西田 貴紀

挑戦的な目標を定めたムーンショットなプロジェクトを立ち上げ、大きなハードルを超えて、事業貢献や学術的な貢献ができたときに楽しさとやりがいを感じます。

データ分析の仕事は、

問題を設定し、(Question)

解法を定め、(Solution)

わかりやすく結果を伝える(Presentation)

という3つの要素が必要になります。

とりわけ、問いを立てるところが重要で、悪い問いであれば問題を解くこともできなかったり、結果がわかりにくく...

問いを立て、仮説をたて、いざ分析結果を得ようとすると、アルゴリズムがうまくワークせずに結果が得られないことがあります。

なぜそもそもアルゴリズムがうまくいかないのか？なぜ精度よく予測できないのか？等々を考え、すぐには答えがわからない時はつらいです。

同僚とのディスカッションや文献調査をしながら、これで解決できるのではないかと仮説を考えては試す過程を楽しめる、好奇心の強さとやり抜く力がこの仕事には求められます。

データ分析を始めたい方、大学で勉強していてさらに理解を深めたい方、実務で活用しており、さらに知見を深めたい方、それぞれいるかと思いますが、こちらのWebサイトではレベルに応じて書籍やWebサイトが紹介されています。

データ分析を始めたころ、分析手法を学ぶ際には一つの書籍や資料を参考にするだけではなく、複数の書籍を参照するようにしていました。ある書籍ではわからなかった内容が別の書籍では理解できるようになったり、複数読むことで理解が深まっ...

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...