ビックデータって何が嬉しいか? [大学院(MBA)]
4月から、新しい授業が始まりましたが、「なるほど!」と思える事も多く、備忘録として残しておきます。
【フランシス・ゴルトン】
統計学の父と言われている人。
有名なのは回帰分析とか相関係数とかの研究でしょうか。
ただ、ちょっと危ない思想の持ち主だったみたいで、人の才能は、遺伝するという思想でした。
さらに、人間も動物と同じく人為選択を適用することで、良い社会が出来ると主張しました。。。
【フィッシュボーン】
マーケティングで良く出てくる、特性要因図(fishbone diagram)ですが、アメリカでは小学校3年くらいでこれを習うらしい!
ちなみに、これは石川 馨(いしかわ かおる)先生が草案しました。
【データ分析をするコスト】
今は、ほとんど0に近い。
人を育てるという経費も安くなってきて、教育のスピードも高速化している。
そこで、価格破壊が起こっており、データ解析のコンサルティング会社が増えている。
【ビックデータって何が嬉しいか?】
データが多くなると精度が良くなるか?
データが100倍になっても、誤差は1/10倍にしかならない。
平均値を予測するなら、それほど大きなデータは必要ない
ビックデータの利点、分布の極値は画期的に良くなる。
つまり、データ多くなることで、分布の裾(端っこ)についての議論が出来るようになる。
これは、問題を分けて考える必要がある。
そして、おかしなことが起きている時に、すぐにアラートが出せるかが問題で、何がおかしいかを理解することで、新しい発見がそこに眠っている。
平均値ではなく、上位になりやすい要因を予測する
↑
裾の情報
昔は、データはデザインをして取っていた。
ゴミからはゴミしか出てこない(昔の話)
+ー(直交表)を使って、少ない回数で多くの実験を行うことができる
コマツのトラクタ(32台)を使って実験を行った
技術開発速度に貢献した
データの数を大きくするのではなく、実験を大切に行うことが重要!
【フランシス・ゴルトン】
統計学の父と言われている人。
有名なのは回帰分析とか相関係数とかの研究でしょうか。
ただ、ちょっと危ない思想の持ち主だったみたいで、人の才能は、遺伝するという思想でした。
さらに、人間も動物と同じく人為選択を適用することで、良い社会が出来ると主張しました。。。
【フィッシュボーン】
マーケティングで良く出てくる、特性要因図(fishbone diagram)ですが、アメリカでは小学校3年くらいでこれを習うらしい!
ちなみに、これは石川 馨(いしかわ かおる)先生が草案しました。
【データ分析をするコスト】
今は、ほとんど0に近い。
人を育てるという経費も安くなってきて、教育のスピードも高速化している。
そこで、価格破壊が起こっており、データ解析のコンサルティング会社が増えている。
【ビックデータって何が嬉しいか?】
データが多くなると精度が良くなるか?
データが100倍になっても、誤差は1/10倍にしかならない。
平均値を予測するなら、それほど大きなデータは必要ない
ビックデータの利点、分布の極値は画期的に良くなる。
つまり、データ多くなることで、分布の裾(端っこ)についての議論が出来るようになる。
これは、問題を分けて考える必要がある。
そして、おかしなことが起きている時に、すぐにアラートが出せるかが問題で、何がおかしいかを理解することで、新しい発見がそこに眠っている。
平均値ではなく、上位になりやすい要因を予測する
↑
裾の情報
昔は、データはデザインをして取っていた。
ゴミからはゴミしか出てこない(昔の話)
+ー(直交表)を使って、少ない回数で多くの実験を行うことができる
コマツのトラクタ(32台)を使って実験を行った
技術開発速度に貢献した
データの数を大きくするのではなく、実験を大切に行うことが重要!