データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

久しぶりの更新です..(^_^;)

最近、こちらの本を読みました。



一般的なビジネスの流れを通じて、データ解析を現場で正しく機能させるためのノウハウを伝える本でした。質・量ともに結構重かったけど・・・・


内容で印象に残った部分を抜粋すると


「データ分析者は、結果をシンプルな形で示すことが重要だ。データでストーリーを作らなければならない。数字だけでは誰も説得できない」


しっかり数値を示せば誰でも納得してくれるだろうと思い込んでいたので、意外だった。

  • 営業部やマーケティング部の人達はデータ解析の専門家ではない。なので、その人達がデータを元にアクションを起こせるように簡潔に語る必要がある
  • 数字だけ出しても、それはただの数字に過ぎないので関心を示さない
  • 経営者層は忙しく時間がない。短時間で聞き手の関心を引くためには、シンプルでかつストーリー性まで出来上がっていないといけない

などが理由として述べられていました。

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例えば、上図の右の示し方では、過去の変化が1つにまとめられているが、何が起きたのかを直感的に理解することはできない。なので、数字を単純化して、もっとシンプルに分かりやすくさせることが必要となるとのこと。

しっかりデータを出しただけではダメで、その先(スライドでの見せ方1つ1つなど)にもっと注意を払わなければならない点が新たな発見だった。もっとデータのビジュアル化・伝え方に気を配らなければならないんだなぁと。


もう1つ印象に残った点は、最終章の「アナリティクスの未来」で、今後も進む自動化により、たった2つの仕事だけが生き残ると述べられていた点でした。

  • 「技術者」:自動化されたシステムがスムーズに機能することを守る仕事
  • 「魔法使い」:手元にあるツール類を最大限に活用して、売上や利益を劇的に改善するアイデアを創造し、実行に移すことの出来る人々


分析があらゆる分野に浸透することで、データがモノを言うので、創造性が活躍する世界は残されていくのではないか?

著者は逆だと述べている。データ解析を通じて得られた発見をアクションへと変える役割を誰かが負わなければならず、そこでは創造力が必要となる。つまり分析と創造性は極めて補完的な関係にあるので、技術者と魔法使いの両者がタッグを組んで働くことが、成否を左右するくらい重要になるということだ。


この本を読んで、データ解析者として求められる能力は分かった気がした。絶えず、どうシンプルに伝えるか?を考えつつ解析していく必要があるなと。




「R」の勉强が一通り終わったので、次は「Python」か「データマイニング」の勉强にとりかかります。ではまた〜