データを理解することは、データサイエンスプロジェクトのすべてのステップの基本です。 ただし、その理解を得るのは困難で時間がかかる場合があります。 これには、プロジェクトドメインからの深い知識を使用してデータパターンを解釈し、たとえば、データのどの部分が有用で、どの相関関係が実際に重要であるかを理解することが含まれます。

多くの場合、データサイエンティストは、そのような深い領域の専門知識を持っていません。 したがって、プロジェクトの成功の鍵は、 コミュニケーション ドメインの専門家に。

従来、この通信は次のように機能します。データサイエンティストは、Pythonなどの言語でグラフをコーディングしてプレゼンテーションを準備します。 次に、ドメインの専門家とチャートについて話し合います。 これは通常、「これらのクラスターは何ですか？」などの追加の質問をトリガーします。 または「他のどの変数がこの傾向を示していますか？」 優れたコーダーでさえ、通常、これらすべての質問に自発的に答えることができないため、フォローアップ会議に延期されます。 全体として、それはいくつかの退屈なフィードバックループを必要とし、プロジェクトの期間とコストを大幅に増加させる可能性があります。 さらに悪いことに、このフェーズを短くすると、プロジェクトが成功するリスクが生じる可能性があります。

従来のデータ通信と共同探索

どうすればこれを改善できますか？ データを理解するためのコーディングの使用を再検討してください！ コーディングは、データパイプライン、モデル、モニタリングアプリなどの構築に最適です。 ただし、一般に、会議中にドメインの専門家からの臨時の質問に答えるには静的すぎます。

ビスプロア は、大量の多変量データ、特にセンサーデータなどの時系列（ただしこれに限定されない）のアジャイル探索用に最適化されたグラフィカルツールです。

ドメインの専門家と一緒に座っていても、これまでにない速さで何百万もの生の価値を探求してください。 これにより、データ探索が鮮やかな対話に変わり、データを理解することがプロジェクトのエキサイティングなステップになります。

Python、Matlab、R、またはその他のソースから直接データをロードするだけです。 事前構成された分析コックピットは、ほとんど構成なしで、数秒以内に深い洞察を提供します。 組み込みの分析は、複雑な質問にオンザフライで回答し、強力な対話ツールがデータの選択、クリーニング、およびラベル付けをサポートします。

プロジェクト期間を短縮し、リスクを軽減し、すべての利害関係者の満足度を高めます。