データ分析とインテリジェンス

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タグ「データ分析プロセス」 の検索結果

「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらない

データ分析プロセスの始まりは、何を差し置いても意思決定者が「何を知りたいのか」を決めることだ。目的なく分析を初めようとしたところでうまくいくことはまずないし、たとえうまくいったとしてもそれは偶然にすぎない。

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データ分析がプロセスであることを意識しないと見えないこと

データ分析をしたいと統計学や機械学習の勉強をしている人は多いが、実務で使ってみようとするとなかなかうまくいかない。その大きな要因の1つは統計学や機械学習の手法を使うというのはデータ分析プロセスの一部であってそれだけでは成立しないからであるが、それが指摘されることは非常に少ない。

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データハンドリングや前処理はもっと注目と評価をされるべき

データマエショリストなどという呼び方が一部されているが、少々自虐的な言い方でもあり、そこには分析が主であり前処理はあくまでも従に過ぎないという意識があると思われる。しかし、本来単に与えられたデータを分析のために加工することのみをさすのではなく、もっと幅広い概念であるはず。すなわちデータ分析プロセスの全体像「インテリジェンスサイクル」とはで言う「要求」「収集」のフェーズを情報分析サイドとして速やかに正確に行うことである。その内容をざっと上げれば以下のようになるだろう。

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分析の目的は意思決定と行動の質の向上である

「分析は目的ではなく、それだけでは成立しえない」という認識を持てるかどうかで、データサイエンティスト・データアナリストとしての価値は大きく変わると断言できる。

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分析が失敗する理由とその対策

情報収集が失敗する理由とその対策につづいて、分析が失敗する理由とその対策についても考えてみる。

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インフォメーションとインテリジェンスの違い

インテリジェンスという用語が広まってきたからだろうか、最近データ分析関連本の中でも、冒頭にインフォメーションとインテリジェンスの違いについて触れられることが増えてきたように思われる。このブログでは「インテリジェンス」の代わりに「データ分析」を使っているとはいえ、この違いについて書いておこう。

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情報収集が失敗する理由とその対策

何も考えないでとりあえず目についた面白い情報や、なんとなく役に立ちそうなニュースを集めるだけならばともかく、まじめに考えてみると情報収集は簡単なようで難しい。情報収集の失敗の理由と、その対策について代表的であると思われるものをまとめた。

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分析者が自分で情報収集することは当たり前ではない

情報収集というと、大抵の場合は分析担当者自身がが行うことを想定しているだろうが、それは必ずしも正しい選択ではない。いままであまり議論されてきた形跡がないが、意思決定する人と分析する人との役割分担についてすら話題にならないぐらいなのでそれは仕方ない。そこで、分析と情報収集を同じ人が行うメリットとデメリット、理想と現実への対応の順番で考える。

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情報収集論・目次と概要

といったような問題に触れられることはさらに少ない。そこで、このようなことも含めて情報収集の全体像を把握し、体系化すれば自分も含めて情報収集を行う全ての人にとっても有用であろうということで、試みることにした。

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「データをいじくり回して何かわかった気になる症候群」から逃れる方法

目的なしにデータ分析をすることがどれだけ無駄であるかについてで「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。よほど意識していないとすぐこの状態に陥ることになるが、ためしにここ数日の間でデータを見ていた時間のことを思い出してみればいい。なんとなく数字を見て、今何か変わったことがあるだろうか?」と書いたが、これを「データをいじくり回して何かわかった気になる症候群」とでも呼ぼう。この状態に陥らないためにはどうするべきかを考える。

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目的無きデータ分析は無駄である

何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。データを見て何ができるかを考えるべきではない。最終的に様々な事情で今あるデータのみを使って考えざるを得なくなる場合は多々あるとしても、最初から可能性を限る必要はない。

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データ分析プロセスを動かす前に、最初に役割を決めておく

クライアントあるいは上司が丸投げしたいのに、分析以外のこと(提案とか)をやらなければ、「分析だけしかできないデータサイエンティスト」なんて言われてしまう。一方で、インテリジェンスリテラシーが高い人であれば主体的に動くことで、分析側に対しては提案ではなく純粋に情報を求めている場合もあるだろう。このギャップを回避するためには、最初に意思決定者と分析者でデータ分析プロセスのうちどこまで行うかを取り決めておくのがよい。データ分析プロセスについてはデータ分析プロセスの全体像「インテリジェンスサイクル」とはを参照のこと。

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データ分析組織の立ち上げ時に必要なのはデータサイエンティストではなくデータ分析プロセスをマネジメントする人

データサイエンティストなど、データ分析の専門家を雇っては見たもののどうも機能しないという話が聞こえるが、それもそのはずで、データ分析というプロセス全体を考えた場合、データサイエンティストが得意とするのは主に「分析」フェーズであり、必ずしもマーケティングやコミュニケーションが得意であるとは限らない。従って、データサイエンティストだけでは当然足りないという事態になるわけだが、データ分析がプロセスであることを理解していないと、分析が得意な人に任せればうまくいくという勘違いが起こる。データ分析プロセスについてはデータ分析プロセスの概要を参照のこと。

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今あるデータを前提にしてはいけない理由

「今あるデータで何かできないか」と考える人がとても多い。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、そこはぐっと堪えて「何が目的であり、そのためには何を知るべきか」から始めるべきだ。さもないと、まったく見当違いの分析をしたり、分析はしても実行に繋がらないことになり、結局無駄になる可能性が高い。

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データ分析プロセスを料理に例えてみる

「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」というとどうもいまいちピンと来ない人が多い。これは分析を依頼する意思決定側はもちろん、分析する側も同じ状況だ。

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意思決定する人と分析する人との役割分担について

経営企画・マーケター・コンサルタントなどは通常意思決定の前に分析を行うが、自分が意思決定するための分析を自分で行っている人が大半だろう。それを当たり前と考えている人の方が多いかもしれないけれど、この状況は必ずしも正しくない。

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データ分析プロセスの概要

「データ分析」は一般的にはすでにそこにあるデータを何らかの手法で処理すること、あるいはその処理されたデータから何かを読み取ることと捉えられている。これは間違いではないがデータ分析の一部分を捉えているにすぎず、その先入観がデータ分析に対する理解が広がることを妨げている。

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