RETAIL TECH 2018.01.06
ESASYのデータ集計と型について〜Google Data Studioでグラフを描こう（１）〜
遊びがお仕事Naoyaでございます。
さて、最近はすっかりESASY屋さんとなっておりまして、社内でも「何屋？www」と笑われる日々を送っております。そんな中でも最近は、ESASYを活用した運用のサポート、データ活用のアドバイザリー業務が主な業務になって来ました。
そこでESASYのデータの見方を一度、明文化したほうがいいなと思いBlogを書くことにしたわけです（遅いw）
ESASYで取得できるデータについて
Blogなので平文でになってしまいますが、ご了承ください。
- RecordID
- DeviceID
- UserID_DeviceID
- Action
- Age
- ContentHash
- CrossIn
- CrossOut
- DateTime
- Diameter
- Duration
- Gender
- Kind
- ObjectCount
- Pathway
- Snapshot
- Source
- WanderX
- WanderY
- X
- Y
- Alias
実際に利用するデータ項目例
- Action — ESASYの検知モード（Moving =交通量検知/Watching = 顔検知）
- Age — 年齢（年齢性別推定モードの場合のみ）
- DateTime — 計測時刻（TimeStamp型）
- Diameter — 対象オブジェクトの大きさ(≒計測対象への距離）
- Duration — 計測時間（交通量モードの場合＝滞在時間/顔検知の場合＝視聴時間）
- Gender — 性別推定値（1 に近いほど男性 / 0に近いほど女性）
- ObjectCount — 計測対象数（交通量検知の場合は１レコードを複数同時計測する場合がある/顔検知の場合は論理的に１のみ）
- WanderX — 計測が終了した時の対象オブジェクトのX座標
- WanderY — 計測が終了した時の対象オブジェクトのY座標
- X — 計測を開始した時の対象オブジェクトのX座標
- Y — 計測が終了した時の対象オブジェクトのY座標
- Alias STRING — 端末固有名の任意コード
ストーリーの組み立て
ストーリーとは、そのデータグラフを見るときに人間が理解できる「人間語」を作成する作業です。多くの人はどんなにすばらしいグラフでも、説明がなければグラフの意味を理解することはできません。が、グラフも突き詰めればただの縦軸・横軸に割り振られた「条件」でしかなく、主語と述語が存在します。
さて、実際に行なっている作業手順にそって「ストーリー」を組み立てる事をご理解いただきましょう。
店舗前交通量のデータ集計ストーリー
ここまでくれば、何月何日の店舗前交通量はカウントで取得されます。
ディスプレイ視聴数のデータ集計ストーリー
この場合のActionの値はWatchingです。
端末別に色分けするとこんな感じになります。
Date型/Calender型データの応用
食わず嫌いの克服
非エンジニアの型には、呪文だからけで何がなにやら・・と思われたかもしれないですが。1日頑張ってもらえれば、理解できると思います。やってることはただの翻訳です。理系とか文系とか関係ないですし、むしろ言葉の組み立ての問題であれば文系の領域です。
なぜここまでしつこく掘り下げて書いたかというと、ESASYを導入いただいた多くの企業様、担当者様に何度も伝えてきたメッセージであり、事実「やってみたら、意味がわかった」という感想をいただいてけいるからです。食わず嫌いで、こういうの苦手というのは「英語が苦手がら見るのもいや」といってるレベルと変わりません。
（僕も英語はわかりませんが、単語単位で理解しないと仕事になりません）
利用しているBIツールの操作はExcelやWordとなんら変わらないです。
エクセルで集計資料を作っている(SUM関数使ってる）のと同じレベルの作業内容だと、まず知っていただきたいのです。
※ Google Data Studioの公式の日本語ドキュメントだれかくだしあw
