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20年来の友だちの堅田氏とデータについて語り合いました。私は彼のような数学的なセンスはないけど、彼のおかげでずっとデータ分析は身近なのかもしれない。英語がうまくても話す内容が芯を食ってないなら英語力が活かされないように、データ分析も何を分析したら課題を解決できるかを見極める力の方が重要ですよね。
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「“意志”のない分析は、データ遊びでしかない」
これは大事な視点だと思いますね。

データサイエンティストやデータアナリストはただデータを集計したりするだけではなく、得られたデータをどう解釈してどう意思決定に繋げていくかを考える必要がある。

統計学や機械学習、プログラミングスキルももちろん大事ですがそれとビジネスで必要な意思決定力を組みあわせる事でデータサイエンティストの力が発揮されると思います。
企業経営とデータは不可分です。「データサイエンティストには、統計やプログラミングの知識だけでなく、ビジネスの視点こそが重要」これは本当にその通り。ビジネスの視点はあれど、データを十分に活用・理解できていない経営層は、データサイエンティストを知恵袋としてもっと活かすべきです。
データ遊びもそうですし、データ集めることに熱中してしまって、データオタク化してしまうことも。
目的、意思は大切ですね。
>データサイエンスとは、常に「あなたはビジネスで何がしたいんですか?」「あなたはどんな課題に関心があるんですか?」という問いを突きつけるものです。
> ここをクリアにできないと、どんなにツールを使えても、ビジネスの課題に対してソリューションをもたらす分析はできません。