Truestarたまるです。
データサイエンスの民主化
突然ですが、みなさんは「データサイエンスの民主化」と聞いて、ピンとくるでしょうか？
こちらは Exploratory社 が掲げているミッションなのですが、
Exploratoryに出会う前、Tableau、Alteryxからはじまった自分のデータ人生の中でも、
印象強く、また腑に落ちたフレーズでもあります。
本記事では、そんなExploratoryさんの名を冠する同社の
ノンプログラミング分析ツール「Exploratory（えくすぷろらとりー）」について、紹介してみたいと思います。
“Exploratory”とは
上でも述べたように、Exploratory社が提供する分析ツール、それがExploratoryです。
(つまり、社名＝プロダクト名 というわけですね)
Exploratoryを使うと、どんなことが嬉しいのでしょうか。
公式サイトで掲げられている図を見ると
はい、なんでもこいでしたね、笑
“Exploratory”の強み
Analytics、つまり分析をしていく機能です。
ひとえに分析といっても
・データを理解し、仮説の構築
・モデリング（そのためのデータ加工）
・評価/検証
・結果を共有し、意思決定への応用
と、複数のステップがあります。
このステップそれぞれに単独でツールが作られているくらい、奥が深いものなのですが、
さて、Exploratoryではどこまでをカバーしてくれるのでしょうか。
先ほどの図、もう一度見ましょうか
正解は、、、
そうですもちろん、全部なんです！
データを取り込むとまずこのサマリ画面。
連続値の場合はその分布、カテゴリ値の場合はその種類/頻度/が一発でわかります。絶景ですね！
可視化についても棒グラフや折れ線はもちろん、バイオリンプロット、ヒートマップ
そしてワードクラウドなんかも標準搭載なんです！日本人メンバーが開発に携わっていらっしゃるので、もちろん日本語完全対応！
モデリングや検証についても、豊富な選択肢があります。
https://exploratory.io/howto?language=ja
それだけでなく、公式のリファレンスも本当に涙が出るくらい充実しています。
「データサイエンスの民主化」を掲げているだけありますね！
分析結果の共有についてもぬかりなく、
ダッシュボード作成やコメント機能等、充実しています。
こちらでは「EDAサロン」と称して、Exploratory社員の方と、ユーザの方がそれぞれ
オープンデータについての分析を公開しています。(非ユーザの方も見られます！)
https://ja.exploratory.io/insight?q=edasalon
分析に関わる全てのステップが、ノンプログラミング、かつひとつのプロダクトだけで完結する、
そんな事が叶えられるなら、試したくなりませんか？
（もちろん「データさえあれば」ですが）
“Exploratory”を無料でためしてみる
Exploratory Desktopも、30日間という期限つきで、はじめての方は無料で使えるのですが、
もうひとつの手段として「Exploratory Public」という無料でインストールできる製品もあります。
導入前に一通り試してみたい、ただ１日に触れる時間が限られる、、もっと自由に使いたいな、、、という方にいいかもしれません。
（30日も十分長いですが…；；）
https://exploratory.io/public
こちらでメールアドレスを登録頂ければ、インストール可能になります。
ただし、以下注意点です
１、Public版の名のとおり、プロジェクトとデータをExploratoryクラウド上で 誰でも見られる 環境になりますので、秘匿性の高いデータ、個人情報 などは NG ！！ と思った方がいいでしょう ＞＜
２、Public版では、オンライン運用を前提としています。
確認頂けたでしょうか？
特に１はセキュリティに関わる部分ですので、業務に関わるデータでのトライアルを検討されている場合は、Desktop版をお試しください。
（その場合は コチラ ）
すぐ使ってみたいデータがない、でもデータサイエンスの世界を覗きたいんだ！という場合は、
公式の「Exploratoryの始め方」を参考に
データカタログから、東京のAirAirbnbデータで、遊んでみましょう^^
以上までで、プロダクトとしてのExploratory
の強みは大体お伝えできたかと思います。
“Exploratory”の強み ~真~
今まで読んで頂いた方の中でも
「いい製品なら他にもあるぞ」という声をあげられる方がいらっしゃるかもしれません。
というわけで番外編的な感じで、それ以外の点で、個人的におすすめなポイントです。
「学びたくなる」コンテンツが豊富
ツールを導入して終わりではありません。
データを正しく受け取る、そして正しく説明することには知識が必要になってきます。
それに向けて、定期的にセミナーや記事の更新、勉強会などで、ナレッジを存分にシェアしてくれています。
「困ったなあ」がスムーズに問い合わせできる（そして返答がマジで爆速）
ノンプログラミングとはいえ、中には使い方に戸惑う機能もあるかもしれません。
そんなときは、「質問ボタン」に思ったままを書いてみましょう。
ホントに、同じ会社の人にチャットで聞いてるような感覚でやりとり出来て、びっくりします、笑
おわり
Exploratoryを知っていた方も、知らなかった方も、
いずれにせよ今後目を離せない企業/プロダクトである事は間違いないかと思いますので、
この機会に、是非「データサイエンスの民主化」に向けて一歩進んだ世界へ、踏み出してみてください。
価格などの詳細は下記を参照頂ければと思います。
https://exploratory.io/pricing
～追記～
Exploratory社主催の
データサイエンス・ブートキャンプ 2020年9月の回
が開催されるようです。概要は↓から。
https://exploratory.io/training-jp#summary
こちらセミナーの費用に、1年分のライセンス費用も含まれた太っ腹な価格設定ですので。
ご興味ある方は、直接お問い合わせしてみてください。
