データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法 [Kindle]
- SBクリエイティブ (2016年11月11日発売)
- Amazon.co.jp ・電子書籍 (244ページ)
感想・レビュー・書評
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後半の失敗例はデータサイエンティストんk限らず言える話なので、広く知れ渡ってほしい
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データを追加するときにはROI(追加データへの投資に対する分析精度の向上によって生じる利益)を考えておきましょう。「追加データによって分析精度X% を達成できれば、投資するだけの価値がある」といったような定量的な基準をざっくりとでも算出しておくと、依頼者を説得しやすくなります。
データサイエンティストではありませんが、最近特許というデータを統計的に分析しようとしておりまして、本書を手に取りました。中々難しいのが、アクションに繋がる分析結果の報告です。こんな傾向ですよと関係者に伝えるだけではあまり意味があるとは思えず、こういう傾向だからこうした方がいい、という所まで踏み込めたらと思います。それもできるだけ定量的に。
とは言っても、"多くのデータ分析では、そうそう意外なことはわからず、当たり前のことが当たり前にわかるだけ。あるいは、定性的にはわかっていたことが定量化される、というにとどまることがほとんど"とも本書にはありましたので、せめて報告者の感覚を定量的に示す作業くらいはできたいものです。 -
ビジネスにおけるデータ分析業務の失敗あるある集で個人的には面白かった。よくまとめられていると思う。やっぱり失敗談から大事なことが浮き彫りになることも多いと思うので、こういう本は実はかなり価値があると思う。