データ分析の名著からエッセンスを抽出してみたけど、これ、データ分析業務のフレームワークになるんじゃね？
データサイエンスを活かして会社で成果を上げるのは、ハッキリ言ってめちゃくちゃ難しい。
実際に、データサイエンティストとして働いてみると、分析以外のところで数多くの壁にぶち当たる。データの管理方法・経営層に向けたプレゼン・提案書の作成・部署間の利害関係の調整・外注の検討 などなど‥。これらの課題にぶち当たり、分析プロジェクト自体が失敗したという企業も多くあると聞く。
データ分析プロジェクトにチャレンジしたものの、上手くプロジェクトが回らずに苦い経験を味わったであろう「管理職の方」そして、「データサイエンティストの”あなた”」に刺さるであろう本。それが『AI・データ分析プロジェクトのすべて』である。
統計手法や機械学習手法を網羅的に紹介している本は数多ある。だが、同著は”どうすればデータ分析プロジェクトを進めることができるか？”という切り口で、データ分析プロジェクトを完遂する上でやるべきタスクや懸念事項を網羅的に紹介している。Amazonのリンクはこちら。
データサイエンス界隈で有名な「TJO」さんという方も、同著を『今年読んだデータ分析業界の新刊書の中でもトップクラス』『全てのデータ分析者が読むべき仕事術大全』と、かなり高く評価されている。※リンクはこちら
①今回この記事を投稿するに至った動機
データ分析者が読むべき仕事術大全と評される同著から、データ分析に関するタスクだけを抽出し、時系列に整理し直してみた。すると、出来栄えが結構良く、「あれ？これ意外とデータ分析のタスク管理に使えるんじゃね？」「データ分析のフレームワークになるんじゃね？」と思い、この資料をデータ分析に関わる全ての皆様に共有したい！と強く考える様になった。それがこの記事投稿するに至った動機だ。
②今回作成した資料のご連携!!
その資料を以下に添付した。仕事の合間を縫い愛情込めて作ったエクセル資料なので、是非ともダウンロードしてご覧いただきたい（もしかしたら、あなたが今抱えているデータ分析案件を成功に導くための一助となるかも知れない）。
③エクセル資料の見方
では、先ほどご連携した【洗出】AI・データ分析プロジェクトのタスク.xlsxの見方についてご紹介する。
列は４つある。「フェーズ」「タスク大分類」「タスク中分類」「タスク小分類」「章-節」である。洗い出したタスクの粒度は「フェーズ」が一番荒く、右の列に行くにつれより粒度が細かくなる。
フェーズは、「プロジェクトの入口」「プロジェクトの実行」「プロジェクトの出口」の3種類存在している。これは同著の部構成に準拠する形でこの様になった。データ分析のプロジェクトを始める際、「フェーズ」「タスク大分類」「タスク中分類」を見て、分析プロジェクトの進行状況を俯瞰的に把握しながら、「タスク小分類」に記載されたタスクを上の行から下の行に沿って着実に進めれば良いだろう。
エクセル資料の一番右「章-節」は、『AI・データ分析プロジェクトのすべて』の章及び、節を記載している。
今回私が作成したエクセル資料は、原則、『AI・データ分析プロジェクトのすべて』に準拠して作成している。が、時系列にタスクを並べる都合上、つじつま合わせで、私の方で勝手にタスクを追加していたりもする。私が勝手に作成したタスクは「章-節」の列に「-」を記入している。「-」があったら、エクセル資料を作成した人が勝手に付け加えたんだなと思ったいただければ良い。
④最後に
今回、参考にさせていただいた『AI・データ分析プロジェクトのすべて』であるが、記事冒頭で述べた通りかなりの良著だ。それゆえ、データ分析プロジェクトにアサインされた方・データサイエンティストを目指そうとされている方は是非とも読んでいただきたい。
私は横浜の企業でデータサイエンティストとして働いているのだが、後輩や新人が入ってきた際は、必ず読ませるようにしている。正直、”データ分析”しかできないデータサイエンティストは、企業で役に立った試しがあまりない（少なくとも、うちの横浜の会社では）。この本を参考に、分析プロジェクトを進める上での障壁・課題を乗り越え、きちっとプロジェクトを推進できるデータサイエンティストになって欲しい。と考えているからだ。
⑤参考文献
著名：『AI・データ分析プロジェクトのすべて』(amazonのリンク)
著者：大城 信晃さま (著, 監修), マスクド・アナライズさま (著), 伊藤 徹郎さま (著), 小西 哲平さま (著), 西原 成輝さま (著), 油井 志郎さま (著)
出版元：技術評論社
※本記事ですが、出版元の技術評論社さまの許諾をいただいた後、記事を投稿しています。技術評論社の方々には、お忙しい中、私の急なお願いにも関わらず、快諾をいただきありがとうございました！
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