東京大学にて代表 横山がデータ分析の授業を行いました(2024年度)

昨年に引き続き、2024年度も東京大学(東京都文京区)にて、代表の横山がデータ分析の授業を行いました。
<授業概要>
- 内容 :Python によるデータ分析の実践
- 大学 :東京大学 経済学部
- 授業名:渡辺努ゼミ プロアクティブラーニングセミナー
- 期間 :2024 年 5 月〜2024年 7 月
- 参加者:学部 3 年、4 年の学生 17名
- 講師 :株式会社風音屋 代表取締役 兼 東京大学 金融教育研究センター 特任研究員 横山翔
- ゲスト:NE株式会社 執行役員 三原信基、NE株式会社 Berg Hannah、NE株式会社 甲斐愛佳
いずれも敬称略。記載している所属情報は実施当時のものとなります。
<カリキュラム>
- 「Python で学ぶ入門計量経済学」(https://py4etrics.github.io/)の輪読会およびハンズオン演習
- ネクストエンジンの取引データを用いた実証分析
<データ提供>
NE株式会社様(https://ne-inc.jp/)にマスキング済みのデータをご提供いただきました。NE株式会社様は、複数ネットショップを管理するSaaS型 EC Attractions「ネクストエンジン」を運営しており、年間1兆円を超える流通データを保有しています。このデータは「2021年に13.2兆円であった国内物販のEC市場(経済産業省)と比して相当の割合を占めており、ECモール横断のデータとして他に類を見ない」ものとなっております。
また、風音屋の「オープンデータ収集基盤」を介して、以下のデータを用いています。
- 技術コミュニティ BQ FUN:加工済みオープンデータ https://bqfun.jp/docs/jpdata/
- 株式会社truestar様:Prepper Open Data Bank https://podb.truestar.co.jp/
- Google Cloud様:Google Cloud Marketplace https://console.cloud.google.com/marketplace
<授業のアンケート結果(一部抜粋)>
- Pythonの使い方、データ収集から分析までの一連の流れを学べた。
- 実践的な分析に挑戦する良い機会となりました。ありがとうございました。
- 輪読を通じて分析に必要な内容を一通り学べたのは良かった。また、アウトプットの機会が設けられているのも良かった。

- 前半のPythonパートでは、毎回の分析演習があったおかげで、少しずつ理解を深められたと感じています。
- Pythonスキルの幅を広げることができた。特に、物価指数を作る過程で、データフレームを適切に加工するスキルを身につけることができた。
- Pythonでヒートマップやグラフを書くことができるようになった。視覚化することのわかりやすさを実感できた。
- Pythonを用いた回帰分析の手法を体感することができた。
- Pythonのコードを1から学び、自分でコードの意味をある程度理解したり、チャットGPTを使って簡単なコードを書けるようになった。一方で、dfをイメージ通りに変形するのに時間がかかってしまったり、for文を多用したら計算時間が長くなってしまった。自分で悩みながらコードを書くことも重要だと思うので、今後に活かしたい。
- データ処理の方法や難しさを学べた。データ分析の一端に少しでも触れられたことは有意義だったが、もっとやれたと悔しくもある。Pythonの教材を見直して改めて勉強したい。

- データの前処理が想像以上に奥深いことに気付きました。前処理の仕方によって結果が変わることを体験できました。
- ECサイトの売上データを分析するという貴重な機会をいただけて楽しかった。
- 生の実際のデータを触らせていただける機会は初めてだった。データ分析に興味を持つきっかけになったと思う。とても楽しかったです。
- 大規模なデータを扱う機会は非常に貴重だと思う。練習用のデータを扱ったことはあったが、リアルな生の大規模データに触れたのは初めてだった。
- 大規模なデータであっても、Pythonによって複合的に分析できる点が良いと感じた。

- 分析のテーマを考えたりどのようにデータを集めるか考えたりするフェーズが楽しかった。秋のグループ論文や卒業論文にも活かしたい。
- 自分の生活の感覚と一致するか検証してみた。楽しかったです!
- 今回は商品カテゴリや販売チャネルを絞って分析したが、機会があったら発展的な分析に挑戦してみたい。①CPI(消費者物価指数)に近づけた品目のバスケットを作る。②よりEC市場の特徴を捉えた品目に注目してEC物価指数を作る。③ラスパイレス指数でなくトルンクビスト指数を作成する。④品目ごとの寄与度の時系列変化を考察する。
- 他の班の発表を聞いて、実際に役立ちそうな分析テーマを設定するなど、もっと工夫できたらよかったなと感じた。
- 楽しかった。分析力がついたと思う。

- グループでの作業を行う前に、各人の担当をしっかりと決められなかったことは反省点でした。結果的に一部の人に負担が偏ってしまいました。
- グループワークを振り返ると、4年生から3年生にもう少し丁寧に作業の流れを共有すべきだったかなと思いました。Pythonコードを書く担当は3年生に限定しても良かったかもしれません。
- 自分の成長を実感できた。多くの経験値を得られたと思います。
<風音屋の事業内容>
- データ分析のための学習環境の提供
- データ分析のトレーニング/研修講座の提供
- 共同研究の支援
- データ基盤の構築、運用保守
- 技術顧問(顧問契約での技術サポート/分析サポート)
風音屋はこれからも教育活動やデータ分析支援を通じて、地域社会や各産業の活性化に貢献してまいります。