「私はテクノロジーに詳しくないんです。数学が全く理解できないんです。まるで外国語みたいで。私には無理です。」- キルステン・クラネル、ニューベリーポート高校
中学、高校、そして大学時代を通して、STEM関連のあらゆるものを避けながら、私はそう言っていました。しかし、これらの言葉を口にするたびに、壁にレンガを積み上げているようなものでした。科学、テクノロジー、エンジニアリング、あるいは数学の分野でのキャリアを阻む壁です。
先生や教授と会ったり、勉強会に参加したり、教室の前に座ったりしていたにもかかわらず、常に壁が立ちはだかっていました。周りの人たちも私の自信のなさに気づきました。会計については触れないでください。おそらくこれはあなたには向いていないでしょう。もう一度説明することはできません。
努力したにもかかわらず、まだうまくいきませんでした。どれだけ努力しても、自分にはできないと思い込んでいました。
数学と理科の先生が男性だったことも、状況を悪化させました。私は、これらの分野で優秀なのは女性ではなく男性だと信じて育ちました。
それから10年が経ち、私は統計ソフトウェア会社JMPでイベントプランナーとして働いていました。入社1年目が過ぎてもなお、「技術力で雇われたわけじゃない！」と、いつも言っていました。冗談ではありましたが、それでも同じ会話が繰り返されました。優秀な人材に囲まれていると、自分が詐欺師のようで、部屋の中で一番頭の悪い人間のように感じてしまうのです。
しかし時が経ち、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く女性の同僚たちを見始めると、STEMの世界に対する見方が少し変わり始めました。私は自分自身を技術チームの重要な一員と捉え、可能性に気づきました。私もこの部屋にいます。ここにいる、そしてここに属している！
私の転機
私は統計教育の専門家と一緒に働いていました。彼女は私に弱みを見せてくれる場を与えてくれました。統計ソフトウェアを一度も使ったことのない人たちに彼女が教える様子を見てきました。JMPを一度も使ったことがない人たちが、自分のやり方に自信を持てるようになるまで、彼女がそのギャップを埋めるのを目の当たりにし、喜びを感じていました。それが私に希望を与えてくれました。
ゆっくりと、私とSTEMの間の壁は、一つずつ崩れ始めました。周りのサポートと励ましがあり、メンターも諦めませんでした。
私にとって大切なデータ、情熱を注げるデータを見つけた時、ついに壁が崩れ去りました。データを探求していくうちに、全く新しい世界が見えてきました。そして、その眺めはなんとも美しく、棒グラフ、ワードクラウド、ツリーマップなど、私にとって理解しやすいデータビジュアライゼーションで溢れていました。
スキーで例えると、私はまだバニーゲレンデにいるところです。でも、練習と時間と忍耐を重ねれば、ブラックダイヤモンドコースまで到達できると確信しています。自分の邪魔をすることをやめ、自分を信じ始めると、素晴らしいことが起こります。
私の好きなデータ
弊社のマーケティング担当者から、「データを持っていて好奇心旺盛な人なら、JMPを使うのに最適だ」と聞いたことがあります。私が興味を持ったデータを見つけた後、私が何をしようとしているのかはもうお分かりでしょう。では、その方法をご紹介します。
私は、小規模組織向けにJMPを教える実践的なワークショップを毎月運営・主催しています。常に良い仕事をし、継続的に改善していくことに強いこだわりを持つ私にとって、参加登録情報とイベント後のアンケートデータから何が学べるのか、考えさせられました。
イベント登録データ
私が主催した各ワークショップの登録データを見たときに最初に疑問に思ったことは次のとおりです。
- 私の出席率はどのくらいですか?
- キャンセル率はどのくらいでしたか？
- 出席しなかった人々について私が何を知っているだろうか?
この棒グラフを作成すると、登録者の約50%が参加していることがわかりました。7月、8月、12月は参加者が少なく、おそらく祝日や休暇の影響が大きいようです。これらのコースは無料なので、有料コースよりも欠席率が高くなることが予想されます。このグラフは私にとって意外な結果ではありませんでした。
疑問に思ったのは、「登録者はどこにいるのだろう？」ということです。
この積み上げ棒グラフを作成すると、登録者の大部分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当然のことです。しかし、驚くべきことに、登録者数が2番目に多かったのは、はるかに小さなマサチューセッツ州でした。このことから、カリフォルニア州とマサチューセッツ州の顧客は他の州よりもエンゲージメントが高いこと、そしてこれらの地域の営業チームがこれらのワークショップを顧客に宣伝していることが分かります。営業担当者が私たちと提携してくれるのは、本当に嬉しいです！
登録データに関する最後の質問です。何社の企業にリーチできましたか?
1年間で617の小規模組織にリーチしました。ツリーマップは、各企業からの登録者数の割合を示しています。ツリーマップは情報量が多いので気に入っています。そして美しいですね。企業名は匿名化して、身元を明かさないよう配慮しています。
イベント後の調査データ
ワークショップ参加者の感想を示すデータにも、私と同じくらい、いや、それ以上に情熱を注いでいます。このデータを検討する前に、アンケートの回答率は一般的に低いことにご注意ください。そのため、このデータを分析する際には、回答数ではなく、回答そのものに焦点を当てました。
最初の質問: ワークショップにどの程度満足しましたか?
回答を見る方法は様々ですが、特にヒートマップが役立ちました。ヒートマップでは、非常に満足からやや不満までの回答が色で示され、色が濃いほど回答数が多いことを示します。このアンケートの質問は5段階評価でしたが、非常に不満な回答者がいなかったため、このマップでは4段階評価になっています。ありがたいことです。このヒートマップでは、ワークショップの種類（JMP Accelerate、Jump into Quality、Jump Start with JMP）ごとに分類されています。
グラフビルダーは、視覚化を作成する際に私が最もよく使うJMPツールです。JMPには調査データをレビューするツールも搭載されています。このツールの素晴らしい点は、ユーザーが自分や視聴者に訴えかける出力形式に応じて、データを様々な形式で表示できることです。
- チャートを共有してください。このチャートは、アンケートへの回答総数と、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な側面が表示されるのが気に入っています。ただし、各カテゴリーの回答数が確認できないため、非常に満足している人とやや満足している人の人数を推測するしかありません。
- 頻度チャート。頻度チャートが各カテゴリを分けている点は良いのですが、それらのカテゴリの合計回答数を把握するのは困難だと感じました。
結果を様々な方法で視覚化してみた結果、あるグラフの方が好みだと気づくかもしれません。私はワークショップの満足度に関する質問にはヒートマップを使うことを好みました。
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した方が良かったと思います。ポイントが3つしかないので、データを明確に把握できました。JMP Accelerateワークショップは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、初心者がペース配分が速すぎると感じたのも当然でした。
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って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作業が必要でした。しかし、その作業はやりがいのあるものでした。ヒントとコツ、ハンズオン、DOE、データ分析、そしてJMPの新しい使い方を学ぶことが、ワードクラウドから次々と湧き上がってきたのです。
この取り組みから得た最大の教訓の一つは、グラフを作成し、疑問に答える前に、まずデータをクレンジングする必要があることに気づいたことです。JMPに慣れ、データを探索していく中で、私はプロセスを何度も変更しました。そして、データを表現する最適な方法を見つけるために、常に疑問を持ち続けました。私が常に身につけてきた質問力、分析力、そして問題解決能力は、STEM教育に不可欠な要素です。データに取り組めば取り組むほど、多くのことを学ぶことができました。
しかし、私にとって最も大きな発見は、JMPの能力のほんの一部に触れたに過ぎないということです。データ探索の旅を続けるのが楽しみです。皆さんもぜひご参加ください。イベントプランナーからデータ愛好家になった私のストーリーが、STEMとの関係性について考えるきっかけになったなら、ぜひ教えてください。一緒にデータ探索を始めましょう！
皆様、あたたかいお言葉とブログを読んでいただきありがとうございます。 本当に感謝しています！
これが大好き！ 本当に印象的な内容で、 @Kirsten_Boyd . 分析を学ぶ理由があることは大きな助けになります。 そして、いくつかの簡単な質問から始めるのが道です。 私は常々、JMP ユーザーには、コンフォート ゾーン (通常は Excel) に頼るのではなく、基本的なグラフ作成のすべてのニーズに JMP を使用するように伝えています。大きな重要なプロジェクトを待つ必要はありません。
素晴らしい@Kirsten_Boyd . 透明性、スキルセットを使って成長した方法、それに情熱を注いだ方法。絶対に感染します。別のブログ記事を書いてください。 :]
おお、 @kirsten_boyd ！ この投稿が気に入っています! とても有益です。 あなたはずっと STEM です!
これをシェアしてくれて嬉しいです、 @kirsten_boyd ！ Women in STEM 読書クラブの最初の本は『The Confidence Code』で、その中で私は女性が定量的なことが得意であることに気づくのが遅いことが多いことを学びました。 興味深いNYT記事： https://www.nytimes.com/2018/08/07/opinion/stem-girls-math-practice.html 。 ですから、あなたの周りの女の子や女性たちを励ましてください。彼女たちはデータとそれを理解することに対する新たな愛情を発見するかもしれません。 そして、ぜひ別のブログ投稿を書いてください:o)
とても気に入っています、キルスティン :clapping_hands: 共有してくれてありがとう。今、自分自身でいくつかのデータセットを実行してみたいと思っています。
素晴らしいです、 @KirstenCrannell 。この分析の旅を続けて、その過程で見つけた洞察を共有してくれるのを楽しみにしています!
キルステン、素晴らしいブログですね！どうやら、バニースロープを卒業したようですね！
冒頭の言葉にとても共感しました… @KirstenCrannellさん、シェアしていただき本当にありがとうございます！とても刺激になり、JMPをもっと使いたくなりました！
@KirstenCrannell
とても楽しかったです。シェアしていただきありがとうございます。きっと多くの人が、自分のデータを視覚的に探求し、「私はここにいる、ここにいる」と思えるよう、励みになるでしょう。
@KirstenCrannell、これすごく素敵！全部読ませていただきました…分析も視覚化も素晴らしいですね。全部大好きです！チャートを共有してください…このチャートはどうやって作ったのか教えていただけませんか？
