グロースハックの生みの親が、KPIの前にまずは北極星となる指標を定義しろと主張するわけ

シリコンバレーのデータサイエンス界ではよく聞く言葉の一つにNorth Star Metric（北極星となる指標）というものがあります。

今回はTeam Exploratoryの村里が、グロースハックという言葉の生みの親であり、Dropboxの最初のマーケターでもあるショーン・エリスによるこのNorth Star Metricについての紹介記事をまとめています。

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アメリカでは最近、男と女はどのように出会っているのか？

スタンフォード大学の研究チームから、アメリカでは最近の男女はどうやって出会うのかについての調査結果がこちらに発表されていました。

そのレポートの中にあった以下のチャートが全てを物語っていると思います。データは2017年時点での調査結果によるものです。

アメリカでは2013年ころを境に男女がオンラインで出会う（赤色）割合が友達の紹介（青色）を超えたようです。

インターネットでの出会いが友達や家族による紹介というものを淘汰しつつあるとのことですが、その理由として次のものを挙げています。

1. 圧倒的にたくさんの人が出会いサイトにいる。
2. プライバシー。自分の好みなどを友達や家族に知られたくない。
3. 出会いサイトの情報はリアルタイム。家族の知っている情報は古い。（子供の頃のことを話されても、ってかんじでしょうか。）
4. 出会いサイトのマッチングのアルゴリズムがよくなってきている。
5. スマホの普及によって、現在いる場所をもとにした検索ができたり、PCと違っていつも持ち歩いているのでいつでもアクセスできるようになった。

ま、どれも当たり前のような気がしますが、研究の対象になると、しっかりともっともらしい理由付けをしてくれるのがおもしろいですね。

今日の中国の力を知る上で役立つ5つのデータ

現在USと中国は貿易戦争中にありますが、そもそもその原因は中国が政治的にも、経済的にもUSの覇権を脅かすレベルにまで強くなりすぎたことにあります。

最近マッキンゼーが出していた「China and the world: Inside the dynamics of a changing relationship（中国と世界：変わりゆく関係の背後にあるダイナミクス）」というレポートの中にどれだけ中国の力、もしくは影響力が強いかというのを改めて実感できるデータポイントがいくつかあったので、まとめてみました。

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なぜ、ヘルスケアアプリの可視化は使えないものばかりなのか？

Appleを含めて、ヘルスケアアプリのデータの可視化というのはほんとに酷いと思います。特にあの赤とか青色の丸いやつはあのように表示する意味がよくわかりません。

また、ただ単に数値を羅列しているようなものも多いですが、みかけは「かっこいい」のかもしれませんが、それだけでは情報過多になってしまい、結局は見ることもなくなってしまいます。

そこでVizydropというチャート作成ツールを作ってる会社のデザイナーのLenaがヘルスケアアプリから得られる典型的なデータをよりわかりやすくするための可視化のやり方を「Why visualizations in Health don’t work」というブログ記事で提示していたのですが、おもしろいなと思いました。

彼女が言っているポイントの一つとして、やはり私達が知りたいのはよいか、悪いかであって、それは何かと比べないと判断に困るということです。そこで、何をベースラインとするのかが重要になります。

それはこれまでの過去の平均と比べるのか、自分の設定しているゴールと比べるのか、特定のグループに属している人たちの平均と比べるのか、などといったようなものがあります。

そしてそのベースラインと比べてどれくらいよいのか悪いのかを、素早く、そして直感的に理解することができるかどうかが、データの可視化の良し悪しのポイントになるということです。

これは何もヘルスケアアプリに限ったことではなく、ビジネスのダッシュボードにも当てはまりますし、他の人に伝えるためのレポートやプレゼンテーションのためのスライドに入れるチャートを作るときにも気にかけるべきことですね。

数字を羅列して、あとは見る人がいいかんじに理解してくれるという淡い期待を持つのはやめましょう、ということですね。（笑）

過去10年のUSの毎日の株価の動きを可視化

過去10年のS&P500というUSの株価に関するインデックス指標の毎日の動きを可視化したものです。株価というのは毎日上がったり下がったりするものですが、それでもたいていの場合は1％上がるか下がるかの範囲だ、というのがシンプルにわかりやすく表現されてていいなと思いました。

ちなみに、こちらの「Chartr」というサービス、私も最近知ったのですが、こういったデータを可視化したストーリーを定期的に公開しているようなので、興味のある人はチェックしてみて下さい。

Exploratory v5.3.1

v5.3の新機能に関してのいくつかの機能強化と問題の修正を行っています。

思った以上に作業に時間がかかっています。なんとか今週中にリリースしたいと思っています。

これが終わると、Exploratory Collaborationサーバーをv5.3に対応させる作業と、さらにExploratoryのv5.4の開発に移ります。

EDAサロン

探索的データ分析をみんなでオンラインで学ぶ場として「EDAサロン」をやっています。

毎月こちらからデータを出題しますので、データを探索的に分析して自分にとっておもしろいと思うような気づきやインサイトをみんなと共有していくものです。

今月8月は世界の家畜生産量データです。

詳細はこちらのページにあります。誰でも参加できるので、ぜひカジュアルに参加してみてください！

Exploratoryアワー

毎週火曜日のお昼12時はExploratoryアワーです。

Exploratoryのユーザーの方からいただいた、データに関する質問にExploratoryを使ったライブデモを通して答えています。

先週は、チャートのハイライトとコメント機能の紹介でした。

今週は、以下の2つの質問に答えました。

• 国の数だけある列を一つの国の列にしてまとめたい
• 国名から国コードや地域名を生成できますか？

詳細や過去の録画はこちらのページにあります。

Exploratory オンラインセミナー

毎週木曜日、20日の午後12時（日本時間）はオンラインセミナー（無料）です。

先週はExploratory v5.3の新機能の紹介でした。録画とスライドはオンライン・セミナーのページにアップしてあります。

今週は、線形回帰の紹介をします。興味のある方はぜひご参加ください！

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