データの“変化”を武器にする実践トレーニング 〜単なる数値の増減のモニタリングを脱却し、隠れたパターンとシグナルを読み解く〜

売上やユーザーのサインアップ数など、時間や日付をもとに変化を追う「時系列データ」はビジネスや業務の現場で最も利用されることの多いタイプのデータの1つです。

多くの組織では、週次・月次・年次といった定期的なレポートで数字の増減をモニターしていますが、その変化が示す意味や、そこから導き出される次のアクションまでは読み取れていないのが現実です。

また、そもそもデータの形式が適切でないために可視化ができず、時系列データの活用を諦めてしまっている場面もあるようです。

そこで、データサイエンスの民主化を目指すExploratoryでは、「時系列データ」の分析や可視化に特化した実践的なトレーニングを開始します。

本トレーニングでは、時系列データの可視化に必要なデータ加工の基礎を習得します。

さらに、XmRチャートを用いた分析を通じて、数値の変化が「偶然」なのか「意味のあるシグナル」なのかを見極めるスキルを養います。

トレーニングの後半では、Facebook社が開発した予測モデル「Prophet」や「時系列クラスタリング」といった手法を使って、時系列データに隠れたパターンを抽出し、打ち手の効率化や打ち手の実行のタイミングに役立つヒントを得る方法を学びます。

また、前年/前月比の計算、トレンドライン、リファレンスラインの活用など、実務にすぐ活かせる具体的なテクニックも多数ご紹介します。

トレーニングの受講後には、時系列データの加工・可視化に必要な基本スキルを体系的に習得できるだけでなく、データに隠れた重要な変化やパターンを見つけ出し、そこからビジネス改善のヒントを得る力が身につきます。

データが発する「本当のシグナル」を見極め、タイムリーで効果的なアクションを実行できる力が、あなたの武器になります。

時系列データを日常的に扱っている方、定期的にデータを確認している方、指標の変化に基づいた判断が求められる業務に携わっている方は、 このトレーニングで、時系列データの真の価値を引き出すスキルを基礎から学んでみませんか？

アジェンダ

09:00 - 09:30

• データの基礎知識

09:30 - 10:30

• 時系列データの加工と可視化

10:30 - 11:30

• 整然データ - 時系列データの構造化

11:30 - 12:00

• トレンドラインとリファレンスライン

13:00 - 13:30

• 欠損データの補完

13:30 - 14:30

• XmRチャートを使ったシグナルの発見

14:30 - 15:30

• 時系列予測モデルを使った分析（Prophet）

15:30 - 16:30

• 時系列クラスタリング

16:30 - 17:00

• 総括、Q&A

講師

西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) - Twitter

2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。

村里 郁哉 (カスタマーサクセス, Exploratory)

2019年春、「データサイエンスの民主化」というミッションに共感し、Exploratory, Inc. に参加。

Exploratoryでは、導入支援や活用サポート、トレーニング・セミナー・ユーザー会の企画・運営、実践的なコンテンツの発信などを通じて、データサイエンスの普及に取り組む。特に、サーバーを活用した組織的なデータ活用の推進や、SaaS領域に関する情報発信に注力。

HP（Hewlett-Packard）では、eCommerceをはじめ、テレセールスやフィールドセールスなど多様なチャネルにおいて、8年間にわたりビジネス・マネジメントおよびプランニングを担当。マネージャーとして、社内外に蓄積された膨大なデータをもとに、ビジネス成長のための意思決定を推進。

白戸 敬登 (Customer Success, Exploratory)

Exploratory, Inc. でカスタマーサクセスを担当し、カスタマーがデータを使った意思決定により成功していけるように、活用の支援やコンテンツの発信を務める。 大学在学中にはアプリに特化したユーザーの行動分析ツールを開発する企業にて、アプリ業界のKPI分析などを担当。 そこでExploratoryに出会い、UIを通してデータサイエンスが簡単に使えることに感銘を受けて、2019年にExploratoryに参加。