデータを活用するのに実際のデータをどのように操作するか？また位置データがあった方がどれくらいわかりやすいかを示しました。
内容
データ選択・候補地の条件を考える
「ヘルシーなランチを提供するお店の出店候補地を探す」という課題がまずありました。そのデータ選びですが、お昼ご飯を食べに出るところといえば、職場で働く人が多い地域であるということで、法人の基礎情報を持つ経済センサスの基礎データを使いました。
そして、その条件選択は次の要件を設定しました。ちなみにこの条件の設定は、私がこんな感じかなぁということで設定しただけで、この辺りは企業に蓄積されたノウハウなどが実際に役立つところです。
- 働く人の人数が多い
- 女性の割合が高い
- 競合が少ない
❶はどうせお店をやるなら人が多いところが良い、❷はヘルシーなランチは女性に受けそう、❸はどうせなら競合がないところが良いなぁという視点からそれぞれ設定してみました。
実際には、この辺りは対話して自社の特徴を出せる点です。力を入れましょう。
実際にデータを触る
条件が絞れたので、それを元に課題に役立つ形にデータを加工していきます。
数値データと位置データをダウンロードし、それを使える形にし、気になるデータの分布を確認、その後候補地のデータを作っていきます。
しかし、上のような状態だと京都に詳しい人はどのような場所かわかるかもしれませんが、そうでない人にはわかりません。私も長年京都に住んでいますが、わかりません。
あと、データとして絶対数がわかるのは良いのですが、集客を考えるとどちらかというと人口密度がわかった方が良いような気がします。
そのあたりを位置データをマージして、補完していきます。
データのマージにはKEY_CODEというデータをキーにするのですが、それも大きなデータでは一筋縄にはいきません。
今回の場合、データの入力漏れが１箇所あり、データがうまくマージできないという現象が起こりました。教科書などではそのようなことは起こらないのですが、当セミナーでは実際に起こったことも解説しています。これにより、トラブルに動じない心が育つと思います。
その後、エラーを処理して、データをマージし、人口密度などのデータを作成しました。競合を0人（宿泊・飲食サービス業で働く人）＋人口密度、女性比率が高いエリアを京都で絞りました。位置データがあると、地図でその状態が体感できます。
この辺り、どの程度条件を緩めていきながら、良いところを探すかというのも一つのポイントになることがわかります。
当日のスライドは下のような感じでした。
全ての資料はchomokuのgithubにございます！
https://github.com/chomoku/seminer/tree/main/2021_11_17
まとめ
以上のような感じで、「ヘルシーなランチ店の候補地を探す」という課題に「経済センサス」（位置データ）を使って取り組めるということを示しました。
質問もいろいろいただき、嬉しかったです。アンケートをお忘れの方は、より良いイベント開催のため、ご回答の程よろしくお願いいたします。
合同会社長目では、このようにデータを活用した課題解決のサービスを提供しております。こんなことやってみたいけどできそうかな？などと思われたら、お気軽にお問い合わせください！
あと、イベントで「質問はどうすれば良いか？」という問い合わせをいただきました。
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