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アナリティクス界のドラッカーが提唱する 解析普及の7つのポイント
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データサイエンティスト含むデータ分析職の仕事がつらい4つの理由：洋の東西を問わずつらみは同じらしい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 某所でバズっていたこの記事ですが。 もう読んだ瞬間に「うわー、これ完全に洋の東西を問わずデータ分析業界だとどこでも見られる、業界つらみあるあるだなー」という感が湧いてきて、こみ上げてくる涙が押さえきれませんでした（嘘）。という軽口はさておき、実際にほぼ同じ内容の愚痴をUSでデータサイエンティストとして働いていた知人からも直に聞いたことがあるので、個人的にもかなり説得力のある話だなと思いました。 この記事の若干嫌なところは「データサイエンティストたちはいつでも転職活動をしている、何故ならどこの職場に行っても以下のつらみがあるからだ」という書き方をしている点。いや、データサイエンティスト含むデータ分析職が全員常に転職活動しているかというとさすがに違うだろうと思いますが、「それくらいつらいんですマジ勘弁して下さい」と言われたら頷かざるを得ないのもまた事実かな
データ分析は「強者の武器」、駆け出しのうちはデータが貯まるまでの間に他にやるべきことがある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな面白い記事が出回っているのを先日見かけたのですが。 この6年弱のデータ分析業界での個人的な経験や業界内で見聞してきた知見の範囲で言うと、そもそも「データ分析は『強者の武器』であって小さな組織が使っても強い武器にはならない」というのがあると思っています。言い換えると「スタートアップと呼ばれているうちはデータ分析以外のところに注力すべき」ということかと。ということで、その辺の話をざっくり書いてみようかと思います。 データ分析の効果は「掛け算」なので、元手が多くないと意味がない これまで色々な場で色々なデータ分析の専門家によって言い古されてきた言葉*1とされるのが「データ分析の効果は『掛け算』」だということ。 つまり、データ分析の効果というのは一般には「売上プラス1億円」とかではなく「売上1%アップ」という感じになりやすい、ということです。すると当然な
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