問題に固執しない
私が昔一緒に働いていた同僚に言われた言葉です。私たちの仕事は、問題を解決したり、問題を発見し提案したりすることが求められます。一方で、何が問題なのかわかっていないケースも多々あり、そのような場合、不要な偏見や固執によって思わぬ工数や手間がかかることや、成果に結びつきにくいことがあります。そのような時に、私はいつもこの言葉を思い出し、『今この問題は取り組むべき問題なのか』を自分に問いかけるようにしています。
同業の先輩や同僚にアドバイスされたことで、最も仕事上の教訓になったことは何ですか?
私が昔一緒に働いていた同僚に言われた言葉です。私たちの仕事は、問題を解決したり、問題を発見し提案したりすることが求められます。一方で、何が問題なのかわかっていないケースも多々あり、そのような場合、不要な偏見や固執によって思わぬ工数や手間がかかることや、成果に結びつきにくいことがあります。そのような時に、私はいつもこの言葉を思い出し、『今この問題は取り組むべき問題なのか』を自分に問いかけるようにしています。
データ分析の結果を伝えるとき、「正しさ」「分かりやすさ」「面白さ」を分けて考えるように教わったことを常に意識しています。
「正しさ」「分かりやすさ」「面白さ」を全て実現することができれば非常に相手に伝わり易くていいですが、なかなか難しいのが現実です。
私もそうですが、数学が好きで論理的に考える人はどうしても物事の「正しさ」を重視しすぎる傾向にあります。例えば、分析に扱った手法からそこに至る過程の詳細を説明することで結果を正しく伝えられ...
ますが、対面するパートナーや顧客がデータ分析の知見がないと到底理解できません。 アカデミアとは異なるので、詳細を事細かに正しく伝えるのではなく、分析に関する知見がない人でも理解できるように、「わかりやすい」事例や「面白い」データからの発見などを意識してプレゼンテーションに加えることで、分析結果がわかりやすく伝わるように工夫しています。
データ分析的に理想の方法はまず何かを考えよ。そして、そのあと、実現可能な方法のうち、最も理想に近いものを選択せよ。
データサイエンスをやっていると、理想的な方法と、現実的な方法に乖離があることが多いです。その時の考える指針を示してくれる言葉です。
データ分析はプロセスでしかなく、それそのもの自体には意味はない。分析の結果をいかに実際のビジネスに活かすかが重要。そこまで見据えた分析ができるかが腕の見せ所であり、職人芸とも言える。
依頼された内容はその場で自分の言葉で意図が合っているかを聞き返すことで、論点とは何か/誰に向けて何をアウトプットするのかが明確化され手戻りが発生することを最小限に抑えられる