データエンハンサーの戯言置き場

データサイエンティストを挫折した人がデータとアナリシスのエンハンスメントについて考える

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自己紹介

某インターネット企業にてデータアナリストを経てデータサイエンティストになれず、データエンハンサー(自称)、アナリシスエンハンサー(自称)をやっております。 ブログの内容は個人の意見・見解であり、所属組織の意見・見解とは異なる事があります。




データエンハンサーとは

自称です。

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分析=「原因」✕「結果」

【読書記録】イシューからはじめよ 2周目4

イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」

イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」

 

kindle 位置 No.1342/2071

基本的に、分析は「原因側」と「結果側」の掛け算で表現される。比較する条件が原因側で、それを評価する値が結果側となる。軸を考えるというのは、原因側で何を比べるのか、結果側で何を比べるのか、ということを意味している。 

 著者は結構あちこちで、
「分析とは比較することである」という言葉を使っているのだけれど。

その具体的な方法論のところですね。

 

原因にも色々有り、
本の中ではラーメンを食べる回数と肥満度の関係について例示しているのだけれど、
例えば原因として、

  • ラーメンを食べるかどうか
  • 食べるとすると頻度はどれくらいか

結果側は、

など。この掛け算で表される、と。

 

この「分析軸の設定」って職人技度が高くて、
中々うまくできるようにはならないんですよね。

それができないのって、この掛け算構造がはっきりしていないからなのかもなぁと。

 

仮にこの掛け算構造を作ったとしても、
原因にファクトが無いとか、どう考えても調べられないとか、
調べるにしてもめっちゃ時間かかるとかよくあることなので、
調査前の仮説の段階でこれが出来るといいのだろうなぁと。

で、必要な物だけ調べる。

 

いや、結構ありがちなんですよね。
特に何の考えもなく施策打って、
よくわからないけど何か検証&分析してみてwみたいなの。

 

分析上手になりたいし、周りを分析上手にしていきたいですね。