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2.6 他の分析手法や分析技術
作成する能力、複雑な構造を持つ問題に対して合理的な仮説を構築する能力、投資
に値する実験を設計する能力、そして結果を分析する能力などです。データサイエ
ンスチームを組成する際は、従来のソフトウェアエンジニアリングの専門知識より
もこのような資質・能力を持ったメンバーが必要になります。
2.6
他の分析手法や分析技術
ビジネスの分析では、データ分析を行うためにさまざまなデータ分析技術を利用すること
になります。この本はデータ分析思考とデータから有用な知見を抽出するための基本原則に
焦点を当てています。そのため、それら多くの分析技術を利用する方法、すなわち分析技法
の説明に紙面を割くことはしません。とはいえ、これら関連技法の目的や役割、そしてそ
の技法の専門家にいつ相談するべきか、などを把握しておくことは大切なことです。そのた
め、これら関連技法について理解しておくこともまた重要なことであると言えます。
このような背景があるので、本章では
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つの関連する技法について簡単に説明します。
この説明に当たっては、データマイニングとの違いについて述べることにします。主な違い
は、データマイニングが知識・パターン・規則性をデータから自動的に抽出することに主眼
を置いている点です
†
。与えられた問題に対してどの分析手法を適用するのがふさわしいかを
判断するスキルは、ビジネスアナリストに求められる重要なスキルです。
2.6.1
統計学
ビジネスの分析において「統計」という言葉は、異なる
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つの使われ方がされています。 ...