戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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章

意 思 決 定 の た め の 分 析 思 考 Ⅱ：

分析思考から分析工学へ

基本コンセプト：

• データサイエンスによるビジネス上の問題解決は分析工学から始まる

• 利用可能なデータ、ツール、技法に基づいて、分析ソリューションを設計する

代表的手法：

• データサイエンスソリューション設計用フレームワークとしての期待値

データサイエンスについて突き詰めていくと、それは、原則に従った技法に基づいて、

データから情報あるいは知識を抽出することです。しかしこの本を通じて説明してきたよう

に、現実世界では、データサイエンスの技法を完璧に適用できるような形式で、ビジネス上

の重要な問題が発生することは滅多にありません。また、データサイエンスの技法を直接適

用できるデータ形式が現実世界で提供されることも、ほとんどありません。皮肉なことに、

この事実については、入社間もないデータサイエンティストよりも、ビジネスユーザの方が

同意することが多いです。彼らにとっては、それは当たり前のことなのです。こういったこ

とが起こるのは、大学などでの統計や機械学習、データマイニングの教育課程において、学

生に提供される教育用の問題が、講義で使用している分析ツールで解きやすいようにあらか

じめ準備されたものであるからです。そういった教育を受けた学生がデータサイエンティス

トになっているということです。

学生が学んだ世界とは違い、現実世界はとても乱雑です。ビジネス上の問題は、そのほと

んどが分類問題や回帰問題、クラスタリングの問題ではありません。それらは文字通り ...