Exploratory デスクトップ
 
Exploratory デスクトップのシンプルでモダンなUIは、データの加工、可視化、 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環境を提供します。

Rを基盤として作られているので、何万とあるオープンソースのパッケージを使って簡単に機能を拡張することができます。
 
 
 
 
Exploratoryを使ってできること
データを使ってビジネスの課題を解決するにはデータサイエンスの5つの柱であるタスクを行う必要があります。それらは、データアクセス、データの加工、可視化、アナリティクス、そしてコミュニケーションです。

Exploratoryのシンプルで使いやすいUIは、それぞれのエリアで最高の機能を提供するだけでなく、それらの機能が統一された経験として提供されるようにデザインされています。
 
 
データアクセス
豊富な種類のビルトイン・データソースを使ってデータを簡単に取り込むことができます。さらにカスタムRスクリプトを書くことで自由自在に様々なデータを取り込むこともできます。
サポートされているデータソース
 
 
データの加工
データラングリングの文法をもとに1からデザインされたExploratoryのシンプルなUIを使って、様々なデータの問題を柔軟に解決していくことができ、さらにインタラクティブなエクスペリエンスによって、データの加工を効率的に行っていくことができます。
何ができるのか見てみる
 
 
 
 
データの可視化
ExploratoryのシンプルなUIにより、豊富な種類のチャートを使ってデータを様々な角度から簡単に可視化していくことができます。また、分析から得られたインサイトを他の人に直感的に伝えていくために、柔軟に可視化していくこともできます。
何ができるのか見てみる
 
 
 
 
アナリティクス
統計 / 機械学習
データサイエンスをこれから始める人でも、すでにやっている人でも、 ExploratoryのシンプルなUIを通して、様々な最先端のオープンソースの統計や 機械学習のアルゴリズムを使って簡単にデータを探索し、深いインサイトを 素早く発見していくことができます。
何ができるのか見てみる
ベイジアン A/B テスト
生存分析
時系列予測
ランダムフォレスト
 
 
ダッシュボード
コミュニケーション
すでに作成したチャートやアナリティクスを使ってダッシュボードを素早く簡単に作ることができます。さらに、スーパー・パラメーターを使うことでダッシュボードをより、インタラクティブにさらに高度に分析的なものとすることができます。また、スケジュール機能を使うことで、データをいつも最新の状態に保つこともできます。
 
 
 
 
ノート & スライド
コミュニケーション
Exploratoryの文書作成環境は、分析より得られたインサイトをまとめるためのレポートを書いたり、プレゼンテーションのスライドを作成したりという作業を高速化し、さらにチャート、アナリティクス、画像、動画、Rスクリプトなどを簡単に挿入していくことができるので、よりインタラクティブで効果的なコンテンツを作成していくことが可能です。
 
 
 
 
再現可能な形でデータとインサイトを共有
作成したデータ、チャート、ダッシュボード、ノート、スライドは再現可能な形で共有することができます。このことでチームの他のメンバーが自分たちのExploratoryの中でそれらを再現し、さらに拡張していくことが可能になります。
 
 
 
 
豊富な機能拡張
ExploratoryはRを基盤として作られています。このことにより、何万とあるデータサイエンスのオープンソース・パッケージを使って、Exploratoryのビルトインの機能をさらに拡張していくことが簡単にできます。
Rスクリプト・エディター
Rパッケージのインストール
 
 
ナレッジの共有
データ分析より得られたインサイトをExploratoryクラウドサーバーで共有したり、またはオンプレミスのサーバーにインストールしたExploratory コラボレーション・サーバー上で共有することができます。さらに、Exploratoryインサイトページを使って、組織内での効率的なナレッジの共有、管理、探索を簡単に行うことができます。
インサイトページを見る
 
 
 
 
やりながら学ぶ
ExploratoryのシンプルでモダンなUIエクスペリエンスは、セットアップやプログラミングといった従来よりデータサイエンスを学ぶ際の壁となっていた問題を解消し、実際にデータ分析の手法自体に集中し、データサイエンスを効率的に学んでいくことを可能にします。

さらに、Exploratoryインサイトページを使って、データの加工、データの可視化、統計、機械学習といった様々なデータサイエンスの手法を学ぶためのチュートリアルを探し、実際に手を動かしながら学んでいくことができます。
 
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