データサイエンスの触りの講座に参加

クラスター分析とか学びたいのだけど
これはそういうのじゃなかった。

データサイエンスのどっちかいうと活用されてる、上流工程の方。

理系出身で、技術畑に3年、その後コンサル会社で25年、で大学の先生に。

モデルを作ることの大切さ


その上で、モデルは現実を単純化しただけで、目的を何にセットするのか、
現場の実際は何かを出来るだけ集めるのが大切との話。



ああ

頭の良い人が組み立てる理屈。理屈は通ってて、知らない分野だとただ感心する。

ただ、いざ自分の現場に近いものだと、、現場知らないなあと思わされる。


でも、モデル化するとしたらこうなるよな、とも思うこともある。


目的セットの難しさについても合点。

上からは、儲かる仕組みを、との指示として。

どうビジネスを作るのか、つて難しい。

理屈通り、売れないことは多々。



次は、Excel用いたデータ処理について。

データを貰ったら

データがちゃんと揃ってるのかの確認を。


平均値と中央値の、ズレをみること！
近ければ正常分布だなとか
遠ければ、


最大値と最小値を見て、ハズレ値がないかとか


ヒストグラム見ておくといい。


あと、フラグの、不正の取扱いをどうするか。

とか


おおー
実践的。


基礎集計は終わりがない。
必ず、設計図を作って下さい。


・データの想定利用者
・その人に何の意思決定をさせたいか、目的
・グラフ種類
・グラフにする内容
・横軸、縦軸の項目
を一覧表にするべし。


今はカンタンに難しいこと出来るけど、
基本棒グラフとか円グラフ


データ触る人は、感覚でデータ作ってしまうけど、作ってみたら何も表してない、みたいなムダが多い。

……。


あ、これ私の陥ったヤツだ。

どういうデータを取得したらいいのか、とかから学びたいなあ。