生産性, システム・ツール

決まったことをたくさん試すのはもともとコンピュータの得意分野

よくよく考えてみれば、用意されたデータを使い、すでに決まったアルゴリズムにしたがって、様々なパターンを試して最も良い結果を返すという作業はそれこそコンピュータの得意分野だ。と ...

生産性

そのレポートが無かったら、誰か困るのか。

定期レポートに関する業務を効率化しよう(自分だけでなく誰かに任せる場合も)の最初に「本当にそのレポートが必要なのかを調査する」ことを第一に挙げたが、その詳細について。

何十万円、時に ...

生産性

仕事を早くすることのメリットはもっと広まってもいい

データ分析に限らず仕事の早さは重要であり、例えば無駄を減らすことについては時間を作るために手戻りをどうやったら減らせるかや定期的にデータを受け取る際に気を付けることといった話をいくつか ...

生産性

面倒だったりわかりづらかったりすればまともに使ってもらえない

システム担当ではないがデータアナリストとして色々な人に色々なツールを作ってきたが、ただツールを作るためのプログラムスキルやDBの知識だけでなくもっと広い視点からとらえなおす必 ...

生産性

油断すると足を引っ張られる定期レポート

どこの企業でも多かれ少なかれ存在する定期レポートだが、様々な経緯をたどった結果作り方が煩雑になって毎回膨大な時間がとられていたり、その割には実は誰も読んでいないとか、そのままにしていると結構ひどい ...

生産性

すべては「考える時間を作り出す」ため

速さは正義だ。しかし、どんなに頑張ったところでキーボードを打つ速さが10倍にはならない。システム化による効率化という方法もあるが、これには投資が必要であるしできるまでに時間がかかるのですぐにというわ ...

データ分析プロセス, 収集, 生産性

データは手に入れた。次に前処理・・・の前にデータを確認する。

データを手に入れたらすぐに前処理というとそうはいかない。データがきちんとしているか、チェックしなければならない。この工程をせずに先に進むと、後で抜けもれが発覚したり、どのよう ...

生産性

困った依頼になる原因とその対策を考える

アナリストの役目として営業やコンサルタントの依頼で必要なデータを出したり、分析を行ったりすることがある。この依頼が曲者で、依頼を出している側が必ずしも問題を正しく認識し、そのためにどのような情報が ...

データ分析プロセス, 収集, 生産性

自分の身は自分で守らなければいけない

定期的に送られてくるデータをいつも通りの場所において同じように実行したはずなのに、エラーで止まったり、いつもと違う結果になったりということはよくある。そしてそれは忙しい時や納期が迫っている時に限って ...