重要なお知らせ
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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, データアナリスト

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 ...

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 ...

データ分析組織

長期的に考えるとデータ分析は内製化する以外の選択肢はない

データ分析をきちんと会社の力にするためには長期的・継続的な取り組みが必要であり、であれば内製化する以外の選択肢はない。その理由は以下の通り。

データ分析は内製化しなけ ...

キャリア, データサイエンティスト, データアナリスト

最新版はこちら

イベントなどで話す機会もあったのでいろいろ踏まえて最新版を書いたのでこちらをどうぞ。

データサイエンティスト・データアナリストが就職や転職を考える際に注意すること2019年度版
入社してから「こんなはずじゃな ...

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 ...