データ分析文化

やっても無駄になるのが大半だけど、やらないわけにいかない

「データ分析がいくら重要だと言ってもどうせ聞かないだろうから無駄」だとそのままにしてはやりたいこともできないし経験も積めない。揚句に業績が上がらずボーナスも出ない、ではどうしよう ...

分析

どっちがどっちで何しているんだっけ?

ブースティングとバギングの区別がようやくつくようになってきた(気がする)がさらにそれぞれのアルゴリズムになるとまだ混乱する。というわけで、今のところの自分の認識を書いてみる。

アンサンブル学習 ...

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 ...

データ分析プロセス, 目的の決定

「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらない

データ分析プロセスの始まりは、何を差し置いても意思決定者が「何を知りたいのか」を決めることだ。目的無きデータ分析は無駄である。

そもそも目的が決まっていなければ何を ...

データ分析のその他の話題

このままならば人工知能はバズワードとして遠からず消滅する

このままいけば、人工知能は一時的なブームとなり、もう2・3年もすれば忘れ去られるだろう。もちろん裏側で使われるところでは使われるし、デジタル化が進む中で機械学習の重要性が下がるこ ...

キャリア

日々繰り返される悲劇を断ち切ることはできるのか

というと大げさかもしれないが、仕事において士気は重要である。にも関わらず、大抵の場合無知から発せられる何気ない一言が実はとんでもなく士気を下げていることに気付いている人は少ないようだ。とい ...

データ分析のその他の話題

実態がよくわからないデータ分析の活用状況

データサイエンティストやデータアナリストの求人はちらほらあれど、その企業の経営者がデータ分析にどのように向き合っているか、分析者をどのように扱っているか、分析のレベルはどれぐらいか、同僚のスキル ...

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 ...

データ分析プロセス, 分析

「データをいじくり回して何かわかった気になる症候群」

目的無きデータ分析は無駄であるで

数字をいじくり回すのは楽しいので、気が付くとあっという間に時間が過ぎる。何かがわかった気にはなれるが、後には何も残らない。よほど意識して ...

キャリア

データサイエンティスト=スーパーマンはもうやめよう

データサイエンティストは高度な統計学や機械学習を使ってデータ分析をする専門家、という触れ込みだったはずが、最近ではどうやらそれ以外の能力も要求されるらしい。エンジニアリングについては以 ...