【感想・ネタバレ】データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法のレビュー

高橋威知郎 / 白石卓也 / 清水景絵

近年ビジネスにおいて、現状を分析し、意思決定を行ったり、説得力のある提案をするためのツールとして、膨大なデータを介したデータ分析の必要性がますます高まっています。膨大なデータを蓄積し続けてはいるものの、それらを有効活用している企業は非常に少なく、分析ニーズも高まるばかりです。本書は、データ分析の初心者や企業担当者を対象に、データ分析の実際を解説するものです。
「人は成功からは学べない、失敗からこそ多くを学ぶのだ」という認識から、SBTが手掛けた事例を元に、データ分析を行う際に起こりやすい失敗事例とその克服法を解説します。これにより、読者は、リアリティのある、真に役立つデータ分析の実例を学ぶことができます。
著者は、豊富なデータ分析の経験を持つSBT社データサイエンス部のスタッフであり、ダイナミックかつ具体的な事例を紹介します。

[ブクログ · ★★★★★]

データサイエンスのプロジェクトで陥りがちな失敗と対策を準備、分析、報告の3つのフェーズに分けてまとめた本。
実際の分析作業者は、プロジェクトの計画、顧客とのコミュニケーション、チーム内の意思疎通などのビジネス&マネジメント面を意識していないことが多々あり、この本の対策は参考になった。
また、初めの部分の失敗を否定せず次に活かすことが大事というメッセージは分析プロジェクトだけではなく他のことにも通じると感じた。

[ブクログ · ★★★★★]

プロジェクトの健康状況把握のための振り返りとして、及び成功失敗ノウハウの蓄積として実用的な本だと思った。

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンティストが自らの失敗談について語った本。データ分析という業務特有のトピックスもあるが、R&D分野の研究者やビジネス全般のアナリスト、コンサルタントに通じる話が多いなという印象。データを収集し、考察し、説明するという業務に関わる人は読んでみてもいいかも。

[ブクログ · ★★★★☆]

クライアント側(こんなデータサイエンティストを雇えるほどの会社ではないが)だが勉強になった。まず自分でデータサイエンティスト並みの分析をするのは絶対無理ということ(笑)。機械学習とかなんちゃら分析法とか。分析のための計算もすごく時間かけてやっているんだなと思った。データさえきれいに揃っていればぱぱっとできるのかと思ってたがいつも販売管理システムからちまちま数字拾うような作業をプロもやってるようだ。「汚いエクセルデータは宝」という章は笑った。まさに私のデータ。一行目が空いてたり、コメントがはいってたりセルが結合してたり同じシートにグラフが貼ってあったり。でも、そんなデータこそクライアントが何をしたいのか良くわかり、宝なのだと。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データ分析にありがちな失敗事例とその対策をまとめた本。事例自体は新しいものでなく、データ分析の仕事をしていると本当にやりがちなものなのですが、それらをまとめて言語化しているところに価値があると思います。
特に依頼者とのコミュニケーションの部分についての記載が多く(実際そこのすれ違いは失敗に直結するわけですが)、若手向けの研修の題にも使えると思いました。