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とよたおいでんバスICカードデータ分析（公共交通マーケティング研究会 豊田合宿）
- 2. 進捗 2 ◼午前 データ分析レクチャー（福本） ◼午後1 復習 ◼午後2 データを触ってみる Excelピボットテーブルに慣れる OD表を作る ◼夕方 全員参加型 ライトニングトーク ◼午前 通過人員グラフを作る ◼午後 報告会
- 5. 5 実際
- 6. 作業風景 6
- 7. Excel ピボットテーブルとの格闘 7 乗並 び 乗車停留所 豊 田 市 駅 西 口 市 役 所 元 城 町 ３ 丁 目 広 路 町 税 務 署 南 豊 田 市 福 祉 セ ン タ ー 1 豊田市駅西口 0 18 10 403 23 90 544 2 市役所 5 0 1 12 0 1 19 3 元城町３丁目 11 0 0 0 0 0 11 4 広路町 150 3 0 0 0 0 153 5 税務署南 21 0 0 1 0 0 22 6 豊田市福祉センター 59 8 0 0 0 0 67 総計 246 29 11 416 23 91 816
- 11. ライトニングトーク 11
- 13. 豊田市素人がバスの改善提案？？ 13 ◼豊田市来訪歴 • 公共交通利用：今回、JCOMM2018 の2回 • 車で走り回ったことはある • 愛地球博の裏で愛知9泊@オリエンテーリング世界選手権2005運営 ◼公共交通利用歴 • 豊田市駅 のみ • おいでんバスの利用 なし ➡土地勘なし、計画不明、課題不明、仮説なし ◼作業 • 今朝5時頃から作業開始 • 豊田市公共交通基本計画、路線図を眺め始め、各種データをDL • 豊田市素人なので、ミクロな提案よりも地図で全体から抑えていこう！
- 15. 圧倒的車社会 15
- 17. 普通の路線図 17
- 25. 25 おいでんバスの改善提案
- 26. 豊田市の目標 26
- 30. 30 まとめ
- 31. データ分析のプロセスとは 31 ◼いわゆるデータ分析のプロセス • データ抽出 • 前処理（クレンジング） • 集計 • 可視化 • 考察 ◼それは改善プロセスの一部に過ぎない • 分析には目的がある • 計画通りに効果が出ているか検証 • アラート/クレームの実態確認、対策立案 • 投資したシステム・データの活用 • 前後の工程も必要 • 目的/目標設定、アラート/クレーム収集、データ取得 • 分析結果を元に実施する • 改善プロセスの中にデータ分析を組み込む
- 32. 誰がどこまでできるのか 32 ◼規模によって必要なツールは変わるが基本は同じ • 小規模、一時的ならExcelで充分 • 数十万件なら扱える • 大規模、恒常的ならIT投資も必要 • 例）阪急バスではQlikViewを導入 • システムだけあっても意味が無い。 • 分析・意思決定の試行錯誤をして、何をシステム化すべきか見極め継続的改善 ◼相互理解が必要 • 立場によって関心や裁量が違う • 現場 ⇔ 管理職 ⇔ 経営陣 • 事業者 ⇔ 行政 • 事業者 ⇔ メーカー/システム ⇔ コンサル/分析 • 全体では様々なスキルが必要 • バス事業、交通計画、アンケート、機器、データ処理、分析、プレゼン… • チーム結成、方向性統一、相互理解が成果を生む！