ビジネスデータ分析に必要な知識・スキルについて思うこと【分析手法はあくまでツール】

データサイエンティストの資格などについて

自分が保有しているデータ分析業務に関係する資格を列挙してみました。

それぞれ、合格難易度でいえば下の中～下の上あたりだと思います。

これ以外に、何かデータ分析コンペにチャレンジしたこともないです。

今のところ、Kaggleで上位に入賞とか、統計検定準1級を取ろうとか、そういう予定はありません。

ビジネス現場では、統計学、機械学習といったデータサイエンススキルはあくまで問題解決のツールのひとつにすぎず、「どう使えば良いか」が全てだと思っているからです。

ツールはツールであって、「どういう場合は何をどう使えば良いか」が全てだと思います。

この部分を詳細に解説した書籍は見当たりません。むしろ、世の中のビジネス課題のパターンを網羅して対策を解説した本なんで、できるはずがありませんよね。

データ分析業務のいろいろな例え

データ分析業務、または職業としてのデータサイエンティストはいろんな例で例えられます。

探偵

特に問題点について色々なデータから原因を探る、というニュアンスでしょうか。まさしく、証拠を集めて犯人（問題点）を見つける、という原因追求型の良い例えだと思います。
ただ、犯人の特定（＝原因追求）が最終的なゴールなので、その先の部分がないのでビジネス的には不完全な例えだと感じます。

お医者さん

企業の健康状態を判定し、問題点を発見、改善案を提案する＝処方する、という例え。

どちらかと言うと、コンサルティング業務の方が色濃くマッチしている気がします。

料理人

クライアントの満足度を意識した例え。

さらに細かく役割を当てはめると、
・料理を食べたい理由（美味いものを食べて満足したい・健康的な体を作りたい）
＝データ分析が必要な理由（分析結果から得ようとしているもの）

これは、

データ分析を行うきっかけ（クライアントのベネフィット）

という構図にかなり当てはまっていて、しかもイメージしやすいからです。

筆者が業務内容を説明するときによく使う例えは？

特にビジネスデータ分析では、「料理人」の例えが一番しっくり来るような気がしています。
お医者さんの例えの場合、「苦い薬、ツラい手術」が最も効果的かもしれませんが、その苦痛によってクライアントの未来に悪い影響が出るかもしれない、と思うからです。
（もちろん分析結果から悪い予測が立つこともありますが）

どちらかと言うと、筆者が「お客様のテンションも上げてもらって、最適解を切り開いていこう！」というスタンスを基軸にしているからかもしれません。

資格やコンペでは何を測定しているのか？

料理人またはお医者さんの例えで、分析手法は調理器具や手術内容といった、いわばツールに相当します。

つまり、コンペでのスキルはツールの数やツールの性能が高い、ということを表しているのであって、「お客様が望む・満足できる料理を作れるかどうか」はまた別だということです。

大抵の場合、データの質が悪かったりします。これは「食材が良くない」ということです。

こういった場合、どうするか？

「あとどんな食材があって、どんな調理器具を使って、どう料理すれば、お客様が満足できる料理が作れるか」

を考えることになりますよね。

料理人の例で書きましたが、特にビジネス現場のデータ分析業務では、こういったスタンスが有効だと常々感じます。