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【変身】素人がデータに強くなる「SQL学習」3つの秘策
NewsPicks編集部
Temma Abe米国西海岸| Techライター | MBA受験サポート
SQLやデータ分析ツールが、非テクノロジー系人材にとっても有用であることは、この特集の通りだと思います。ただ、個人的にどんな時でも一番大事だと思うのは、以下です。 1. 何の問題についてデータ分析するのか?: それは意義があるのか×そもそも解ける問題なのか 2. データ分析結果をどう解釈するのか?: 同じデータを見ても解釈は複数存在する場合がある 例えば、記事でも出てくるNP上の記事のpick数を用いた分析として、「ある人がpickすることによって記事のpick数に影響が出るのではないか?」という仮説を設定します。 ピッカーAがpickしている記事のpick数が様々な比較において明確に高く、ビッカーBがpickしている記事のpick数は様々な比較において明確に低かった場合、ピッカーAを優良ユーザーとして推奨し、ピッカーBはpick数に悪影響を与える存在として何らかの対処をするべきでしょうか。 上記1の観点では、そもそもピッカーAを推奨するorピッカーBを劣後させる手段が存在しなければ、アクションの取れない意味のない分析になってしまいます。 上記2の観点では、ピッカーAの数値の高さは因果関係なのか相関関係なのか分かりません。ピッカーAは単に世の中で人気のある記事に絞ってpickしている可能性もあります。一方で、ピッカーBのコメントは付け加えることがないほど素晴らしいものであるがゆえに、他の多くのユーザーはpickをせずにlikeだけすることで、ピッカーBがpickする記事のpick数が押し下げられている可能性があります。データ分析の結果が出た後だとその解釈にバイアスが入ってしまうので、事前に解釈の仕方まで定めておくことが肝要です。
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