「One of DBD」Vol.2 コロナ禍の影響分析について

 

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DBDでデータアナリストとして働いている太田尚子です。
いつも担当している仕事はデータ分析及びデータエンジニアリング回りを担当しています。

「One of DBD」2回目のバトンを受け取りましたので、今回は、コロナ期のデータ分析+データに基づいた施策は非常にいろいろなことを考慮をしなければならないので、それに基づいてどのようなポイントを検討すべきかを考えました。

 

|そもそもコロナ(COVID-19)とは

2019年の終わりごろに発生したのを皮切りに、世界で瞬く間に感染が拡大した新型コロナウイルス、COVID-19。
日本では初めて2020年1月16日に感染者が確認され、それ以降猛威を振るい続けており、現時点でも治療方法が見つかっておらず、全世界で感染者が増え続けています。

 

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厚生労働省 国内発生状況2020年11月13時点

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国立感染症研究所HPより

このウイルスによる影響で世界中の人々の行動様式が変化したといわれています。
例えば、外出自粛によるオンラインショッピングの増加、イベント等の自粛など、コロナ前・コロナ後で生活が変わり、コロナ前の生活に戻る兆しがまだ見えません。(2020年11月現在)

また、政府による経済介入(GoToトラベル・GoToEat・GoToイベント)などの施策による局所的な売り上げ増など、いろいろな要素が絡み合って、このような時世の中でデータ分析を行うというのは私たちでも非常に難しいと考えています。

そのため、通常のデータ分析であれば、シーズナリティや施策実施状況を考慮した上で進めていけばよいのですが、社会自体が変化していく中では、以下を考えながら、適切な分析を実施していく必要があります。

 

【分析に当たって】
・分析対象にどのような影響があるのか
 モノやサービスなどのニーズはどのように変化したのか
 顧客のマインドはどのように変化したのか
 公的な施策の影響はあったのか、あったとしたらどのように影響したか
・何をどのように比較するのか
 どの数字を比較するのか
 どの期間を比較するのか
 どのようにコロナ禍による影響を排除するのか
 
【モデル化に当たって】
 コロナ禍の影響とそれ以外の要素をどのように切り分けるのか
 コロナ禍による社会への影響をどこまで考慮するのか
 コロナ禍による影響をいつまで反映されるのか

 
もちろん機械学習等を利用して反映していくという方法もあると思いますが、コロナ禍の状況を意識しすぎてしまうケースもありますので、要件の整理が必要になります。
どのように要件の整理をしていくかについては内容やお持ちの課題による部分もあるので、ご興味ある方はぜひお問い合わせください。


私自身、今後どのように社会が変化していくのか非常に興味がありますし、変化を着実に見つめていきながら、社会に貢献していければ(…というと言い過ぎかもしれませんが)と考えています。


引き続き、社会情勢を考慮しつつデータに基づいた施策と分析を続けていければと思います。

 

お読みいただきありがとうございました!