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連環データマガジン 景気ウォッチャー 2016年01月号(2015年12月度データ)
- 3. 全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/1/31 3
・景気ウオッチャーの内、現在の消費者の動きを、全国11地域で、2015年9月か
ら12月までの第3四半期について、各業種のビジネスの現場が伝えるデータを使
用。
基本的には3ヵ月前と比較した景気判断、その理由としての市場動向、さらに追
加説明文等の多様な多次元データを、マシンラーニングで情報圧縮し、クラスタ
化した.
・現状を理解するため、多くの量的質的属性を組み合わせて、分別し、それらを
判別し、組み立てて解釈する、解るために、分かり、判るアプローチを採った。
2016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
- 7. ◇ 「景気ウオッチャー調査」のデータ
・2013年1月より、2015年12月までの“現状の家計動向”の推移を見る.今回は、2015年度第3四半期に注目する。
・この間の全国平均は46.8と、前年同期比+3.6ポイントではあるが、50.ポイントを下回った.
・対前年度比で各地域ともプラスではあるが、消費税アップの影響から抜け出ていない時点との比較からである。
・沖縄だけは50ポイントを上回っているが、その他10地域とも、50ポイントに到達できなかった。
景気ウオッ
チャーのDI
2016/1/31 7
Dual ComBine Analysis
2016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
Dual ComBine Analysis「景気ウオッチャー調査」のデータ
全国 北海道 東北 北関東 南関東 東海 北陸 近畿 中国 四国 九州 沖縄
2013年1月 48.3 47.8 45.3 44.6 49.6 47.4 51.1 53.2 48.5 48.8 46.4 51.0
2013年2月 51.7 52.6 46.4 48.0 51.8 50.3 56.5 56.3 52.4 53.0 51.1 58.0
2013年3月 56.9 55.7 53.6 53.8 58.3 55.8 58.5 62.6 57.9 54.4 55.5 56.5
2013年4月 55.5 54.7 52.6 53.4 57.2 55.9 57.3 59.6 54.4 54.5 53.7 54.6
2013年5月 54.4 51.9 52.1 55.4 55.3 50.7 56.7 58.8 53.4 51.2 55.5 55.6
2013年6月 52.2 58.6 51.0 50.4 53.6 48.5 54.1 55.0 52.2 50.0 50.0 52.9
2013年7月 50.6 56.9 47.6 47.6 51.4 50.5 49.6 52.0 51.7 50.0 49.6 52.9
2013年8月 49.3 54.9 48.4 46.0 49.2 50.2 47.4 48.8 47.9 50.8 49.0 62.0
2013年9月 50.6 52.8 47.6 47.1 52.9 49.5 50.0 53.0 49.8 49.2 50.8 58.0
2013年10月 49.2 52.2 45.4 46.5 49.2 49.5 50.0 50.4 50.9 46.8 50.4 54.8
2013年11月 51.3 50.0 48.4 49.1 50.0 53.9 50.4 54.6 52.5 51.2 51.5 49.1
2013年12月 53.1 53.5 49.1 51.7 53.8 56.6 52.2 54.1 53.7 54.4 51.8 48.0
51.1 52.1 47.6 48.6 51.5 52.4 50.7 53.0 51.7 50.4 51.1 52.5
2014年1月 52.2 51.9 48.3 50.4 54.3 54.3 49.6 53.7 53.8 50.0 52.7 50.0
2014年2月 50.2 55.3 45.9 41.3 47.8 53.1 52.2 53.4 53.2 52.5 50.4 55.8
2014年3月 57.0 52.6 55.4 53.7 59.5 55.7 52.9 60.1 57.4 62.3 57.0 60.6
2014年4月 37.2 37.3 35.9 34.7 40.5 38.7 36.8 40.4 32.7 29.1 36.4 41.7
2014年5月 42.1 38.8 37.8 43.4 45.5 40.8 44.6 43.1 40.1 43.7 41.7 48.1
2014年6月 45.1 46.5 43.5 43.9 46.8 44.7 43.9 46.8 43.3 45.6 44.4 50.0
2014年7月 49.4 49.1 49.8 48.7 50.1 47.9 48.2 50.3 49.8 49.6 46.5 61.6
2014年8月 45.8 46.7 44.8 46.2 45.4 47.2 46.0 49.9 43.6 43.6 42.0 47.2
2014年9月 46.7 45.7 46.2 44.7 46.4 47.7 43.7 50.2 44.8 46.5 47.7 48.1
2014年10月 42.3 41.3 40.2 39.7 39.4 42.3 46.0 45.9 41.7 41.5 44.8 50.0
2014年11月 39.5 33.7 38.6 35.7 36.1 39.5 39.6 43.2 41.7 43.6 43.0 43.5
2014年12月 44.2 39.5 41.3 40.1 45.9 45.1 43.0 48.2 43.1 41.8 47.2 47.9
2014年9-12月平均 43.2 40.1 41.6 40.1 42.0 43.7 43.1 46.9 42.8 43.4 45.7 47.4
2015年1月 43.9 46.3 42.5 41.2 43.6 45.4 45.1 47.4 41.0 44.6 42.0 45.4
2015年2月 48.4 48.7 46.0 44.6 49.6 47.2 50.8 52.3 46.8 49.6 47.8 51.0
2015年3月 50.9 51.9 49.1 47.1 50.0 48.0 56.3 54.1 50.9 49.6 53.8 50.0
2015年4月 53.2 55.8 51.6 51.1 53.1 51.5 59.3 55.0 51.6 49.6 55.0 51.9
2015年5月 53.6 53.2 53.0 50.4 55.4 53.2 59.3 53.4 53.6 50.4 52.9 55.8
2015年6月 50.4 53.2 48.6 47.4 51.9 48.8 51.5 53.6 49.6 49.6 48.8 53.7
2015年7月 50.8 55.6 48.7 47.7 49.9 50.5 51.5 51.2 50.9 52.2 52.3 55.0
2015年8月 48.8 52.0 46.2 45.0 48.4 49.2 53.3 50.4 48.7 46.9 48.3 57.0
2015年9月 47.0 49.1 45.6 42.5 45.5 44.7 50.8 50.8 45.4 46.6 48.6 59.3
2015年10月 48.1 46.2 44.9 47.1 48.4 48.8 47.4 49.5 48.7 45.7 49.8 56.0
2015年11月 44.4 44.6 42.3 42.7 44.1 45.8 47.4 44.2 48.3 40.9 42.7 48.1
2015年12月 47.7 51.0 45.7 43.8 49.1 47.7 47.1 45.7 52.4 46.9 48.4 46.9
2014年9-12月平均 46.8 47.7 44.6 44.0 46.8 46.8 48.2 47.6 48.7 45.0 47.4 52.6
対全国比 0.0 0.9 -2.2 -2.8 0.0 0.0 1.4 0.8 1.9 -1.8 0.6 5.8
対前年同期比 3.6 7.7 3.1 4.0 4.8 3.1 5.1 0.7 5.9 1.7 1.7 5.2
対前々同期比 -4.3 -4.4 -3.0 -4.6 -4.7 -5.6 -2.5 -5.5 -3.0 -5.4 -3.7 0.1
- 8. 全国の景気動向まとめ Dual ComBine Analysis
2016/1/31 8
・家計動向に関する景気ウオッチャーのクラスタリング
今回は、2015年度の第3四半期の4か月間の景気判断DIについて、月
別に、地域要因、業種要因、市場要因、およびDIの理由等の5要因で4
クラスタに分類
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- 16. 全国の景気動向の政府の見解 Dual ComBine Analysis
◆今月の内閣府の見解
・内閣府は、“家計動向関連DIは、飲食関連などが上昇したこと等から上昇した”としている。
・また、景気の現状判断DIは、“3か月前と比較しての景気の現状に対する判断DIは、48.7となった。家
計動向関連、企業動向関連、雇用関連のすべてのDIが上昇したことから、前月を2.6ポイント上回り、2か
月ぶりの上昇となった。また、横ばいを示す50を5か月連続で下回った。”としている。
2016/1/31 16
内閣府
の見解
平成27年10月調査結果(抜粋):景気ウォッチャー調査:今月の動き(10月)
12月の現状判断DIは、前月比2.6ポイント上昇の48.7となった。
家計動向関連DIは、飲食関連などが上昇したこと等から上昇し
た。企業動向関連DIは、非製造業が上昇したことから上昇し
た。雇用関連DIについては、上昇した。
12月の先行き判断DIは、前月に対し横ばいの48.2となった。
企業動向関連DI及び雇用関連DIは上昇した一方で、家計動向
関連DIは低下した。
なお、季節調整値でみると、現状判断DIは前月比0.4ポイント上
昇の50.5となり、先行き判断DIは前月比0.3ポイント低下の51.1
となった。
今回の調査結果に示された景気ウォッチャーの見方は、「景気
は、中国経済に係る動向の影響等がみられるが、緩やかな回
復基調が続いている。先行きについて
は、中国経済の動向など、海外情勢への懸念がある一方で、観
光需要や受注の増加、雇用の改善への期待等がみられる」とま
とめられる。
2016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
http://www5.cao.go.jp/keizai3/2016/0112watcher/watcher1.pdf
- 17. 「景気ウオッチャー調査」データから処理の概要~ Dual ComBine Analysis
◆データ処理の概要
1.入力データ
・内閣府の「景気ウォッチャー調査」 データ.
ただし、この調査には家計動向関連、企業動向関連、
製造業、および雇用関連DIの3種があるが、家計動向関
連の現状判断のみを扱う.
2.前処理手法
・景気の動きを観察できる人々からインタビューした景気
動向に関する具体的状況の説明文を解析し、地域を11
の景気影響要因により特徴付ける.それをもとに、各地域
の代表的な景気動向に関する具体的状況の説明文と
キーワードを抽出する.
3.連環データ分析による処理
・地域、季節影響要因、キーワード、説明文の関係をクロ
ス表に表現.連環データ分析により、機械学習とAIルー
ルで、情報圧縮し、DCBマップに展開して、意味を抽出.
データ例
処理
◆「景気ウオッチャー調査データ」例
・例:北海道の一部のみ掲載.“3ヵ月くらい前”に比べ景況感を訊ね、その理由を訊いている.
・“良くなっている”、“やや良くなっている”、“変わらない”、“やや悪くなっている”、“悪くなっている”
◆データ処理の概要
2016/1/31 172016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
- 19. 景気ウオッチャー調査のジャンル別構成
内閣府の定義
小売関連 商店街・一般小売店 商店街代表者
一般小売店経営者・店員
百貨店 百貨店売場主任・担当者
スーパー スーパー店長・店員
コンビニエンスストア コンビニエリア担当・店長
衣料品専門店 衣料品専門店経営者・店員
家電量販店 家電量販店経営者・店員
乗用車・自動車備品販売店 乗用車・自動車備品販売店経営者・店員
その他小売店 住関連専門店経営者・店員
その他専門店経営者・店員
その他小売の動向を把握できる者
飲食関連 高級レストラン経営者・スタッフ
一般レストラン経営者・スタッフ
スナック経営者
その他飲食の動向を把握できる者
サービス関連 旅行・交通関連 観光型ホテル・旅館経営者・スタッフ
都市型ホテル・旅館経営者・スタッフ
旅行代理店経営者・従業員
タクシー運転手
通信会社 通信会社社員
レジャー施設関連 観光名所、遊園地、テーマパーク職員
ゴルフ場経営者・従業員
パチンコ店経営者・従業員
競輪・競馬・競艇場職員
その他レジャー施設職員
その他サービス 美容室経営者・従業員
その他サービスの動向を把握できる者
住宅関連 設計事務所所長・職員
住宅販売会社経営者・従業員
その他住宅投資の動向を把握できる者
その他家計の動向を把握できる者
Dual ComBine Analysis
景気ウオッチ
ャーのジャン
ル
2016/1/31 192016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.
景気ウオッチャー調査のジャンル別構成
- 20. 発行 データ・ケーキベーカ 株式会社
編集 連環データ分析研究会
イラスト Hisam. Chyan
Photo T. Hirata & Aki . kara
URL:http://www.dcb.co.jp/
facebook:https://www.facebook.com/socialweathermap
編集後記
今回は、2015年12月のデータの結果を受け、同年度第3四半期の分析とした。従来は、単月ごとの分析であったが、先月号では地域
差よりも、業種別の差異の方が特徴的だった結果から、もう少しマクロに近い視点から、トレンドを分析することに挑戦した。
従来、応用統計学やデータ分析法では、データタイプ別に、計量値と計数値の分野で別れ、順序値や時系列データもそれぞれ専門
分野が異なって発展を遂げてきた。また、基準となる変数があるかないか等でも、さらに定性的な変数は、また別な分野とされてきた。
昨今、ビッグデータが注目され、2012年には、Googleが猫のパターンを抽出したり、囲碁のプロをAIが倒したというニュースが流れ
た。しかし、まだまだ、応用開発に向けて今はまだ、発展途上段階にある。例えば、外的基準のあるデータ(教師データありとも言われ
る)セットがその数だけでなく、情報量も豊富に存在する問題に限られている場合が多い。
また多くの場合、ある人工的な評価基準を使って、科学的で最適であるとすることで、正当性を主張するいわゆる規範的な問題を取
り扱う方法論が多い。それが課題解決に有効かどうかはまた別問題である。ディープラーニングは確かに外的基準が無くても、情報圧
縮によって、パターンに集約する問題も扱えるが、操作的なシミュレーションモデルが得られない。
Dual ComBine Analysisは、データ処理の専門家でなくても、データに基づいて自らの主張を検証し、整理して表現するための、誰で
も使える方法を目指している。今回のレポートは、基準的変数として5段階の景気DI、業種、市場の様子、コメントの文章等に加え、地
域の時系列データを含む多様なデータタイプを扱った。
こうした多様な変数群の相互相関性の探索法はまだ既成のデータ分析法では、困難であろう。今回は、今まで封印していた連環
データ分析のアドバンスド版を使用した。前回予定した景気変動要因とそのトレンド探索にトライしたが、全体を俯瞰し理解を深めて理
解するためのクラスタとそのプロファイリングが、やや分析が甘かったように思われる。
今回の表紙のクリスマスの写真は、亡き畏友が遺した文化資本の1つで飾らせて頂いた。
広く皆さまからのご批判やアドバイス、コメントなどを頂戴できれば幸いです。
平成28年1月31日
Dual ComBine Analysis
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2016/1/31
2016 © Data Cake Baker Corporation. All rights reserved.