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データアカデミーエッセンス 秋田 第二回

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9/20 データアカデミーエッセンス秋田の2回目の資料です

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データアカデミーエッセンス 秋田 第二回

  1. 1. データアカデミー エッセンス 第二回検討 2019/9/20
  2. 2. アジェンダ 1. 前回のおさらい 13:00-13:05(5min) 2. 準備したデータの確認 13:05-13:15(10min) 3. データ分析 13:15-14:30(75min) 4. 評価 14:30-15:10(40min) 1. 分析結果の確認 2. 説明 3. 影響度 休憩 5分 5. 政策立案 15:15-16:15(60min) 6. 振り返り 16:15-16:30(10min) Code for Japan 2
  3. 3. 前回のおさらい Code for Japan 3
  4. 4. 課題と仮説の連結 • 課題と仮説を連結したツリーを作成します。 • 仮説の作成で皆さんが作成した仮説を、設定した課題ごとに 下記の要領でツリー化します。 仕事の都合など による単身世帯 の転出超過 移動と費用の バランスが悪 い Xx分以内で 行ける活動が 少ない 課題 仮説 仮説 残業多いから 会社に近い方 がいい 賃貸+交通費 だと大阪でも 変わらない 仮説 趣味の活動を 行える場所が 少ない 勉強会やス クールへの参 加がしにくい 詳細化できそうな仮説や 抜けている仮説があれば 追加してください。 家は安いが駅 から遠い 前回の検討結果
  5. 5. 必要なデータの検討 • データによって、そのまま利用できるもの、地域ごとに 集計して利用するもの、個人情報を外した形に加工するもの などがあります。次回は、利用できる範囲内で分析を実施しま す。 • データは、下記のような表でまとめます。 No. 対象データ 所有部署 どのようにデータを出すか 1 現在の世帯ごとの税率 税務担当 統計情報に加工して提供 2 現在の年代ごとの世帯構成率 戸籍窓口担当 統計情報に加工して提供 3 国保加入率 国民保険担当 件数で提供 4 ・ ・ ・ 5 ・ ・ ・ 前回の検討結果
  6. 6. DAエッセンスのステップ 1. データ分析による政策反映の流れ • Step1からStep6のうち、集中的に①③④⑤を研修します。 ①仮説 現状分析 ②対象 データ確認 ③分析 手法検討 ④データ 分析 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果指標 【実データで体験する7 Step】 【8/16 13:00-17:00】 ・全体構成の説明 ・データ利活用基本研修 ・課題確認と仮説の作成 ・仮説を確かめるデータの検討 ・データの表現方法 ・データの分析方法の検討 【9/20 13:00-17:00】 ・準備したデータの確認 ・データ分析 ・評価 ・政策立案 ・振り返り 1度目と2度目の間に データ準備は宿題とし て各自治体で対応して もらいます ⑦効果指標については 資料で皆さんに 共有します
  7. 7. 本日のゴール • 課題・仮説〜政策立案のプロセスを自分で考えやりきる。 • 行動が変わるきっかけとなる気づきを得る。 • アクティブラーニングならではのライブ感を大事にする。
  8. 8. 対象データの選択 Code for Japan 8
  9. 9. ②対象データの確認 • 対象データの確認 • 仮説を確かめるために必要なデータをあげる • データを、どの部門が所有しているか確認する • データは、デジタル化されているのかいないのか確認する • 個人情報が含まれている場合、下記の進め方を確認する • 同意書があるのかないのか • 利用条件に当てはまるかどうか • 匿名加工すれば利用できるのか • 審議会に通せば利用できるのか ①仮説 現状分析 ②対象 データ 確認 ③分析 手法検討 ④データ 分析 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果指標
  10. 10. 個人情報の利用 チェックフロー 特定の個人を識別した形での 活用をしたいか? 「個人情報」として扱う。 条例上の利用目的の範囲内か 条例上の「利用目的」の 「変更(拡大)」ができるか 「統計」での整理を行う。 (目的外利用規制の適用外) 条例上認められる 「目的外利用」であるか 「目的内利用」として利用可 「目的外利用」として利用可 利用可 利用可 利用可 利用可 本人同意を とる 本人同意を 取らなくて もいいよう 条例改正 OR Yes Yes Yes Yes No No No No 自治体の判断で「統計での整理」 が難しい場合は、個人情報として扱う (目的内利用/外利用の判断) 個人情報保護条例条、許される 目的外利用の要件を満たすか (利用目的の変更(拡大)について) 個人情報保護条例条、許される 利用目的変更の範囲内か (利用目的の範囲内の判断) 「個人情報取扱事務」の利用目 的に含まれるか?
  11. 11. 個人情報の提供 チェックフロー 個人情報の利用が可能か 提供情報が個人情報か 条例上「目的内提供/目的外提供」の 区別があるか 個人情報保護条例の適用外 条例上認められる「目的内提供」か 条例上認められる提供か 提供可 提供可 本人同意を とる 本人同意を取らな くてもいいよう条 例改正 Yes Yes Yes No (目的外提供が可能か) 個人情報保護条例 (目的内提供/目的外提供か) 「個人情報取扱事務」の範囲内か なお、自治体によっては、目的内 提供という概念がない場合もある 条例上認められる 「目的外提供」であるか OR Yes No NoNo No Yes
  12. 12. 2. データの情報確認 • 各部門に情報提供の依頼をした際に問題となった点を 各自治体でまとめて発表します。付箋に5分でまとめて 前に貼りにきましょう。 • 各エクセルデータについて、先ほどのチェックフローを利用し て個人情報の利用に問題ないか確認しましょう。
  13. 13. データ分析の表示 Code for Japan 13
  14. 14. ④データ分析 • データ分析 • 実際に集めたデータと、分析手法を使用しデータを分析する。 • 一つの方向から見るだけではなく、見方、目盛りを含めて 何種類かの見方をする。 • 色分けをする場合は、どの単位でまとめるか、閾値を考える。 • 外れ値、例外について、どこまで話をするかは検討。 ①仮説 現状分析 ②対象 データ 確認 ③分析 手法検討 ④データ 分析 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果指標
  15. 15. ④データ分析 • 因果関係を考え「原因となる要因」と「結果となる要因」に ついて、何か(きれい、特徴的)な結果を出せそうなものを 想像する。 • 例:体重が増加する要因と結果であれば、原因と結果の要因を 複数あげて考える。 原因となる要素A (運動時間) 原因となる要素B (接種水分量) 原因となる要素C (接種カロリー量) 原因となる要素D (睡眠時間) 結果となる要素X (増加体重) 結果となる要素Y (増加体脂肪率) 結果となる要素Z (低下基礎消費カロリー) 原因が1つであれば棒グラフや円グラフ、2つであれば散布図やクラスターなど 原因がたくさんの場合は多重回帰もある。 Step3の プラスα
  16. 16. データ分析の基本は3つ • 比較・変化・構成を表現し、結果に差・パターン・変化が ないか確認すること。 比較して確かめる 構成を確かめる変化を確かめる Step3の プラスα
  17. 17. 4. このフェーズは分析に集中しましょう • 今日の目的は、グラフや図柄が出来上がることです。 評価は、次のフェーズで行うので深入りしないでください。 • ルール • Step3で集まっているデータで分析を開始します。 • データ加工が必要だと思うチームは、手を上げてください。 • 表示が正しいかわからない場合も、手を上げてください。 • 表現しようと思ったら、足りないものがあった、曖昧な表示になった そのような場合には、状況をメモしてください。 • 次回も冒頭に少し時間を取るので、一つのデータに集中しすぎ ず、他のデータでの確認もしてみましょう。
  18. 18. 4. データが不足している場合の検討 • 分析するための情報が不足、分析が出せない • 本来あるはずのデータ件数が足りない場合 • 傾向を見たい場合には、別の年度のデータがないか確認する • 実際の件数が足りない場合は、他の代替指標を検討する • おおよその数字が必要な時は複数の近似値を算出して だいたいその範囲という確証を取る方法もある • 本来あるはずのデータそのものがない場合 • 現時点ではデータを作成していない → 研修はダミーデータを使って検証を続ける 実際のデータが集まった段階で、このStepに戻り再開する • 現場に出かけて数字化する、多くのデータはヒアリング等含めて 定性データまでは庁内アンケート、聞き込みで得られる。
  19. 19. 4. データが不足している場合の検討 • 分析するための情報が不足、分析が出せない • 推定を利用する • 構成要素を細かくして、足し算でかんがえる • 専門家に聞く(講師に聞くのもその1つ) • 実は、聞けば分かることも多い。人の頭や力もつかうことも大事。 A B E C D A自体がわからないとしても C+D+Eで計算できないか考える。
  20. 20. 分析結果の評価 Code for Japan 20
  21. 21. ⑤評価 • 評価 • 仮説の想定と、分析の結果が一致したか、一致しなかったか確認する。 • 仮説と一致した場合 • 分析結果の中から、課題に対して効き目のあるパラメータがないか確認する。 • 他に、課題の要因となっている仮説があれば引き続き分析する。 • 仮説と一致しなかった場合 • データ量が不足していないか、データがマスクされすぎていないか疑う。 • 仮説が間違っていれば、違う仮説を考える。 ①仮説 現状分析 ②対象 データ 確認 ③分析 手法検討 ④データ 分析 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果指標
  22. 22. 3. 分析シートの説明 • 下記のシートを利用しながら評価をまとめます。 • 仮説:今回調べた仮説を記載してください。 • 利用したデータ:分析に利用したデータの種類を書いてください。 • 分析手法:どのような手法と表示方法で実現したか書いてください。 • エクセルで作成したシートを利用します。 No. 仮説 利用したデータ 分析手法 分析結果 説明文章 影響度 1 2
  23. 23. 3. 分析結果の評価 • 分析結果を評価して、仮説が正しいか確認します。(15分) No. 仮説 利用したデータ 分析手法 分析結果 説明文章 影響度 1 2 仮説で考えた 結果が出たか はっきり 結果が出たか 仮説自体が 完全に誤りか 仮説は正しかった → 付随して出てくる仮説はあるか はっきり 結果が出ている 方向性は正しそうだが情報が足りない → 詳細化するために必要なデータを決める 仮説は間違っていた → 違う方向性にトライする 仮説を立証するに十分なデータがない → 件数、項目、どのデータを集めると良いか Yes Yes No No No Yes 【分析結果】
  24. 24. 3. 他の人がわかる説明文章にする • 分析結果を、説明文章にまとめます。(15分) • 説明できてこその分析です。分析の結果を、他の人がわかるよう一言 の説明文章にしましょう。以下は例です。 • 課題xxx(交通事故が多い)について、原因yyy(ライトの数)と結果zzz(交通 事故発生率)は因果関係がある。 • 課題aaa(検診率が低い)について、bbb(医院の場所)とccc(検診率)は相関 関係にある。 • ddd(世帯収入)が少ないほど、eee(出生率)が高く、ddd(世帯収入)が多い ほど、eee(出生率)が低い。 • nnn(イベント回数)と、mmm(住民満足度)には関係性がない。 No. 仮説 利用したデータ 分析手法 分析結果 説明文章 影響度 1 2
  25. 25. 3. 課題に対する関係の強さ • 全体に対しての影響度はどうか確認しましょう。 • 分析結果の事実は、全体のうちどこの部分にかかるか評価しましょう。 • 分析に使った、人数、割合、回数など全体のうちのどこでしょうか? 結果として該当する数値はどこの範囲でしょうか? No. 仮説 利用したデータ 分析手法 分析結果 説明文章 影響度 1 2 都市部 市民の全年代の人口 高齢者の人口 郊外地区 郊外地区でバス停から500m以上離 れている人たち(xx%)が対象で。 全市民のyy%が該当。
  26. 26. うまく結果が出なくても、落ち込まない • 分析は、何度も回すことで精度が上げる。 • 基本的には、分析は一定品質以上になると、時間をかけても なかなか品質を向上させることは難しくなる。 • 最初から高品質を狙って時間をかけるよりも、ある程度の品質で 分析を繰り返す方が時間を短縮できる。 • 手段にこだわらず、いろいろな手法で確かめてみる。 • 1つの方法でだめなときは、別の方法を試しましょう。
  27. 27. 政策立案 (1時間だからざっくりと立案) Code for Japan 27
  28. 28. ⑥政策検討 • 政策検討の説明(10分) • 分析の結果、要因が判明するため、対応する政策を検討する。 • 政策の検討時に、各政策を細かな単位に分け、費用・効果の 算出できるよう準備する。 • 費用・効果を算出するためにデータが必要な場合は揃える。 ①仮説 現状分析 ②対象 データ 確認 ③分析 手法検討 ④データ 分析 ⑤ 評価 ⑥ 政策検討 ⑦ 効果指標 No. 政策 政策(小項目) 効果(時間/年) 費用(時間/年) 1 A A1 500 50 2 B B1 40 100 3 B B2 50 10
  29. 29. 政策を考えるときのポイント1 • 課題から、もう一度最終的に達成したいゴールを考える。 若年層人口流 出が超過状態 通勤可能範囲 を明示する (複数案) 人口構成のバランスを とり継続的に都市運営 を担保する ゴールを立てる仮説から 見えた課題 ダイレクトな 解決方法 周辺自治体の企業 就職説明会に枚方 市も参加する ゴールに近づく 別の手法 ゴールや、効果を上げるためには ダイレクトな方法だけではなく 別の手段もあります。
  30. 30. 政策を考えるときのポイント2 • 数値を見て対策を考える場合 • 様々なクラスターに分かれている場合の政策立案 • 例えば、施設の利用率の分布について施策を考える。 現 在 現 在 未 来 未 来 効果 効果 クレーム数や不満の 高い結果があるものは 現象させる手段を考える 利用率など向上させる ことで価値の出るものは 増加させる手段を考える よく利用する まあまあ利用する 利用しない よく利用する層の 家族構成を確認し 他の層で似た構成の 方々にアプローチする 知らない層へのアプローチ方法 来ない層が興味を持ちそうな 新しい分野を取り入れられないか リーチを増やすことを考える 利用するイベントの種類を 確認し、類似イベントを 開けば来るのかどうか検証する
  31. 31. 4. 政策立案 • まずは、ゴールを作る。(10分) • 前のページで説明したことを念頭に、課題を解決した際に 目指すゴールを決めましょう。 各自最低2枚(1枚 はダイレクト、1枚 は別の手段)は付箋 にゴールを書く テーブルの中央に 内容を口に出して 貼っていく 1〜3枚程度に なるようゴールを まとめる
  32. 32. 4. 政策立案 • 政策を考える、施策のツリーを作成する。(20分) • 仮説出しの時に行ったように、今度はゴールを達成するために できる施策をあげ出します。 若者人口を 増やす 周辺自治体へ の通勤者増加 枚方市のブラ ンディング ゴール1 施策 周辺工場への バス路線追加 通勤圏内マッ プの作成 大学生と市民 と交流の場を 増やす 雨が降っても 楽しい枚方 具体的に何をやればよいか わかるレベルに施策を 分解していきます。 施策 施策 遊びの面で、ひらパー以外の 価値観を探す。(浦安市の TDL以外の魅力探しに近い)
  33. 33. 4. 政策立案 • 政策を考える、施策を要素に分解する。(20分) • 施策の対象をどこにするのか要素に分解する。 • 市全体か、重点ポイントに絞るか • 時期を区切るか、通年で行うのか • 特定の世代だけか、全世代か ・全エリアを対象 ・特定地域を対象 ・特定工場のみ対象 ・通勤圏のマップのみ ・周辺の遊び場までのマップ ・市民大学を大体的に告知 ・学生起業支援 ・雨天時に楽しむマップ ・雨天時商店街割引 ・雨天時バス割引補助金 どんな施策のパターン があるかあげ出します。 かぶっているものが あっても構いません。 施策(小項目) 効果 それぞれの効果の大中 小、効果の出るポイン トを書きます 効果については 費用対効果の資料 で学習して下さい 若者人口を 増やす 周辺自治体へ の通勤者増加 枚方市のブラ ンディング ゴール1 施策 周辺工場への バス路線追加 通勤圏内マッ プの作成 大学生と市民 と交流の場を 増やす 雨が降っても 楽しい枚方 施策 施策 次工程で修正できる ように、今回は 想定の大中小を記載
  34. 34. 施策一覧表を作る • 検討した施策を一覧表にまとめます。 赤枠のエリアを埋めましょう。 • 今回の結果を、準備したエクセルに、ゴールのツリーから、 施策(中項目)、施策(小項目)をまとめましょう。 No. 施策(中項 目) 施策(小項目) 効果(時間/年) 費用(時間/年) 費用の項目/効果の項目 1年目 2年目 3年目 1年目 2年目 3年目 1 施策1 施策1-1 2 施策2 施策2-1 3 施策2 施策2-2 このシートは お土産です
  35. 35. 振り返り Code for Japan 35
  36. 36. • 各チーム、下記3点を端的に発表しましょう。 1. 課題と仮説は何か 2. データ分析の結果、評価はどうか 3. 政策として考えたことは何か
  37. 37. 補足資料 指標・費用対効果 Code for Japan 38

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