データ分析とインテリジェンス

データ分析に関わる全ての人に・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(1)

『大本営参謀の情報戦記』という本がある。戦時中に大本営参謀、フィリピンの第14方面軍の情報参謀、戦後は自衛隊の統幕第二室(情報室)室長と、情報を専門にしていた軍人である堀栄三の回顧録であり、著者が情報参謀としてどのように考え、活動したかを中心に、

が描かれる。現場の参謀としての視点だけ(戦争物の書籍には実に多い。悪いとは言わないが偏りすぎである)ではなく、日本軍の情報軽視ぶりや、情報教育についてなど、広い視野から示唆に富む記述が多いのである。そしてこれを現在のビジネスシーンに当てはめてみると

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現在の日本においてデータサイエンティスト・データアナリストであることはハイリスク・ローリターン

なお、前提としてデータサイエンティスト・データアナリストとは、

としている。

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効果測定の具体的な方法

前回効果測定の基本の最後に挙げた、効果測定で見るべき基本的な内容を再掲する。

今回はこれらについて考える。プロモーションや商材によっては必ずしもそのまま適用できない場合もあるが、必要に応じて修正を加えて欲しい。

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一流のアナリストとは(後編)

一流のアナリストとは(前編)の続き

自分が真実であると考える事柄を、客観的な事実であるように報告することは戒めねばいけない。あくまでも事実は事実、推測は推測であり、その区別が明確でわかりやすいようにしておかないと、意思決定者を混乱に陥れる。

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効果測定の基本

ある施策に関する効果測定に関する話。

結論:「10,000,000円儲かったからこのキャンペーンは大成功だ!」

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データを受け取る際に気を付けること

情報収集に関するまとめはこちら → 情報収集論・目次と概要

定期的に送られてくるデータをいつも通りの場所においてスクリプトを実行したはずなのに、エラーで止まったり、いつもと違う結果になったりということはよくある。そしてそれは忙しい時や納期が迫っている時に限って起こる。

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一流のアナリストとは(前編)

アナリストとしてどうあるべきか考え始めて10年経ってもまだ明確になっているわけではないのだが、いい機会なのでこうでありたいと今のところ考えていることをまとめてみる。ちなみに順番は重要度を意味しているわけではない。

ここで言うアナリストは、分析者でもデータサイエンティストでもリサーチャーでもよく、つまりは情報を分析し、意思決定のためのインテリジェンスを作る人を指す。

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