MyEnigmaスマートフォン用の表示で見るMyEnigmaとあるエンジニアのブログです。仕事でデータ解析をする人が持つべき心がけを分かりやすく説明してくれる名著だと思います。本当に重要なのは、その結果を使ってビジネスの意思決定をすることであることに気づかせてくれます。意思決定ができるような結果に注力し、その結果が実際に使われるようにする所まで実施していきたいと思いました。仕事でデータ解析をするすべての人が読むべき本でしょう。分析手法はこだわらずに、意思決定に役立つことだけを考えるこれが一番重要な所です。殆どの企業のデータはスモールデータですね。ビッグデータにより、サンプリングが不要になった。ビッグデータは因果律を示さないで、相関だけを示すことができるようになる。相関の理由は説明できない。サンプリングによる近似は考えなくて良くなったのですね。その相関の理由は自分たちで考える必要があります。秒単位の細かいデータを分析する前に、もっと荒い日次データを分析するようにする最初から、あまり大量のデータを解析せずに小さい部分から始めようということでしょうか。有るデータから未来を予測することでした。データ分析者は、見つける、解く、使うまでの、すべてを実施しなくてはならないツールは作るだけでなく、ビジネス担当に使わせるところまでやるこれも重要な観点です。解析するだけでなく、データを取得し、その結果をビジネスに利用されるところまで分析者が実施しないといけないということでしょう。データ分析をする前に、サスセスストーリーを考えるいきなりデータ解析するのではなく、その解析が上手く行ったらどのようにビジネスに応用されるのかを考えると、データ解析による数字遊びが少なくなります。データ分析者ほど、現場に行く相関だけでなく、因果律を知るためにはこれが重要です。分析モデルをひたすら、高精度化しないこれも、分析を目的とせずに、ビジネスに役立つことを再優先に考えることが重要であることを示しています。ミスをしない秘訣は、予測モデルと実際のデータを比較するビジネスで使用するには、ミスは許されないのでこのようにちゃんと精度とロジックのチェックは必須です。Kaggleはデータ分析のコンテストサイト知らなかったです。あとで調べてみようかなと思います。一つの解析手法で何度も美味しくなります。生データを可視化して異常値などを確認するようにするいきなりデータ解析すると、元データがおかしい場合に自分のミスに気が付かなくなります。Supportersもしこの記事が参考になり、ブログをサポートしたいと思われた方は、こちらからよろしくお願いします。はてなブログProとあるエンジニアのブログです。Page月別アーカイブスポンサーリンクスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。