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データサイエンティストと「高速道路論」 [マーケティング / 仕事]

データ分析の本質を書く前に、なんだか最近データサイエンティストと呼ばれる人って増えている気がします。

色々な企業でデータ分析の重要性が認識され、分析者が不足しています。
需要が多いと、データサイエンティストを目指そうとする人が増えるのはわかりますが、それにしても、そんなに急に増殖するものなのでしょうか…ね。。

最近、分析者(データサイエンティスト)と呼ばれる人をよく面接しますが、顕著な現象が起きています。

「私、分析できます!」という人に会うと、
a.きれいに成形されたデータが準備されたという条件のもと
b.ソフトにデータを入れて、工夫をせずに(デフォルトの設定のまま)
分析ができます、という人が多い。

条件付き確率的に、P(分析できる| a ∩ b) といった感じです。
それだけ、最近のソフトウェアが進化し使いやすくなったということでしょうか。

昔(2006年)、将棋の羽生さんが

ITとネットの進化によって将棋の世界に起きた最大の変化は、将棋が強くなるための高速道路が一気に敷かれたということです。でも高速道路を走りぬけた先では大渋滞が起きています。


と言っていました。

分析業界でも同じで、ソフトウェア、Google先生のおかげで、簡単に答えを見つけることができるようになりました。

誰でもそれなりの分析ができるようになり、データサイエンティストの大渋滞が起こっているように思えます。

前置きが長くなりましたが、データ分析における大切なことは?

・ビジネスを理解している。
具体的には、ビジネスの課題を数学や統計といったスキルを使い、分析を企画できること。

・基礎集計をじっくりと読み説くことができる。
クロス集計でたいていのことはわかります。
しっかりとして基礎集計の上に高度な分析スキルを組み合わせれば、大きなリターンを得る場合がありますが、テキトーな仮説の上でモデリングを行っても良い結果は得られません。

・データ分析の用語や概念を、一般の人にもわかりやすく伝えることができる翻訳技術。
伝わらないのは伝えての問題。

ではないでしょうか。

アナリスト、データマイナー、データサイエンティスト、時代とともに呼び名はわかっても、分析に大切な心構えは、変わらない、そんな気がします。

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コメント 2

assimane

とても勉強になりました。
by assimane (2013-07-04 07:10) 

Minky

> assimane さん
nice & コメントありがとうございます。

by Minky (2013-07-07 21:59) 

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