真の正解が分からない中で最適解を求めて探索と手戻りを繰り返すことこそが、データ分析の本質である - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

先日、こんな素晴らしい記事を読みました。 データ分析屋としてキャリアを積んでいる私にとってAgileの考え方はとても腑に落ちやすいものだった。そもそも、データ分析自体、繰り返しの検証をするものなのだ。 （太字原文ママ） 僕自身はソフトウェアエンジニアではないので、Waterfall / Scrum / Agileそれぞれの開発スタイルの定義や違いはたまたその実践について何か論評できる立場にはなく、エンジニアチームの現場にいたこともあるので「雰囲気ぐらいなら」おぼろげに分かっているという程度の理解レベルです。ただそれでも、この記事で提唱されている「データサイエンスはAgile」という考え方については、僕個人の経験から言っても大いに納得できるものがあります。 実は、ここ1年ぐらいデータ分析の仕事をしていく中で「手戻り」「ロールバック」は是か非か？という議論を目にする機会が何度もあり、その度にこ

[call_me_nots]

“「深層学習ってやつで何か凄いことをしてみたい」から始まったデータ分析プロジェクトが、実際に使えるデータの乏しさから方向転換を余儀なくされ、最後はペルソナ別マーケティングという穏当な着地点に落ち着く”

[misshiki]

“それを巧みにデータ分析のバリエーション（...）を変えながら、ステークホルダーにとっての最適点を目指す。最適解を求めて探索と手戻りを繰り返すことこそが、データ分析という営みの本質だと思うのです。”

[tlo_oly]

“顧客が本当に欲しかったもの”