データを「ビジネスの武器」に変えるスキルを習得

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は、普段データに直接触れている人達の間でよく言われていることです。

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。

ここ10年近くのテクノロジーの進化によって様々な場所からデータを収集、取得することが格段に簡単になりました。しかし、残念ながら、大きな投資をかけ、データを収集する基盤を作り、大量のデータを取得したものの、いざそのデータからインサイトを得ようとした途端に、多くの人たちは立ち止まってしまうことになり、そういったデータは有効に活用されずにいるというのが現実です。

なぜなら、そのようなデータは分析しやすい形ではなく、データを収集しやすい形で保存されているためです。日付データが文字列になっているために時系列可視化ができない、間違ったデータの手動修正に時間を取られる、似たような名前のデータが別々に集計されてしまう、顧客データが複数の場所に分散しているために統合分析ができないといった問題に出会ったことがある方も多いのではないでしょうか。

こうした問題を解決しているうちに本来の目的であったデータ分析をする時間がなくなってしまうということがよくあります。しかし裏を返せば、データを効率的に自由自在に加工することさえできれば、複雑な機械学習や統計のアルゴリズムを使うことなしに、ちょっと可視化するだけでも驚くほど簡単にビジネスに役立つインサイトを得ることができます。

そこで、データサイエンスの民主化を目指すExploratoryでは、データラングリングの手法を基礎から体系的に学べる「データラングリング・トレーニング」の提供を開始いたします。

トレーニングは初心者でも参加できるよう設計されており、すでにデータ分析や可視化を行っている方たちにとっても、より実践的で役立つ内容となっています。

今日のようにデータを簡単に取得できる時代においては、ただ大量のデータを集めたり保存したりすること自体は、もはや競争優位にはなりません。 本当に差がつくのは、そのデータを活用して、自社特有のビジネス上の問いにいかに素早く答えられるか、そして意思決定に役立つ知見をどれだけ早く得られるかという点です。

そのために必要なのが、「問いに答えるために柔軟にデータを扱う力」です。これは、現代のデータサイエンスにおいて最も重要なスキルと言っても過言ではありません。

分析や可視化を行うための準備として、データを適切な形に整えるスキルを身につけることで、データを自由に操ることができるようになります。そして、その結果、身の回りにあるデータの多くが実は驚くほど価値のあるものだと気づくはずです。さらに、データを使えば思った以上に多くの問いに答えられるということにも気づいていただけるでしょう。

もし、今まさにデータ加工に多くの時間を費やしていたり、Excelで手作業に追われていたり、データのままでは可視化が難しいと感じている方がいらっしゃれば、このトレーニングがきっと役に立ちます。

この機会に、データラングリングのスキルを基礎から体系的に学び、データを武器に変える第一歩を踏み出してみませんか？

※社内環境でExploratoryのAI機能を使える人たち向けのAI プロンプト機能を使ったバージョンと、AI機能が使えない人たち向けのUI機能を使ったバージョンの2つのトレーニングを用意しております。

アジェンダ

09:00 - 09:30

• データの基礎知識

09:30 - 10:00

• データのインポート - 汚いフォーマットを整える

10:00 - 11:00

• データラングリングの基本 - 集計・計算・結合

11:00 - 12:00

• 整然データ - 縦長データと横長データの変換、列の分割・結合

13:00 - 14:00

• 表計算 - グループ内の差と割合の計算、移動平均、日付データの加工

14:00 - 15:00

• 条件式を使ったデータの加工

15:00 - 15:30

• 順序付きカテゴリーデータの処理

15:30 - 16:30

• テキストデータの加工 - 削除、抽出、置き換え、変換

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。