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データサイエンスラボ③(経営コンペ:最終報告会)

2023年03月02日イノベーション・ラボ

秋学期に入って2つ目の公募型データ解析コンペティションへの参加です。「令和4年度データ解析コンペティション(経営科学系研究部会連合協議会)」、その予選にあたる部会の最終報告会を終えましたので、報告をします。

経営科学系研究部会連合協議会が主催する「データ解析コンペティション」は、1994年から毎年開催されているコンペで、同連合協議会に名を連ねる団体(今年度は7団体)が5つの部会に分かれ、部会ごとにデータ分析結果の報告を行い、その優秀チームで全体最終報告会に臨むというものです。
私たちのチームは、「日本計算機統計学会データ解析スタディーグループ」(CS-DAS部会)に属し、25チームと戦うことになりました。審査は、学生部門(22チーム)と一般部門(3チーム)に分けて行われます。

スケジュールは次のとおりでした。

2021年8月9日:発会式
2021年9月12日:データ提供
2021年12月3日:CS-DAS部会中間発表会
2022年2月23日:CS-DAS部会最終報告会
2022年3月20日:成果報告会

データは、楽天様から提供いただいたECサイトの購買データで、年齢を区切り(20歳から80歳までを15歳刻みで4分割)、各年齢層から10万人ランダムに抽出したデータです。2019年と2020年の2年分、すなわち、4年齢層×2年分の8ファイルが提供されました。
ファイルには、1つの行に1つの買い物として、購入週、性別、地域(北海道、東北、関東、中部、近畿、九州、沖縄)、価格帯(1000円刻み)、商品ジャンル(大・中・小分類)が記録されています。最も小さいファイルで約79万行、最大は約258万行あり、2年分合わせると1200万件の買い物データを分析するということになります。
昨年と同様、巨大ファイルが扱えるエディタ(EmEditor)を駆使して、単純集計や対象とするデータの抽出を行っていきました。
年齢、性別、地域による購入金額や購入件数の違いをみたり、1年52週×2年分の推移などを見ていきました。楽天セールで大きく購入件数が動くことや新型コロナの影響も見えてきました。一方で、個人IDがないことやいくらの商品をいくつ買ったかという情報を丸めてあるので、どういう分析をすればよいか悩むことになりました。
とりあえず、全体の様相や特徴を明らかにすることをもって、12月3日の中間発表会に臨みました。

中間発表会はオンラインで行われました。発表が後半の方だったので、他の参加チームの取り組みを発表前に目の当たりにすることになり、緊張しての発表となりました。勉強になったのは、目的の設定の仕方、手法の用い方、結果への導き方に納得させられたり感心させられたりしました。

中間発表のあとは、すぐに、12月17日のわかやまコンペの最終発表会の準備にかかりましたので、年明けから、最終報告会の準備にかかりました。上にも書いたように、分析の観点を定めるのがなかなかむずかしく、大きなデータを扱うことは問題なかったものの、重回帰分析などでよい結果が出なかったり、気象や年中行事などの外部データとの連携からも興味を引く知見が得られず、最終報告会の日がどんどん近づいてきました。

結果として、食品に着目し、コロナ禍の影響を公開しているV-RESASのデータとリンクさせたり、商品カテゴリーのトップ3の購入件数を年齢別、地域別に比較するとともに、実際の商品から売り方の提案などを行うことにしました。

最終報告会は、対面とオンラインのハイブリッド形式で行われ、われわれはオンラインで参加しました。25発表中18番目、ギリギリまで発表のブラッシュアップに時間を使いました。

質疑応答を入れて10分の枠の中で、7~8分で発表し、質疑応答もこなしました。何とか乗り切った感じです。

続けて、残り7件の発表の後、休憩に入り、17時40分から、情報交換会 ・表彰式です。各チームから一言ずつ、感想や反省を述べたのち、審査結果が発表されました。


結果は・・・残念ながら、CS-DAS部会の代表として、全体の成果報告会には行けませんでした。
ゼミ内でも、この1年間の取り組みの反省会をもったのですが、全国の大学が参加するコンペティションに参加し、実際のデータに触れること、多くの人の前で発表を行ったこと、いろいろなアプローチがあり、データ分析の奥深さを知ることができたなど、自分の成長に繋がるよい経験となりました。4年次の卒業研究では、これらを活かしていこうということになり、今年度1年の活動を終えました。

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