2013年11月04日

データサイエンティスト

本日は 橋本大也氏の
データサイエンティスト
です。
データサイエンティスト データ分析で会社を動かす知的仕事人 (ソフトバンク新書)

本書はデータサイエンティストについて
知りたくて購入しました。


データサイエンティストが将来25万人不足!
などと、ビックデータというキーワードと共に
データサイエンティストという職が世の中に
認知され始めました。

しかし、その割には、この職業の実際の仕事は
見えてきていないと感じています。

名前から受ける印象はサイエンティストいうくらいなので
従来の研究者の延長上にあるものでしょう。

しかし、実際はもっとマーケティングや営業の現場に
近い仕事なのです。


この本では、データサイエンティストという
実態がつかめない職業を分析します。

結果、データサイエンティストという新しい職が
誕生するというよりも、
既存のマーケッターなどの職に統計的な考え方が
必須となっている、とした方が正しいようです。


今の統計ブームに乗ってみようと考えている人には
お勧めの一冊です。
ビッグデータやデータサイエンティストといった言葉の
本質を知ることができるでしょう。






今までの広告は『クリックしてくれそうな人に出す』という考え方だったが、
最近の試みとしては、クリックした後のパフォーマンスを予測して広告を出す


日々のテストの結果、検索窓の高さが22ピクセルから28ピクセルに拡大された際には、
これによって検索連動型広告の売上高が年間0.64%アップした。
微量な変化に見えるかもしれないが、
金額に直すとこれだけで4.8億円違うという。


分析を提案につなぐという能力こそ、
現代のデータ分析の専門職の新しさなのだと私は考えている。
そういった意味では、データサイエンティストという言葉の代わりに、
データアーティストという言葉を使ってもいいかもしれないとさえ思う。


むしろ、既存の職種にデータサイエンティストをインストール
することが重要なのだ。


統計のツールというのは、数値を入れさえすれば
何かしらの結果が出てしまうんですね。


データ分析においては、むしろ日頃から浴びるほどに
生データに触れているからこそ発見できることもあるのだろ思います。


サンプリングにおけるバイアスは要注意で、
ここをきちんとできることが調査会社の存在意義でもあります。


そもそも何のためにデータを使うのかというイシューを
見極めないデータ活用というものはあり得ません。


データサイエンティストはサイエンティストではなく
ビジネスパーソンの一種だ


これまで分析的な業務にあたっていた人材の肩書を、
データサイエンティストに直しさえすれば、
その人材が見違えるような活躍をするというわけではないはずだ。


「そんな分析はできません、やっても無意味です」
サイエンティストとしては、それが正しい態度かもしれない。
しかし、データサイエンティストはそうではない。
それはビジネスパーソンのとるべき態度ではない。


感動を生まず消費者をいやな気持ちにさせてしまうのは、
レコメンドのアルゴリズムが未熟で、設計時のデータ分析が浅いからだ。







engineer_takafumi at 00:06│Comments(0)TrackBack(0)★理系本の書評 | ⇒ その他の理系本

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