今週の小ばなし

第172話|実業務とデータサイエンス人財育成の狭間で

第172話|実業務とデータサイエンス人財育成の狭間で

最近、社内でデータ活用を推進しようということで、データサイエンス人財を社内に抱えようという動きがあります。 社内でデータ活用するぞ! となったとき、ある壁にぶち当たることがあります。 実業務の壁です。 もう少し説明すると...
第171話|ビッグデータだのAIだのデータサイエンスだの…… データ活用の失敗をデータで判断することのできない人々

第171話|ビッグデータだのAIだのデータサイエンスだの…… データ活用の失敗をデータで判断することのできない人々

データを活用し何かしようという取り組みは、10年前と比べると、かなり増えています。 それが…… ビッグデータだの AI(人工知能)だの データサイエンスだの 機械学習(マシーンラーニング)だの DX(デジタルトランスフォ...
第170話|データの粒度はより細かく、なぜならばデータ分析は最終的かつ不可逆的だから

第170話|データの粒度はより細かく、なぜならばデータ分析は最終的かつ不可逆的だから

蓄積され続けてはいるけど、人手にあまり触れられていないデータの中には、データの粒度がバラバラなケースが多々あります。 そのようなデータを相手に集計や分析をするとき、非常に苦労します。 ちなみに、データの粒度とは、文字通り...
第169話|データ分析・活用のメリットを疑われたら、当たり前の結果を当たり前に出さないといけない

第169話|データ分析・活用のメリットを疑われたら、当たり前の結果を当たり前に出さないといけない

データを使うことに不慣れな組織や人の場合、データから導き出された結果に対し極端な反応をします。 あり得ない期待を抱くか、もしくは無関心(期待0)か、のどちらかです。 なぜ両極端に振れるのか分かりませんが、その振れ具合が最...
第168話|データから今までない気付きを! と言いながら、そのような発見があると現場感と違うと拒否られる件

第168話|データから今までない気付きを! と言いながら、そのような発見があると現場感と違うと拒否られる件

よくデータ分析などを実施する前、「データから今までにない気付きを得られるのではないか!」と期待されることがあります。 要は、データマイニング的なデータ分析です。 しかし、不思議なことに、データから今までにない気付きが発見...
第167話|KKD(経験・勘・度胸)をデータ分析・活用で排除するぞ! といいながら、取り組むテーマをKKDで決定している件

第167話|KKD(経験・勘・度胸)をデータ分析・活用で排除するぞ! といいながら、取り組むテーマをKKDで決定している件

KKD(経験・勘・度胸)を悪の根源とみなし、データ分析・活用で排除するぞ!と 意気込む風景を何度か目にしました。 「データ分析・活用」のところを、「データサイエンス」や「データマイニング」、「マシーンラーニング」、「AI...
第166話|データサイエンス実践(データ分析・活用)の容易性を評価する3つの視点

第166話|データサイエンス実践(データ分析・活用)の容易性を評価する3つの視点

データサイエンス実践(データ分析・活用)の成否を左右するのは、テーマ選定にあります。 理由は単純です。 上手くいきそうもないことをいくら頑張っても、上手くいかないからです。 例えば、あなたが陸上選手だとします。 「3ヶ月...
第165話|データドリブンで成果を出し続けるDS人財に求められる「3つの力」

第165話|データドリブンで成果を出し続けるDS人財に求められる「3つの力」

データサイエンティスト(DS)という名の職業が、定着しつつあります。 しかし、その期待されることも、求められることも、定義も微妙に、企業や組織によって変わってきます。 とは言え、データサイエンティスト(DS)に限りません...
第164話|SOR理論とデータ分析の「XYZフレームワーク」

第164話|SOR理論とデータ分析の「XYZフレームワーク」

今回は、ゆるいお話しです。 データ分析をするとき、色々なフレームワークがあります。その中で、比較的使いやすいのが「XYZフレームワーク」です。 理由は、簡単でシンプルだからです。 今回は、「SOR理論とデータ分析の『XY...
第163話|実務でよく使われる、色々ある「回帰分析」

第163話|実務でよく使われる、色々ある「回帰分析」

回帰分析は非常にシンプルです。 そのため、実務的にも非常に使い勝手がよく、人気の高い分析手段の1つです。 回帰分析には2つの概念の変数が登場します。 目的変数Y: 説明したい、もしくは、予測したい変数(例:受注金額、受注...