前から気になっていたGoogle Data Studio(無償版）をJリーグのデータを見える化しつつ、試してみました。

Google Data Studioはデータをダッシュボードやレポートにまとめて、共有できるいわゆるBIツールです。できることは、大きく以下の4つ。

1. データソースへの接続
2. データの加工
3. データのビジュアライズ
4. レポートの共有

データソースとしては、CSV/AdWords/BigQuery/Google Spanner/Google Cloud SQL/Google Cloud StorageGoogleアナリティクス/Googleスプレッドシート/MySQL/PostgreSQL/Search Console/Youtubeなどが公式にサポートされており、サードパーティー製のコネクターも用意されています。

基本的な流れとしては、

1. データソースを作成する。
2. 使用するデータソースを指定し、レポートを作成する。
3. 見える化したいデータをどう見せたいかに応じて必要なグラフをレポートへ貼り付ける。
4. グラフに対してデータソースのどのデータを使うか、どのキーでソートするかや、判例の表示有無、使用する色やフォントなどのスタイルを設定する。
5. 必要な分だけ3〜4を繰り返す。
6. レポート上で各グラフの表示位置、サイズを調整。

という感じ。レポートは複数のページで構成可能です。

今回は2つのCSVファイルから2つのレポートを作成してみましが、操作方法は簡単で、ほとんどマニュアルを読まずになんとかなりました。

ただ、Google Data Studioは1つのレポートで接続できるデータソースが1つに限定され、ドリルダウン機能もないため、分析フェーズでは使いにくいかもしれません。

しかし、簡単に見栄えの良いレポートを作成して、素早く共有できるので、一般的な業務でのレポーティングにはかなり使えそうです。

今回作成したレポートは以下のURLから参照できますので、興味がある方はどうぞ。

• 2017年Jリーグディビジョン2 最終成績
• 2018年Jリーグ登録選手情報(少し表示に時間を要します)

横浜FCの得点6位、失点9位で10位に対し、長崎は得点7位で失点3位で2位か。やはり守備は重要ですなぁ…

群馬と名古屋がグラフ上の特異点になっている。町田はもう少し順位が上でも良さそうなポジション。

Jリーグ登録選手出身者マップ(2018)

Jリーグ登録選手ポジション別出身地(2018) FW/MFは神奈川県出身者がトップ。DF/GKは東京。攻撃的な神奈川。

Jリーグ登録選手生年別人数(2018) もっとも多いのが1995年生まれ。全体では1967年生まれから2002年生まれまでと幅広いですねぇ。35歳差ですよ…