データ探索とは
データ探索（data exploration）は、データ準備の初期段階に欠かせない手法であり、データの活用に先駆け、データをより良く理解することを可能にします。データの
多角的な調査を通じて、大規模なデータセットをより詳細に、より構造的に分析するための準備を整えることができます。よく似た手法の1つに探索的データ分析
（EDA）がありますが、EDAでは統計グラフィックスなどのデータ可視化手法が用いられます。
データ探索の重要性
データ探索により、データセットをより深く理解し、より適切なアプローチでデータを扱えるようになります。データをより深く理解できるようになれば、
より優れた分析を行うことが可能となります。データ探索を成功させるには、
オープンに構え、あらゆる可能性を模索してみることが肝心です。それによって、新たな発見の道筋を明らかにして、
将来の分析における確認事項や問題点を特定し、改善へとつなげられるようになります。
データ探索の仕組み
データに適切な問いを立てることができなければ、そのデータは単なる情報でしかありません。しかし、データにしかるべき質問を問うことができるようになれば、そのデータは難題を解決へと導く答えへと生まれ変わります。適切な質問を投げかけ、
探索を行ったデータは、物事の仕組みをより深く理解し、
将来を見通すうえで、欠かせない存在となります。
RとPythonは、データ探索に最もよく使われる言語であり、前者は統計的学習に、後者は機械学習に適しています。ノンプグラミングで利用可能なプラットフォームでは、複雑なコーディング不要でデータ探索を行うことができます。
また、今日のデータの多くが位置情報を含んでいることから、地理情報システム（GIS）の利用においてもデータ探索へのニーズが高まっています。
データ探索は通常、以下の3つのステップで行われます。
データ探索で未来を切り拓く
かつては、データの抽出・探索において、コードの記述が不可欠とされていたことから、データ分析はエンジニアの専売特許であるとされていました。しかし、
もはやそうした時代は終わりを告げています。アナリティクスオートメーションは、誰もが分析を活用できる業務環境の構築を推進し、企業の
最大の資産である人財とデータのより効果的な活用を実現します。優れたアクセス性、使いやすさを兼ね備えたAPAを用いることで、
組織内の誰もが、データ収集に費やす時間を減らし、データの関係性の理解やパターンの発見など、より価値のある分析プロセスに多くの時間を費やすことが可能となります。
データ探索を始めてみませんか？
最先端のテクノロジーは、時間がかかり、煩雑な業務プロセスを、合理化され、アクセスしやすく、監査可能なプロセスへと進化させます。Alteryx APA Platformでは、ノンプログラミングで利用できるプラットフォーム上で、誰もがエンドツーエンドの分析プロセスを実行し、データの集約、傾向とパターンの特定、変数の理解、外れ値の検出、データセット内の関係性の探求など、あらゆる分析の工程をスピーディーに行うことができます。