データ分析とインテリジェンス

データ分析を成功させる方法を考える(1)分析者に実行権限も与えたらどうか

データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにあるで、データ分析の失敗の原因としていくつか挙げたが、その中でも

のあたり、つまりせっかくデータ分析を行ったがそれが意思決定や行動に繋がらず、すべてが無駄になることがよくある。もちろんデータ分析のアウトプットの質の問題もあるだろうが、この場合は改善を要求できる一方で、聞く側の問題の場合は経営者・マネージャー(あるいはクライアント)に対して問題点を指摘することになるために簡単ではない。データ分析が失敗することの責任が聞く側の問題であることの自覚がない場合なおさらである。これはデータ分析者側にはどうにもできないので、データ分析を成功させたいと考えている経営者・マネージャー側はどうしたらいいかについて提案をしたい。

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日本企業でデータ分析がまともに機能しないのも当然・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(5)

スターリングラードでの戦いが始まる頃、ドイツにいた大島浩からの電報についての著者の評価である。電報には「~べきを以て」「~というべく」など、仮定がさも事実のように書かれていることに注意を促している。

昭和17年4月に第六課が米、英担当課となったことについて。情報は戦略に先行しており、その情報を元に戦略を立てると考えるのが自然であるが、どうもそうでもなかったらしい。国家の命運をかけた戦争ですらこのありさまなのだから、現在の日本企業でデータ分析がまともに機能しないのも当然だろう。

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レポート・報告書を読む際に気を付けること

世の中ではマーケティングリサーチ、効果測定、いろいろな分析など毎日大量の報告書が作成されているが、本当に役に立つ報告書に出会うのは残念ながらまれである。なぜこのようなことになるかと言えば、結局のところはクライアント側の求める質が低いため、それに見合った報告書が作成されているというのが現状だ。

金と時間を無駄にしないためにも質の高い報告書を求めることが必要であり、それは自分だけではなくクライアントあるいは部下にとっても報告の質を高めることにも繋がるので、質の低い報告書を見破る能力を身に着けることはとても有益だと考える。また、報告書を作成する側の人にとっても参考になるのではないだろうか。

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データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにある

などである。これらはすべてデータ分析を使う側、すなわち経営者・マネージャー側の問題であり、データ分析が失敗する理由のほどんとはこれらのうちのどれかである。もしデータサイエンティスト側の能力の問題であれば、これもまたやはり採用した人の責任、他でもなく経営者・マネージャーである。

ではなぜ経営者・マネージャー側の問題を指摘しないかと言えば、「社長、データ分析の失敗は社長の責任です。まずは社長の考え方を改めなければうまくいきません」と言うよりも、「社長、データ分析の失敗はデータサイエンティストの能力が足りないからです。彼らが勉強不足であって社長のせいではありません」という方が大抵の場合受けが良いからである。都合の悪い情報というのはなかなか上がりづらい。

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データ分析の始め方

ここ数年のデータ分析ブーム(?)でことさらに取り上げらているのはビックデータとデータサイエンティストであるが、流行につられてシステムやツールを導入したり、専門家を雇い入れたところでまともに使うこともできずに失敗するのがオチである。実際のところ、ここ最近になって急にデータ分析を始めた企業で成功している話をほとんど聞いたことがない。

だからと言ってデータ分析を行わなくて良いかと言えば、それは間違いである。データ分析に基づいた意思決定を日本企業全体が行って来なかったのが異常であり、異常な世界の中にいる人はその異常さに気が付かないというだけの話である。

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データサイエンティストブームを総括する

データサイエンティストという言葉が聞かれるようになってそろそろ3年になるが、いまだに定義は確立されず、何をする人なのかもよくわからないまま、すでにブームはピークを過ぎ、このまま遠からず消え去っていくだろうという状態になっている。いったいなぜこのようなことになったのか、自分なりに総括してみる。

データサイエンティストとは、高度な統計学や機械学習を使ってその少し前から話の出ていたビックデータを使う人という文脈で登場してきたと理解している。それがいつのまにか既存のデータアナリストとの境目があいまいになり、やがて混同されていく。このあたりになると実態もよくわからず、もはや名乗ったもの勝ちになってしまい、単なるハッタリになっているケースも散見される。データサイエンティストと名乗ってはいるが、実は統計学を多少かじっただけで数理的知識はほとんど持ち合わせていないなどいう場合すらある。それでもまったく知識の無い人には違いがわからず、結局は知識ではなく営業力勝負となっている。

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データ分析プロセスを料理に例えてみる

「料理は買い物だけでは終わらない、作って食べないと意味が無い」なんてことを言われたら当たり前だと思うだろうが、データ分析に置き換えて「データ活用は分析だけでは終わらない、実行に移さないと意味が無い」とするとどういうわけか機能しなくなる。そこで、データ分析のプロセスを料理に例えてみることで、解りやすくしてみる。

データ分析の各プロセスは、データ分析の全体像「インテリジェンスサイクル」とはを使う。インテリジェンスサイクル=データ分析プロセスと読み替えてもらえばよい。

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csv/excel/コピペ用 都道府県コード一覧

どういうわけか、都道府県コードが欲しいと思った時にすぐコピペできるサイトにいけないので、なら自分で作ってしまえというだけ。ついでにいろいろダウンロード版も作っておくので必要に応じてどうぞ。

Excelファイル

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分析の本ではなく分析のためのSQLの入門書・・・書評・感想『10年戦えるデータ分析入門』

10年戦えるデータ分析入門に移動しました。

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個人的には残念ながら期待外れ・・・書評・感想『データ分析プロセス』

『データ分析プロセス』を入手。最初に言ってしまうと、残念ながら期待外れであった。

まず、データ分析プロセスと題名には掲げつつ、プロセスの話がほとんどない。第1章の最後にかろうじて出てくるCRISP-DMについても検索すればすぐに出てくる程度の内容で、正直なところ「今更なんでまた?」というぐらい。もっともこれは発売前から公開されていた目次をみた時点で大したことが書かれていないだろうことは予想していたので、さほど気にはならなかったが。

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