使う言葉の定義が違うと話がかみ合わない情報・データを収集する際に言葉の定義は重要だ。分析の土台としての情報・データ収集も体系化したい意思決定のためのデータ分析そのものがあまり語られていないこともありそれ以上に支える情報収集には目がいかないようだ。収集データ収集の失敗を考えるとりあえず目についた面白い情報やなんとなく役に立ちそうなニュースを集めるだけならばともかく、まじめに考えてみるとデータ収集は簡単なようで難しい。分析どっちがどっちで何しているんだっけ?ブースティングとバギングの区別がようやくつくようになってきた(気がする)がさらにそれぞれのアルゴリズムになるとまだ混乱する。いうわけで、今のところの自分の認識を書いてみる。データ分析プロセス「何を知りたいのか」がわからなければデータ分析は始まらないデータ分析プロセスの始まりは、何を差し置いても意思決定者が「何を知りたいのか」を決めることだ。目的無きデータ分析は無駄である。目的無きデータ分析は無駄であるで数字をいじくり回すのは楽しいので、気が付くとあっという間に時間が過ぎる。何かがわかった気にはなれるが、後には何も残らない。「理解できないのは向こうが悪いは」最悪の態度データ分析に限らず専門家は、「こちらは十分に説明した、理解できないのは向こうが悪い。後のことは知ったことではない」という態度を取りがち。生産性データは手に入れた。次に前処理・・・の前にデータを確認する。データを手に入れたらすぐに前処理というとそうはいかない。データがきちんとしているか、チェックしなければならない。「何が問題か」を考えるのは誰の仕事なのか(アナリストとしての)データサイエンティスト・データアナリストの役割を考えるとき、何が問題であるかについても分析者が考える、としている場合があるが、これは必ずしも当たり前ではない。