David Kriesel is known for his talk “Spiegel Mining,” where he explored a database of articles from German newsmagazine Spiegel Online.David Kriesel is known for his talk “Spiegel Mining,” where he explored a database of articles from German newsmagazine Spiegel Online.David Kriesel is known for his talk “Spiegel Mining,” where he explored a database of articles from German newsmagazine Spiegel Online.David Kriesel is known for his talk “Spiegel Mining,” where he explored a database of articles from German newsmagazine Spiegel Online.David Kriesel は、ドイツのニュース雑誌 Spiegel Online の記事のデータベースを調査した講演「Spiegel Mining」で知られています。 David Kriesel は、データ サイエンティスト兼テクノロジ エンジニアです。彼は次のことで最もよく知られています彼の講演「Spiegel Mining」そこで彼は、人気のあるドイツ語のニュース雑誌の記事の膨大なデータベースを調べました。シュピーゲル オンライン. このトークはYouTubeで話題になりました。
Kriesel がデータ探索手法を使用して、政治とドイツに関するユーモラスで驚くべき、さらには不穏な発見を発見した方法をご自分の目でお確かめください。録画を見るオンラインセミナーの様子。
私は David に、彼の Spiegel Mining プロジェクトについていくつか質問をしました。
Spiegel Online の記事を分析するというアイデアはどのようにして思いついたのですか?
それは技術的好奇心と社会的好奇心の混合でした。 私が新しい技術を学ぶとき、私は通常、「実践による学習」アプローチを追求します。 これは、私が学びたいことを強制的に使用する、ある種のおもちゃのプロジェクトを作成することを意味します。 私はメディア全般に興味があるので、おもちゃのプロジェクトの 1 つに Spiegel Online のダウンロードがありました。
あなたの YouTube 動画がこれほど多くのヒットを記録したことに驚きましたか? こんなに反響が良かったのはなぜだと思いますか？
Chaos Communication Congress は、私がこのトピックについて最初に講演したカンファレンスで、世界最大のハッカー カンファレンスの 1 つです。 そこにスロットを確保できた場合は、サーバーに多少の負荷がかかることに備えてください。 
でも、正直なところ、そこから出てくる共鳴の多さにビックリしました。 受け取ったメールに返信するのに 2 か月以上かかりました。いくつかは今日まだ答えられていません。
一方で、オタク系のトピックに関するトークがバイラルになる理由を判断するのはそれほど簡単ではありません。 最近では、誰もが何らかの形でデータ分析について話していると思います。 つまり、おもちゃのプロジェクトの副次的な目的は、新しいことを学ぶことに加えて、IT の専門家ではない人が今日のデータ分析が何であるかを理解できるようにすることでした。 簡単でわかりやすい言葉で言えば、技術的なものも公式もありません。そしておそらく最も重要なことですが、誰もが知っているデータ セットについてです。 この組み合わせがちょうどいいと思います。
データはどこにでもあります。 それを分析することがなぜそれほど重要なのでしょうか。 統計学者やデータサイエンティストがいない小規模企業にとって、どのような価値があるでしょうか?
データは確かにどこにでもありますが、多くの場合、データは未使用のまま放置されています。 基本的に価値のない資産です。 それはあなたが保管のために支払うことさえします. しかし、データを分析すれば、驚くほど低コストで資産を知識に変換し、費用要素を価値のあるものに変えることができる場合があります。 これは、特定の会社の規模とは無関係です。 専任の担当者がいない場合でも、データ サイエンスを使用している多くの中小企業を知っています。 フリーランサーを 1 日か 2 日雇うだけで、すでに大きな効果がある場合もあります。 障壁は、ほとんどの企業が考えているよりも低くなっています。 標準的な分析には、分析ソフトウェアがあります。 もうコーディングできる必要さえありません。
優れたデータ ビジュアライゼーションの条件とは?
私の意見では、優れたビジュアライゼーションにより、データ サイエンティストの助けを借りなくても、ドメインの知識 (つまり、分析するデータが由来する特定のドメインの知識) を持つ人々は、データのパターンを直感的に見つけることができます。 それは彼らに正しい結論を導き出す力を与え、あなたがうまくやればそれはまた美しいので、人々はそれを何度も何度も見たがります（それにより彼らはより多くの結論を導き出します）. 脳への高帯域接続は 1 つだけで、それが目です。
あなたはデータ サイエンス以外にも興味を持っています。 アリのコロニーについて教えてください。
もちろん！私は昔から群れの行動に興味があり、アリをずっと飼っていました。 多くの人は、実際にアリをペットとして飼うことができることに気づいていません (ただし、名前を付ける義務はありません)。 小さなテラリウムを作り、巣を作ったり、卵を育てたり、食べ物を集めたり、ゴミを出したりする様子を観察します。 彼らがロジスティクスを行い、道路を建設するのを見るのは非常に興味深く、またリラックスできます。 プラスとして、休暇に行ってもアリは怒らない。餌を与えなくてもかなり長い間元気で、悪臭もせず、音も立てません。
デヴィッドの話をもっと聞きたいなら録画を見る彼のオンラインセミナーの。
