会社を変える分析の力(本)

35.

・問題を解決する＞数字遊び
　┗目的的でない、問題解決の意識が低い場合、問題解決という難題から逃げて、闇雲に計算結果を出すことに没頭する。無価値。

・数学力は不可欠ではない。正確には、分析手法の理解力や分析結果が洞察できる程度の数学力は必要だが、今はシステム化している領域も多く、ドメイン知識や問題解決力が重要な場面も多々ある。

・分析の価値＝意思決定への寄与度×意思決定の重要性

・アウトプット時は、高度な分析手法もデータの規模もプレゼンも不要。どう問題を解決するのか。最終アウトプットへの繋ぎが全て。

・分析は神ではない。
　┗確実ではなく、不確実性は孕むこと。予測の精度は上げても、予知することは不可。
　┗定性的問題まで分析するのは困難。即ち、解明が難しい領域もある。そして、そもそも全て、何らかの前提条件のもと分析しており、前提条件が崩壊する可能性もある。

・事業課題を見つける→解く→使わせる→意思決定・実行。これらの一連がカバーすべき領域。

・フォワード型DS：問題解決に責任。

・ディフェンス型DS：解く部分のみ

・こんなデータ分析手法は役に立つのでは、という手法切り口にするから話がおかしくなる。あくまで、事業課題が大元。その武器が分析手法。

・データ分析4つの壁
　┗①データの壁　②分析の壁　③KKDの壁　④費用対効果の壁

・データ分析×現場力

・データ分析時の4つの問い
　┗その数字にどこまで責任を取れるか？⇆無責任アナリスト
　┗その数字から何が分かったか？⇆ただの計算マシン
　┗意思決定にどのように使えるか？⇆ただの分析マシン
　┗事業にどの程度役に立ったか？⇆重箱の隅ほじくる奴

・データ分析が成功した後の次の獲物
　┗データ分析の近く(分析ソリューションの転用先を探す)
　┗データ分析が活用された意思決定問題の近く

・優秀なDS
　┗現場力、整理整頓、なぜなぜなぜ？(根本の問いを握る力)、分析前にビジュアル化して異常値がないか視覚検知、他人のデータは全て疑う、Simple is better、ざっくり計算(重要でない領域)、データ分析から分かったこと・変容させていくことをdocsで書き出す

・DS活躍の社会的背景
　┗IT革新によるデータ収集・分析コストの逓減、経営環境の複雑化、グローバルでの経営環境の熾烈化

・著者
私は、分析問題を目の前にすると、創造的な気分で心が膨らみます。まるで、真っ白なキャンバスを目の前にして、絵を描き出すときの気分に似ています。例えるなら、分析課題は画題、データは絵の具、分析手法はえんぴつ。そして、あたかも絵の輪郭を描き始めるように分析の大枠を決め、徐々に細部を描いていくように分析の細部を詰め、うまくいかない時は書き直すように分析をやり直します。

=

非常に現場主義な方で、参考になる。
大手企業というbiasはきっとあるので、start upだとまた変わりそう。

10回ほど口にしていたのは、目的を握れという話。
目的をズラすなという話。

これはきっと、今後、何度も握り直さないといけなくなる。