『データ解析の実務プロセス』(あんちべ,森北出版,2015年6月22日)を読了。
データ解析で得られる価値には大きく分けて次の五つがあります。(p. 2)
- 状況把握ができる
- 推定ができる
- 予測やシミュレーションができる
- 反復と再現ができる
- 裏づけができる
データ解析で得られる価値は多いのに,なぜデータ解析をしない人が多いのだろうか。
「何の目的のために?」という問いに,できるかぎり明確に回答してもらうことが,統計作成依頼者に対してまずなすべき統計家の第一の責任である。――北村敏男,統計科学の三十年(p. 28)
自分自身でデータ解析を行う場合,「何の目的のために?」と自問しよう。
データを得るための方法論こそが重要であり,データさえ良ければ後の解析は自明である。―― C. R. ラオ(p. 48)
データを得て何をしたいかが明確であれば,データの解析は極めて容易。
正しい疑問に近似的な解をもつほうが,間違った疑問に対する正確な解をもつよりもよほどマシである。――テューキー(p. 110)
正しい疑問に近似的な解を持つため,データ解析を行う。
KPI を根付かせるポイント(p. 160 - 162)
- 自動化する
- 意義と意味を十分に説明する
- フィードバックする
- KPI を絞る
- 対象者ごとに適切な KPI を割り当てる
- KPI に振り回されないよう心掛ける
- 実測値を提供する
KPI を設定するとき,自動化できるか,という観点は大事。自動化できない KPI だと,管理するためのコストが大きくて,KPI に対する打ち手を行う余力が残っていない。
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