この文書は何か；
Tableau の DATASABER(※) 認定制度の一環で、
勉強会を開催しよう！というお題があったので、実際に開催して思ったことをつらつらと書きます。
(*) DATASABER とは → https://datasaber.world/
■□■ つ 発表資料はこちら
要約；
- 今回、計３回勉強会を行ってきました。同僚／組織外合わせて計15人の非 Tableau 経験者が参加
- 営業／エンジニア／コンサルなど様々な職種の方がいたが殆どの人が Tableau 知ってた（知名度恐るべし）
- お決まりの Visualization 問題はアイスブレイクとして優秀でした ※ p.3-p.p8
- デモは緊張するけど、かなり興味を引いてもらえた！LOD 計算を使ってしまい、少しリスナーを置き去りにした感...
- 参加者たちは、Tableau 名前は聞いたことある... → Tableau を一言で答えられる！ようになったと思います。Tableau の普及に貢献できたかな
好感触なFBも、手厳しいFBもありました；
今回は、参加者がみんな Tableau も BI ツールもほぼほぼ知らない方々だったので、
資料のテイストとしてはかなりイージーな内容にしております。
● Visualization クイズは基本だけど、刺さってた 
冒頭に参加者に参加して頂いて緊張感を与えつつ、且つ、
ビジュアライズに気を使うことによる即効性を体感してもらって、掴みには最適なネタだなぁと実感しました。
資料作ってて思ったけど、Tableau DATASABER でビジュアルの重要性を学んで、
特にプリアテンティブ・アトリビュートを意識した資料立て付けになってきたかも。。。（位置、サイズは勿論、色彩とかも・・・
）
● デモンストレーションは絶対必要ですね 
第一部：座学、第二部：デモといった構成にしたんですが、
第一部でいかに Tableau 凄いんだぜ！を説いたところで実際に使っているところを見ないと、理解するのは難しいですよね。
「簡単にデータソース読み込めるよ！」とか、「簡単にグラフ作れるぜ！」とか、「簡単に作った絵をWeb公開できる！」とか。。。
後ほど、デモの部で何を題材に Tableau を動かしたかは詳しく触れるようにします。
● ホントに、Tableau を使って意思決定していいのか
？
難しい質問ですが、半分 Yes, 半分 Noみたいな回答をしました。
学生時代の私なら迷うことなく 100 % 絶対、間違いなく Yes って答えてたけど、社会人になって丸くなったかな。
以下、上のような回答をした思い。駄文です。：
もちろん、客観的な事実に基づいて判断することは大変重要で、
その判断は単純な問題に対しては精度の高い解答を導くと思います。
一方で、社会人になり、各論的な問題に対して「正解」となる単純判断を下すだけでは観点が満足でないことを学びました。
業務における問題は巨視的で、往々にして０−１で答えを導けるようなクリアなものばかりではなく、確率論的に限りなく正解に近いであろう方向に流れを持って行くことが重要であると実感してます。（抽象的すぎるな...）
そのためにも、小さな問題を完璧にコントロールすることは大事であり、
データに基づいた高い精度での「正解」はこのスコープにおいてはとても大切であると思っております。
大学院時代、宇宙の研究してたときは、データに基づかない結果は容赦無く吐き捨てられてたなぁ、懐かしい。社会人になってしまった。
デモンストレーション；
今回は、①：データ抽出（サンプルスーパーストア）、②：データの可視化、③：ケース問題の設定／解答をハンズオンしました。リアルタイムでエクセル読み込んで、スピーディーに絵を作っていくデモは驚いてくれてる方が多かったです。
特に、Tableau ユーザーなら基本である、文字列データである「都道府県」を地理的役割に変換して、日本地図上にマッピングするのは、ビジュアル的にも結構良く映ってくれたみたいで反響大きかったな。
Python ユーザーがいて、「Python で作るとしたら結構時間かかりそう...
」みたいなナイスサポートなコメントが良かった（笑）
今回拘ったケース問題としては、
「スーパーストアの新規顧客減少問題に対して解を出し、施策を講じるべきかを判断する材料を作ってください！」
といったもの！営業とか、コンサルタントの同僚がいたりしたので、上手くハマるような設定にした。
Viz としては以下のような絵をみんなで作って、結構楽しいデモンストレーションになったと思います。
※ オーダ年ごとの売上における、「顧客ごとの最初のオーダー年」を色としてマッピングしてるんだけど、
※ LOD 計算を使ってるから、そこの説明をなぁなぁにしてしまった。反省...
このデモを通しまして、、、
別に、新規顧客数ってデータが生データにあるわけではないけど、自分で計算してやることで、 新しいインサイトを得ることができて、これこそがデータサイエンスだよーっみたいな感じで上手くまとめました。
最後に
① Tableau 動かしてるところ見られるの大変だ（KTさん凄いな；；）
話す側になって分かったことは、Tableau を動かしながら、人に説明をする難しさです。
結構、テキトーにおいてガチャガチャ動かして、いい感じに仕立て上げて行くみたいな脳死プレイをしていたせいで、
ゴールのVizまでに「意味のないプロセス」が何度もあることが人に見せながら作ることを通して顕現しました。これめちゃくちゃ時間の無駄だな。
② 資料のまとめにも書いたけど（ちょっと過激だけど）
データ分析が流行ってるからって、データ分析の「デ」も知らないでお客さんに提案するような人になっちゃダメ 🙅♂️ （自責の念です）