「私は技術に精通していません。 私は数学を理解していません。 まるで外国語のようです。 私はこれを行うことはできません。 - Kirsten Boyd、ニューベリーポート高校
STEM関連のことはすべて避けていたので、中学、高校、大学を通してそれらのことを言いました。 しかし、これらのフレーズのいずれかを発するたびに、壁にレンガを追加していました... 私と科学、技術、工学、または数学のキャリアの間に立っていた壁.
教師や教授と会ったり、勉強会に参加したり、教室の前に座ったりしたにもかかわらず、長年の壁が私の前に立ちはだかりました。 他の人たちは、私の自信のなさを指摘しました:会計には入らないでください。これはあなたのためではないかもしれません。もう一度説明することはできません。
私の努力にもかかわらず、それでもクリックしませんでした。 どんなに頑張っても自分には無理だと確信していました。
私の数学と理科の教師が男性だったことは助けにはなりませんでした。 私は、これらの分野で優れているのは男性であり、女性ではないと信じて育ちました。
10年早送りします。 私は、統計ソフトウェア会社である JMP のイベント プランナーとして働いています。 入社1年目でも「技術力で採用されたんじゃない！」と言っていました。私は冗談を言いましたが、それでも同じ会話が続きました。 こんなに優秀な人たちに囲まれていると、私は詐欺師のように感じます—部屋で最も知的な人ではありません.
しかし、時が経ち、女性の同僚が開発者、システム エンジニア、ソフトウェア教育者として働いているのを目にするようになり、STEM の世界を少し違った見方で見るようになりました。 私は自分自身を技術チームの重要な一員だと考えていました。 そして、私は可能性を見ました：私もこの部屋にいます。 私はここにいます、そして私は所属しています！
私のターニングポイント
私は、脆弱になる余地を与えてくれた統計教育者と一緒に働きました。 私は彼女が統計ソフトウェアを使ったことのない人々に教えているのを見ました。 私は、人々が JMP を開かないことから、自分がしていることに自信を持てるようになるまでのギャップを埋める手助けをしている彼女の興奮を目の当たりにしました。 それは私に希望を与えました。
私と STEM の間の壁がゆっくりと崩れ始めました。 サポートと励ましがあり、このメンターはあきらめませんでした。
私にとって重要なデータ、つまり私が情熱を注いでいたデータを見つけたとき、その壁がついに崩れました。 データを調べていくと、まったく新しい世界が見えてきました。 そして、うわー、その景色はきれいでした！ 棒グラフ、ワード クラウド、ツリーマップ、その他のデータ ビジュアライゼーションなど、私にとって意味のあるものでいっぱいでした。
スキーの例えを使うと、私はまだバニーゲレンデにいます。 しかし、練習、時間、忍耐があれば、ブラック ダイヤモンドに到達できると確信しています。 自分の思い通りになるのをやめて、自分を信じ始めると、素晴らしいことが起こります。
私の種類のデータ
当社のマーケティング担当者は、データがあり、好奇心旺盛な人であれば、JMP を使用するのに適していると言っているのを聞いたことがあります。 興味のあるデータを見つけたら、どこに行くかお分かりでしょう。 これが私がそこに着いた方法です。
私は小規模な組織に JMP を教えるハンズオン ワークショップを毎月開催しています。 良い仕事をし、継続的に改善することに深く関心を持っている私は、登録情報とイベント後の調査データから何を学べるだろうかと考えました.
イベント登録データ
登録データを見るときの最初の質問: 私が主催した各ワークショップの出席率、キャンセル率、出席しなかった人について何を知っているか?
この棒グラフを作成すると、登録者の約 50% が出席したことがわかりました。7 月、8 月、12 月は休日や休暇のために参加者が少なくなりました。 これらは無料のコースであるため、有料のコースよりも高いノーショー率が予想されます。 このグラフは私を驚かせませんでした。
私は疑問に思いました: 私の登録者はどこにいますか?
この積み上げ棒グラフを作成すると、ほとんどの登録者がカリフォルニア州出身であることがわかりました。これは、州の規模を考えると驚くべきことではありません。 しかし、驚くべきことに、登録者数が 2 番目に多い州はマサチューセッツ州で、はるかに小さな州でした。 このことから、次の 2 つのことがわかります。カリフォルニア州とマサチューセッツ州の顧客は他の地域よりも熱心であり、これらの地域の販売チームはこれらのワークショップを顧客に宣伝しています。 私たちの営業担当者が私たちと提携するのが大好きです!
それから私は尋ねました: Covid-19 はワークショップにどのような影響を与えましたか?
2019 年から 2022 年 12 月末までの登録データを取得しました。 Covid以前の既知のデータから始めて、異常値を認識し、私が見たものを説明することができました.
ここには多くのデータがあるので、トレンドをより明確に把握するために、「JMP によるジャンプ スタート」ワークショップを他の 2 つのワークショップから分離しました。
2019年から2022年までの「JMPでジャンプスタート」のデータです。
この棒グラフを通してデータを見て、次の結論に達しました。
- 2020 年 2 月 25 日のミネソタ州イーガンでのセッションの時点で、Covid-19 は米国に侵入し始めていました。
- 2020 年 3 月 3 日に開催されたオレゴン州ポートランドのワークショップは、私たちの最後の対面イベントでした。 グラフは、COVID-19 が定着したため、キャンセル率が高いことを示しています。 このワークショップの最終日に、JMP は従業員の出張禁止を実施しました。
- 2020 年 4 月のワークショップは、対面ではなくオンラインで開催された最初のワークショップでした。 オンラインでより多くの参加者に対応できることに気づき、登録者数を 25 から 50 から 75 から 115 から 150 に増やし始めました。 約 50% のノーショー率が予想されることを学びました。また、トレーニング中のチャットでの質問への回答は、対面で行うよりも簡単だったため、より多くの人に快適に対応できることがわかりました。
- 私たちの多くがオンライン会議で感じていた画面の疲労を考慮して、議題を終日から半日の学習体験に変更しました。
- これらのワークショップがオンラインになると、地理的な制約はなくなりました。
- 2021 年以前は、これらのワークショップは特定の地域のお客様にのみ役立つように開催されていました。 つまり、これらの地域に割り当てられた営業チームが JMP ユーザーを招待しなければ、登録率は低くなります。 したがって、バージニア州アーリントンとカリフォルニア州サンフランシスコでのイベントはキャンセルされました。
- 2021 年には、米国、カナダ、南米のお客様に登録を開始しました。 グラフは、登録が劇的に増加したことを示しています。
登録データに関する私の最後の質問: 何社のユニークな企業にリーチできましたか?
2022 年には、617 の異なる小規模組織に到達しました。 ツリーマップは、各企業の総登録者数の割合を示しています。 ツリーマップは有益なので大好きですと綺麗な。 身元を隠すために会社名を匿名化したことに注意してください。
事後調査データ
私は、ワークショップについての参加者の考えを示すデータについて、同じくらい、またはそれ以上に情熱を注いでいます。 このデータを確認する前に、アンケートは通常、回答率が低いことに注意してください。 したがって、このデータを分析するときは、回答の数ではなく、回答そのものに注目しました。
最初の質問: ワークショップにどの程度満足しましたか?
答えを見る方法はたくさんありますが、ヒート マップには特に満足しました。 ここでは、色は非常に満足したものからやや不満なものまでの変化を示しています。色が濃いほど、より多くの回答がありました。 このアンケートの質問には 5 段階評価がありましたが、極端に不満を持っている人はいなかったので 4 段階評価です。 よかった。 このヒート マップでは、ワークショップをタイプ別に分類しています: JMP Accelerate、Jump into Quality、Jump Start with JMP.
Graph Builder は、ビジュアライゼーションを作成するための私の頼りになる JMP ツールです。 JMP には、調査データを確認するためのツールもあります。 ここで素晴らしいのは、どの出力があなたとあなたの聴衆に語りかけているかに応じて、ユーザーがさまざまな形式でデータを表示できることです。
- チャートを共有します。 このグラフには、その調査の合計回答が、積み上げ棒グラフのようにグループ化された回答の視覚的側面とともに表示されるのが気に入っています。 各カテゴリの回答数がわからないのが気に入らなかったので、非常に満足している回答者とやや満足している回答者の数を推測しました。
- 周波数チャート。度数チャートが各カテゴリに分かれているのは気に入っていますが、それらのカテゴリの合計回答数を理解するのは難しいと感じました.
別の方法で視覚化された結果を見たので、別のグラフよりも 1 つのグラフを好むかもしれません。 私の好みは、ワークショップの満足度の問題にヒート マップを使用することでした。
2 番目の質問: ワークショップのペースはどうでしたか?
ワークショップのペース配分の結果は、シェア チャートで確認することを好みました。 3点だけでデータがハッキリ見えました。 また、JMP Accelerate ワークショップが中級者から上級者向けに設計されていることを知っていたので、参加した初心者ユーザーがペースが速すぎることに気付いたのは驚きではありませんでした。
3 番目の質問: 最も価値があると感じたものは何ですか?
ローカル データ フィルターを使用して 3 つのワークショップを切り替え、それぞれのワード クラウドを確認しました。 フレーズの追加、単語の再コーディング、ストップ ワードの追加など、かなりの量のクリーンアップが必要でした。 ヒントとコツ、ハンズオン、DOE、データの分析、JMP での新しいことの学習が言葉の雲から飛び出してきたので、その作業は価値がありました。
この取り組みから得た最大の教訓の 1 つは、グラフの作成と質問への回答を開始する前に、データをクリーンアップする必要があることに気付いたことです。 JMP に慣れてデータを探索するうちに、プロセスを何度も変更しました。 そして、自分のデータを表現する最善の方法を見つけるために、途中で絶えず質問をしました。 私が常に持っているこれらの質問、分析、および問題解決のスキルは、STEM の不可欠な部分です。 データを操作すればするほど、より多くのことを学びました。
しかし、私の最も重要な発見は、JMP でできることの表面に触れただけであるということです。 データ探索の旅を続けることに興奮しています。ぜひ参加してください。 イベント プランナーからデータ愛好家に転向したこの話が、STEM との関係についての考え方を変えるきっかけになった場合は、お知らせください。 私たちは一緒にデータ探索者になることができます!
