Datasaber 課題：Viz作成-03

Datasaber 課題：Viz作成-03

■ この文書は何か：

Datasaber 課題で、なんでもいいからデータを用いて Viz を作成して公開せよ！！
っていうフリースタイルな課題があったため、やったことと学んだことをめちゃくちゃラフにまとめる。第三弾

■ 結論：

• やったこと；
  • 警視庁の犯罪発生情報 DB から、東京都の自転車盗を持ってきて解析
  • 自転車盗件数 No.1 の大田区について、自転車盗を減少させるために、どのような働き掛けをする必要があるかを、データ分析結果より論じる
• 成果物；
  

1. データセットの用意と、目標設定

警視庁の犯罪発生情報 DB から抽出。
（Special Thx ：https://www.keishicho.metro.tokyo.jp/about_mpd/jokyo_tokei/jokyo/hanzaihasseijyouhou.html）

Column	Data 例
市区町村（発生地）	中央区
施錠関係	施錠した
町丁目（発生地）	日本橋大伝馬町
発生場所の属性	道路上
発生年月日	2019/09/30
管轄交番	本町交番
被害者の年齢	10歳代
被害者の職業	大学生

2. 解析

• 東京都大田区の自転車盗の数に着目して、大田区内のどの交番で発生件数が多いかを可視化
  • また、発生件数が多い交番での自転車盗が減少した場合、区内ランクにどう影響するかをアクションとして解析した

除外前	除外後

• ダッシュボードアクションフィルターから、「除外」を選択することで実装
  （参考：https://youtu.be/yOIDQZ3siBs?list=PLR1ulf4cyh2lTnNKO1m3_VGgKRLczHOgO&t=1117）

3. インサイトと今後の展望

• インサイト
  • 大田区内の上記 2 つの交番で発生件数が多いことが分かった
  • また 2 つの交番における被害者年齢を解析したところ若者（特に 20 代）の被害数が多く、その半数は施錠をしていないとの証言をしていた
    → アクションとしては、若者への「施錠」の促進が有効であると考える
• 今後の展望
  • 20 代の被害が多い理由が、大田区蒲田の特色に起因しているのかどうかなどに踏み込んでいない
  • ここに踏み込むことで、効果的な上記アクションの実現方法などを検討できる可能性がある
    • 大学が付近に多いなどであれば、大学で促進を実施してもらうなど