データラングリングを効率化するためのTips by ヒッドワークス合同会社 四方様

データラングリングとは、データをきれいにしたり、分析できる形に整えたり、様々な質問に答えるためにデータの形を柔軟に変換したりするためのデータの加工に関する手法をまとめたものです。データサイエンスの80％の時間は「データラングリング」に費やされていると言われているくらい、データ分析において重要なタスクになります。

そこで、Exploratoryを使ってデータラングリングの作業時間を減らすために、自動化や効率化するためのTipsとして、4つの領域での事例をご紹介いただきました。

サマリビューを起点としたデータ分析ワークフロー by ラクスル株式会社 根来様

ラクスル株式会社様は、印刷・広告・物流など、様々なプラットフォームサービスを展開する企業様です。今回のご登壇では、データサイエンティストの方が、データ分析を進める際に直面する一般的な課題や、データ分析ツールに備えて欲しい性質などに触れながら、実際に「サマリビュー」を起点に相関分析や、機械学習のモデルの構築を実施し、分析の効率を高められている事例をご紹介いただきました。

データ分析の再現性を高くするためのExploratoryの活用法 by 株式会社フォーバルテレコム 矢通様

ビジネスの結果の指標などを他の人たちに定期的に共有していく「定型レポート」を作っていく際には、データをいつでも、誰でも簡単に再現できるようにするのが重要です。しかし、Excelなどのツールでは、その場限りでの加工は出来ても、別のデータでも同様の結果を再現しようとしてもなかなか上手くいかないことがあります。

そこで、データの再現性のために必要な、データラングリング（データの加工・整形）の効率化や、後から見直した時に理解できる可読性を担保するためのExploratoryの使い方についての事例をご紹介いただきました。