ノーコードでデータサイエンス? 話題のExploratoryを使ってみた

Exploratoryとは

Exploratoryはプログラミングをせずにデータ活用をできるツールです。誰もがデータサイエンスに触れることを目的としており、非エンジニアであってもデータの加工や可視化、分析などを行うことができます。

Exploratoryのはじめ方

プランと料金

Exploratoryには3つのプランがあります。Public版とPersonal版、Business版です。どれも30日間無料で試すことができます(2021年5月18日現在)。
Public版は完全無料のプランですが、自分の作成したプロジェクトとデータが公開されるので注意してください。Personal版とBusiness版はそれぞれ個人、法人向けの有料プランです。
料金体系は以下のようになります。詳細は公式サイト内のこちらをご覧ください。

無料で試そう

興味を持った方は公式サイトでアカウントの作成を行ってみましょう。

  1.  公式サイトの中にある「無料で試す」をクリック
  2.  表示された3つのプランから選択したいものをクリック
  3.  名前やメールアドレスなどを登録と利用規約に同意し、「サインアップ」をクリック
  4.  登録したメールアドレスに届いた本登録のためのメールから「アカウントを有効にする」ボタンを押す

以上の操作を行うと使えるようになります。

Exploratoryでできること

この記事のはじめに、Exploratoryはノーコードでデータの加工や可視化、分析などを行うことができるツールであると紹介しました。その一例を紹介します。

プロジェクト作成とデータ準備

アカウントを作るとプロジェクトを作成できるようになります。プロジェクトとはデータやその分析結果、ドキュメントなどをひとまとめにして管理できるフォルダのようなものです。
データを用意しプロジェクトにセッティングすると、ボタンをクリックするだけで可視化や分析ができます。

以下はIrisデータを扱った例になります。Irisデータとはアヤメという花の種類に加えて花弁やがくの観察結果をまとめたデータセットです。初めてデータ分析を行う際にしばしば利用されます。
事前にcsvファイルを用意します。プロジェクトの新規作成をクリックするとデータのインポート方法が出てきます。

Exploratoryでデータ可視化

インポートしたIrisデータを使ってExploratoryの機能をいくつか試してみました。例えば、左上の「サマリ」をクリックすると各列のデータが要約され出力されます。出力結果は以下のようになります。

「サマリ」の2つ右にある「チャート」をクリックして、行や列にいくつか変数を選択すると次のように出力されました。

ここまで一切コーディングを行うことなくデータの可視化を行うことが出来ました。

Exploratoryでデータ分析

最後に決定木というモデルを用いて分類を行ってみます。「チャート」の右にある「アナリティクス」をクリックします。開かれたページの左上に「タイプ」があるのでそこから決定木を選択します。目的変数と予測変数を選び「実行」をクリックします。

簡単に分類結果が出力されました。

まとめ

Exploratoryの紹介は以上です。このような便利なツールを使えば、データサイエンスを身近に感じていただけるのではないでしょうか。是非お試し下さい。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です