2022年10月1日こーにゃんこんにちは、こーにゃんです。『Exploratory』とは?Exploratoryは日本語で「探索的な」という意味です。本記事で紹介するExploratoryはデータサインエンスをサポートするツールです。誰もが自分でデータをすばやく探索し、意思決定に役立つインサイトを発見し、他のメンバーに効果的に伝えることを可能にします。出典:Exploratory引用文を一言で表現すれば「データサイエンスの民主化」でありExploratory社のビジョンでもあります。アルゴリズムなどを横断的に扱う。出典:Wikipedia簡単に言うと「データから新しい発見を導くこと」です。誰もがデータから新しい発見をして、さらに別の誰かに伝えることが出来る、これをサポートしてくれるツールがExploratoryです。プログラミングの知識が必要?データサイエンスというとプログラミングの知識がないとできないと思われるかもしれません。Exploratoryを利用するのに基本的にプログラミングの知識は不要です。ExploratoryはRというプログラミング言語で構築されていますので、R言語の知識があればより拡張性は高まります。プログラミングの知識はなくてもあっても、インサイトを導く時間を短縮し誰でも簡単に利用することができます。R言語の知識はないですが、十分使えています!Exploratoryを提供するのは製品名にもなっているシリコンバレー発ベンチャー企業のExploratory社です。シリコンバレー(アメリカ)といってもCEOは日本人の西田勘一郎さん、メンバーも全員が日本人です。Exploratory社紹介はこちら『Exploratory』との出会いCOVID-19(コロナウイルス)感染症の流行の中で、テレワークになると時間的余裕が出来ました。余裕のできた時間で何か個性的で有用性の高いスキルを身に付けられないかと考えていました。(←動機)そんな中でExploratoryが開催するオンラインセミナーに参加したのがファーストコンタクトでした。これだっ!?私の周りにはデータサイエンスに精通した人は数少なく(=個性的)、データを使ってビジネスシーンで意思決定の動機を導き出す(=有用性)事は、まさに私の動機にピッタリだったのです。出会いから月日は流れ2022年に入ってExploratoryを契約して本格的にデータサイエンスを学ぶことにしました。3798出典:Exploratory(2022年5月現在)いずれのプランでもまずはトライアルでExploratoryを体感してみることをオススメします。引き続き利用したい場合は利用環境に適したプランを選択できます。アカデミックプランは無料!?教育機関なら無料で導入できるので、ぜひ検討の一案にしたいですね。私は個人利用なのでパーソナルを契約していますが、ビジネスよりも扱えるデータ容量が少ないだけでパーソナルでも十分な機能が備わっています。ビジネス利用の場合は扱うデータ容量によって2プラン用意されており、さらに特定のクローズ環境での利用のためにコラボレーションサーバーも準備されています。BIツールで有名なTableau(タブロー)の個人プランが年払い$70なのでTableauの半額くらいで利用できるのもオススメのポイントです。利用できる機能やシーンによって価格が高いか安いかは一概には言えません。導入に不安を持たれている方はExploratory社のHPから契約前にコンタクトして相談されることをオススメします。2022年スタートの自己投資はこれだ!と決めて契約しました。出典:Exploratory(2022年5月現在)データサイエンスの民主化を掲げるだけあって充実のセミナーです。以前はオフラインの対面だったようですが、コロナ感染対策によりオンライン(Zoom)でのセミナーが中心となっています。オンラインだから参加しやすいですね。いずれのセミナーもCEOの西田さんはじめ、日本人スタッフが丁寧に教育、解説してくれます。有料セミナーはExploratory利用者向けに統計解析、データ加工、テキスト解析を学ことができます。Exploratory使い方セミナーは初心者や学び直したい方にも1から使い方を教えてくれるので契約後も安心です。データサイエンス勉強会やオンライン・セミナーはデータサイエンスだけでなく統計学やビジネスについても学べるのでオススメのセミナーです。時間がある時はセミナーに参加して刺激をもらっています。データサイエンス勉強会やオンライン・セミナーはExploratoryのホームページや西田さんのYoutubeチャンネルでも動画が公開されるのでオンタイムでセミナーに参加できなかった時や復習にも便利です。記事冒頭でもお話ししましたが、Exploratoryはシリコンバレー発ベンチャー企業でありながらCEO以下メンバー全員が日本人です。アメリカでの活動が中心ですが、日本での活動も盛んに行われているのはこれまでお話ししてきた通りです。to(マニュアル)が日本語で豊富に掲載されています。困ったことや質問を直接相談したい場合はホームページ上のチャットやメールでコンタクトすることもできますし、Zoomを利用してオンラインで対応もしてくれます。私もオンラインサポートを受けましたが、とても丁寧でした。なんといっても日本人である以上、日本語でコミュニケーションが取れるのは1番の安心です。機能面エクセルが使えるなら難しくないデータさえあれば気軽に統計解析ができる外部サービスから簡単にデータを取得できるエクセルが使えるなら難しくない*スマホはクリックして拡大データテーブルはエクセルやナンバーズ(mac)のような表計算ソフトのスタイルに似ています。統計や機械学習のアルゴリズム、ダッシュボードやレポートの作成といったデータサイエンスには欠かせないタスクを簡単に行うことを可能にします。出典:ExploratoryExploratoryでは表計算ソフトにはないデータ加工の過程をステップとして全て可視化してくれています。表計算ソフト上でデータ加工して修正する時に、どういう加工をしたかブラックボックスになり後から修正するのに苦労した経験はないでしょうか?Exploratoryならステップを選択して必要な修正ができますし、加えた修正の即時反映が可能です。データ加工した後はチャートタブから可視化したり、アナリティクスタブから統計解析にも利用できます。表計算ソフトはほとんど使わなくなりました。Youtubeチャンネルデータさえあれば気軽に統計解析ができるk-Meansクラスタリング-バイプロット加工したデータはアナリティクスタブから統計解析に利用できます。上図は2022年版世界幸福度ランキングをK-Meansクラスタリングでカテゴリー(クラスター)分類した結果です。カテゴリー分類とは、ある条件のもとで類似した個々のデータをいくつかのグループに分けること。K-Meansクラスタリングの結果、3つのカテゴリーに分類されることが直感的に分かります。定量的に分類結果を見るために箱ヒゲ図を見ます。k-Meansクラスタリング-箱ひげ図クラスター1はスコアが平均、クラスター2はスコアが低い、クラスター3はスコアが高いカテゴリーに分類されることが簡単に可視化できます。幸福度ランキング上位の国がクラスター3、下位がクラスター2に分類される事は感覚的に分かりますが、本当に正しいのでしょうか?例えばブルガリアは全146カ国で半分の73カ国よりも下位である85位ですが、ランキング上位が集まるクラスター3に分類されます。このように単純にランキングの良し悪しで判断するのではなく、データを別の角度から見ると新しい発見が得られます。難しそうなことを誰でも簡単にできるのがExploratoryの素晴らしいポイントです。専門家でない私でも簡単にできました!外部サービスから簡単にデータを取得できるこーにゃんデータってどこから取得できるの?ビジネス利用の場合、勤める会社にエクセルなどで管理されているデータがあればすぐにExploratoryで使うことができます。私のような個人利用の場合は手持ちのデータがなくてExploratoryを使う価値を見出せないケースもあると思います。ExploratoryはFREDやe-Stateなどから経済データ、拡張機能から株価や天気データなども簡単に取得できるので心配する必要はありません。FRED(連邦準備制度経済データ)からは経済データを取得することができます。上昇が話題になっているな?日米金利差拡大に伴う10年物債権利回りの推移について調べる際も簡単にデータを取得してExploratoryで重ね合わせのラインチャートを作ることができます。【ラインチャート】日米10年物債権利回りこーにゃん米国債権利回りの上昇が騒がれているけどコロナ前も高かったんだ!誰でもどんなシーンでも簡単にデータを取得して新たな発見ができるのはExploratoryが有用であるポイントの1つです。個人利用でも自由に好きに使えるのでむしろ利用頻度は高いです。『Exploratory』活用事例こーにゃん私がどんなことに使っているのか紹介します。当ブログをご覧頂いている読者様にはお馴染みの「トレンド解説」で使用しています。googleトレンドやキーワードプランナーからデータを取得し棒グラフや折線グラフなどで可視化し、私なりのインサイトをご紹介しています。【ラインチャート】googleトレンド-サステナブル-またTwitterサーチから単語を抽出してワードクラウドで可視化したり、世界や地域データを使用して地図で可視化したりと、直感的にデータを表現することができます。ランキング-ウェルビーイング-こーにゃんブログで使うにはインパクトがあってお気に入りです。社会問題の独自考察ニュースや新聞などメディアを賑わせている社会問題について公開データ(e-StatやFREDなど)を使用して独自考察しています。「コロナウイルス感染症の流行により首都圏から地方への移住者が増えた」と聞いた事はないでしょうか?この仮説をe-Statを利用して総務省が公表している人口推計のデータを取得し、Exploratoryで可視化して考察してみました。以下の考察では「転入÷転出(転入/転出)」として1より多ければ転入が多い、1より小さければ転出が多いとしました。転入/転出は順調に伸ばしています。「東京からの転出者は増えたが、東京から遠ざかる人は少ないのではないか」と言うインサイトを導きました。コロナウイルス感染症の流行の中でも宮城県への転入/転出が2019年から大きく伸ばしています(0.94→1.01)。2011年の東日本大震災からの復興が進んでいること、またコロナウイルス感染症により大都市に住む必要が無くなったことから「震災によって他県に移住した人が戻ってきているのではないか」というインサイトを導きました。このようにデータから新しい発見を導き出すことで、例えば「新規出店する場所は首都圏がいいか?地方が良いか?」の議題に対して適切な判断をすることができます。宮城へ出店したら顧客獲得が期待できるかもしれないな。まとめ本記事では私のオススメ、Exploratoryというデータサインエンスをサポートするツールについてご紹介させて頂きました。オススメするポイントをおさらいします。機能面エクセル(Windows)やナンバーズ(Mac)が使えるなら難しくないデータさえあれば気軽に統計解析ができる外部システムから簡単にデータをインポートできる個性的で有用性の高いスキルを身につけたいという動機から出会い、新しい知識と可能性を引き出してくれたExploratoryに感謝しています。Exploratoryひよっこユーザーですが、Exploratoryとの出会いと付き合いが私の豊かな人生の一助となるようにこれからも学び続けたいと思います。最後まで読んでいただき、とても嬉しいです!もしこの記事を読んでExploratoryに興味を持っていただけたら、まずはホームページを覗いてみてください。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。世界の貧困を知ることから始める私たちに出来ること最近のコメント表示できるコメントはありません。