システム・ツール

データ分析の知識が無い人に機械学習をどう説明するか

機械学習の説明をする際にどうしたらいいか考えていたら、教師あり機械学習については結局のところは(将来はいざしらず)普段行っていることの道具や方法が少し違うだけで本質的には何も変わりがな ...

データ分析プロセス, 伝達

「理解できないのは向こうが悪いは」最悪の態度

データ分析に限らず専門家は、「こちらは十分に説明した、理解できないのは向こうが悪い。後のことは知ったことではない」という態度を取りがち。よくよく聞いてみるとたしかに説明はしているのだが、専門 ...

データ分析のその他の話題

インフォメーションとインテリジェンスの違いは生のデータか、加工されているか

簡単に言えば、インフォメーションは「加工されない生の状態」であり、インテリジェンスとは「意思決定者のためにインフォメーションを加工、分析してえられたもの」である ...

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 ...

データ分析組織

データ分析組織について考察する

ここ数年、データ分析が組織化され初めているようだ。しかし、いままで現場レベルですらほとんど存在しなかったデータ分析をいきなり組織化しようとしても外注丸投げ体質が加わって組織が機能せず人も育たず2・3年で崩 ...

データ分析プロセス, 役割分担

「何が問題か」を考えるのは誰の仕事なのか

(アナリストとしての)データサイエンティスト・データアナリストの役割を考えるとき、何が問題であるかについても分析者が考える、としている場合があるが、これは必ずしも当たり前ではない。もしデータサイ ...

システム・ツール

導入するけど使われないツールたち

誰でも使える・素人にも使えるという触れ込みの分析ツールがあるが、本当に活用されているのかというとかなり疑問が残る。実際のところ、導入したけれども使っていないのでどうしようという話はよく聞く。導入も維持も ...

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

「今あるデータで何かできないか」は選択肢を狭めるだけ

「今あるデータで何かできないか」と考える人は少なくない。そこにあるから使わなければもったいないとか、あわよくば利益が出たらうれしいとか、そうしたい気持ちはわかるのだが、そこはぐっと堪 ...

キャリア, データサイエンティスト, データアナリスト

データサイエンティストやデータアナリストを主業務にするためにはそれなりの規模が必要

(アナリストとしての)データサイエンティストやデータアナリストとして活動するためには、どこの企業にいるかは非常に大きなポイントである。もちろん経営者のデ ...