第3の波
データサイエンスは統計学者、開発者のためだけのものではありません。
データに興味のある人なら誰もが世界で最先端のアルゴリズムを使って
ビジネスデータを簡単に分析できるべきです。
Exploratoryがそうした世界を可能にします。
ExploratoryのシンプルなUIによって、誰でも簡単に最先端のデータサイエンスの手法を使って、あなたのデータから様々な発見をすることができます。
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利用者の声
Exploring data is a key part of my duties. Exploratory allows me to quickly walk through different scenarios, add paths, visualize and revert a few steps when I need to, all in an easy to use interface. It saves me quite a bit of time...
David Meza
Chief Knowledge Officer, NASA
This is an awesome UI experience for Data Scientists.
Marcos M. Campos
Head of AI @BonsaiAI
Exploratory has changed my data analysis workflow. Now I am able to use one tool from data wrangling to modeling, but it is also flexible so that I can use it with other tools if needed by the client.
Sara Vasquez
Data Analyst, Education
I can spend my time thinking about the data and coming up with questions regarding the underlying patterns rather than spending time learning all the details of the R system.
Brian Landes
Consultant at Open Sky Consulting, LLC
You mix the power of R with a beautiful user friendly interface. I once explored a table with more than 40 millions rows in Exploratory !
Dr Anne Jamet
Anne Jamet (MD-PhD), Clinical Microbiology Resident, Hôpital Necker Enfants Malades
日本人エンジニアによる開発ということもあり、日本語対応がびっくりするほどしっかりしており、日本語カラム名など何のそのです。マッピングなども今時ツールらしくしっかりサポートしており、当然ながら予測や回帰などのツールはRの機能そのものを使えるのでおそらく他のツールの追従を許さない豊富さです。特筆すべきは、PowerBIが弱いテキストマイニング系のツールがそろっており、日本語対応も相まって、非常に貴重な存在になっていると思います。
増谷 修 (Osamu Masutani)
Data Scientist at Japan Taxi
すべての人にデータサイエンスを
最新のデータサイエンスでは、さまざまな種類のデータを扱うことができ、機械学習や統計アルゴリズムを使用して、深い統計の知識がなくてもデータに隠れているパターンや傾向を見つけることができます。しかし、それはデータサイエンティストとプログラマーに限られています。
Exploratoryは誰もが、プログラミングを必要とせずに、モダンで最先端のデータサイエンスのアルゴリズムに簡単にアクセスできるようにします。私たちは誰もが最新のテクノロジーにアクセスし、データを通じて世界をより深く理解していくべきだと強く信じています。
Exploratoryによるデータサイエンス
データへのアクセス
Redshift、BigQuery、PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server、Vertica、MongoDB、Presto、Google Analytics、Google Spreadsheet、Twitter、Web Page Scraping、CSV、Excel、JSON、統計ファイルなど、さまざまなデータソースからデータを迅速に抽出できます。もしくは、Rスクリプトを自分で書くこともできます。
データの加工
典型的なデータサイエンスプロジェクトでは、80%の時間がデータの加工に費やされていると言われています。 ExploratoryのシンプルでインタラクティブなUIは、より効果的で、より楽しいデータ加工の体験を提供します。
データの可視化
Exploratoryの提供するさまざまな可視化の手法によって、データを探索し、隠れたパターンを素早く発見することができます。興味深い洞察を見つけたら、Note、Slack、Medium、Wordpress、ウェブサイト、Twitter、Facebookなどを使ってすばやく共有することができます。
機械学習 / AI / 統計
機械学習、AI、統計アルゴリズムは、データ科学者やエンジニアだけのものではありません。あなたもそれを用いることで、効果的にデータから隠されたパターンや傾向を見つけることができます。 Exploratoryは、プログラミングや統計的なバックグラウンドがなくても、だれでも簡単に選りすぐりの最新のデータサイエンス・アルゴリズムを使って日々のビジネスでのデータ分析ができるのを可能にします。
ベイジアン A/B テスト
テスト結果を検証する適切な方法を持たずにA/Bテストを実施することは、お金を無駄にするだけでなく、ビジネスにとって悲惨な結果になる可能性があります。ベイジアン A/Bテストフレームワークでは、ベイジアン統計の手法を使用することで、テスト結果をわかりやすい形で簡単に検証することができます。
生存分析
リテンションや離脱率(チャーン)を的確に分析するには、コホート分析が必要です。さらにそれを正しく理解するには、コックス回帰やKaplan-Meierのような統計的アルゴリズムが必要です。Exploratoryを使用することで、問題を抱えているコホート(グループ)や、どのような機能が顧客をつなぎとめているかを簡単に見つけることができます。
時系列予測
最近のモダンな機械学習アルゴリズムは、より良い結果を予測するモデルを、深い統計の知識なしに構築することができます。時系列予測もその一つです。興味のある指標を予測するだけでなく、傾向や外れ値を素早く見つけることもできます。
変数重要度
ランダムフォレスト、GLMなどのアルゴリズムは、あなたの興味のある、もしくは導きたい結果に対して、どの属性や変数がどのように影響するかを素早く、さらに効果的に見つけるのに役立ちます。
and many more!
ダッシュボード
ダッシュボードを作成してビジネスメトリクスを共有し、スケジュールをすることで定期的に更新することができます。
コミュニケーション
マークダウンエディタを使って、ノートを書いたり、スライドを作成したりして、あなたのインサイトを他の人と簡単に共有することができます。インタラクティブなチャートやテーブルを埋め込むこともできますし、あなたの好きなRパッケージを使ってインサイトをより柔軟に表現することもできます。
コラボレーション
データサイエンスはチームスポーツです。CSVとしてデータを共有することは、データの前後にあるすべてのコンテキストを失ってしまうため、協業には向いていません。Exploratoryでは、再現可能なデータとステップ、さらにはそのステップごとの注釈を含めた形で共有できるので、チームのみんながお互いの仕事を簡単に、さらに効率的に理解し合うことができます。
拡張性
あなたのお気に入りのRパッケージ、Rの関数、空間情報を可視化するためによく使うGeoJSON、よくチャートに利用するカラーパレット、さらには独自のデータソース等など、Exploratoryは様々な形でのエクステンション機能をサポートします。また、コマンドラインモードを使って、直接データと対話をすることも可能です。
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トレーニング
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