Weekly Update Vol. 38 - 11/26/2018

こんにちは、Exploratoryの西田です!

いきなりですが、 今週の火曜日午前9時-10時(日本時間)にオンラインセミナーをやります。今回はProphetアルゴリズムを使った時系列予測に関してです。こちらに詳細があります。

また、この1月に開催の日本でのデータサイエンス・ブートキャンプの方は、平日版、週末版ともに若干まだ空きがありますので、ビジネスの現場で使える様々なデータサイエンスの手法を、プログラミングなしで一から体系的に学びたい方は、この機会に参加をぜひご検討ください!

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それでは、今週のWeekly Update、さっそくいってみましょう!

最近の興味深い英文の記事

世界中の企業2135社に聞いた、AI導入の最新状況のまとめ

マッキンゼーから世界中の企業2135社からのヒアリングをもとにした、企業のAI導入に関する最新の状況に関するレポートが出ていました。

ある程度予想できることかもしれませんが、やはり、ハイテク、金融、通信といった業界がAIの導入のスピードが早く成果もどんどん上げているようです。また、リテールなどといった業界はコアビジネスでのAIの採用はそんなに進んでないようですが、それでもマーケティングや営業といった部門では積極的に採用が進んでいるようです。

詳細はこちらの方にまとめていますので、ぜひ!

ビジネスに役立つKPI(指標)の作り方

Airbnbでインターンをやっていた人が、そこでの経験をもとに学んだことをこちらに書いていましたが、その中で指標に関するものがあって面白いなと思ったのでそこだけ、簡単に紹介します。

ところで、これだけのことがかける人間がインターンで仕事してるなんて、さすがAirbnbですね。


良い指標というのは安定しているべきです。もし見ている指標が、特になにか特別な理由がないのに予想できないほどに激しく上がったり下がったりするのであれば、現実の世界ではあまり使えるものではありません。チームはその数字を見て何をすればいいのかわかりませんし、今やっている仕事をどう変えていくべきなのかの見当もつきません。

良い指標は理解するのも、測定するのも簡単であるべきです。私の担当しているプロジェクトでは様々な指標を使いました。いくつかはとても複雑で、いくつかの指標に重みを付けて計算するようなものでしたが、そういうものは、自分たちが一体何を測定しているのかよくわからなくなってしまうものでした。

良い指標はビジネスの目的と合致していて、チームを活気づけるものであるべきです。意味のわかりやすい指標はチームに使われ続ける可能性が高いです。可能なものは何でも測定するというのはよくありません。チームとビジネスにとって重要なものにフォーカスすべきです。

良い指標はチームに行動を促し、またチームの行動が影響を与えるものであるべきです。いくつかの要素からなる指標だとチームにとっては影響を与えにくいものとなってしまい、すぐに気にされなくなってしまいます。自分たちのやっている仕事が何も影響を及ぼすことのないような指標をどう気にかけろというのでしょう。また、指標の数値の変化は簡単に診断できるもので、その結果として行動が取りやすいものであるべきです。

良い指標は比較しやすいものであるべきです。私達の指標は他の製品のものとしても計算しやすいもので、そうすることで私達のチームのパフォーマンスを全体の中で評価することができるようになっていました。


そもそも機械学習って何?

ある業界に長くいると、ついつい世の中では当たり前でないことを、当たり前だと思いみ、それを前提で話をはじめてしまったりするものです。こういうことを指摘されるたびに自分がバブルの世界で生きているのだと実感し、ちょっと恥ずかしい思いになってしまいます。

私のいるデータサイエンスの世界でも、こういうことはしょっちゅうあります。最近でも、とあるグループにあるアルゴリズムを使った分析手法を説明していたさいに、そもそも機械学習って何なの?という質問を受けることがありました。

私達が行っているデータサイエンス・ブートキャンプでは、機械学習101として基本的な部分から教えたりするのですが、今回はちょうど「機械学習って何?」という記事が最近MITのTechnology Reviewというメディアに出ていて、前提知識のない人でもわかりやすいのではないかなというくらい簡潔にまとめられていたので、こちらで紹介しています。

「AI、機械学習って何?」とか質問を受けたり、まわりにこれからAIとか機械学習を学んでみたいという人がいたら、この記事を紹介してみてください!


Quote of the Week

“People typically try to prove that they have the answer even when they don’t.’” 

「人間というのは、たとえ答えがわからないときでも、答えを知っていると証明しようとするものだ。」

by Ray Dalio, Co-chairman/Chief Investment Officer at Bridgewater


What Are We Writing?

最近、以下の記事をTeam Exploratoryより出しました。

  • 複数のExcelまたはCSVファイルをいっぺんに読み込む方法 - Link
  • Windows版ExploratoryでOracleの日本語データを読み込む方法 - Link

What Are We Working On?

パラメーターのサポート

いよいよ、次のv5.1リリースではパラメーターのサポートが入ってきます。これを使うと、例えばダッシュボードを他の人と共有した場合に、共有された人がフィルターや計算などの値をインタラクティブに変えることができるようになります。

上のダッシュボードのスクリーンショットでは、右側に出ているパラメーターのダイアログで、AA(アメリカン)、UA(ユナイテッド)、WA(サウスウェスト)という航空会社を選び、さらに到着時間が20分以上遅れたフライトだけにフィルターしています。

パラメーターの設定の画面から、様々なタイプのパラメーターを作成することができるようになります。

一度、作成したら後は、SQLの中、フィルターの中、計算(Mutate)の中、アナリティクスなど様々なところで使うことができます!

そして、ダッシュボード、ノート、スライド、チャートなどと、様々なところからパラメーターにアクセスすることができるようになります。


Exploratoryオンライン・セミナー

次回のオンライン・セミナーは今週の火曜日、11/27の午前9時-10時(日本時間)です。Prophetという時系列予測のアルゴリズムの使い方の紹介をします。興味のある方は是非参加してください!

前回はExploratory v5.0の新機能の紹介をしましたが、そちらの録画はこちらのYoutubeのページから見ることができます。

データサイエンス・ブートキャンプ、1月開催!

次回ブートキャンプは来年1月です!まだ若干空きがありますので、データサイエンスの手法やデータ分析をゼロから体系的にいっしょに学びたいという方は、この機会にぜひご検討下さい!

詳細を見る


それでは、今週は以上です。素晴らしい一週間を!

西田, Exploratory/CEO
KanAugust(Twitter)


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