単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
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第4回：仮説立案から対策まで5段階でデータ分析
ビジネスデータ分析を効果的に行うには、「仮説立案」や「検証」といった分析手法の理解が不可欠である。今回は、分析手法の基本を解説する。業務部門がデータ分析を手掛ける際に、情報システム部門が実施すべき支援策も紹介する。 営業部門や販売部門の担当者一人ひとりがビジネスデータ分析を実行するには、基本となる“コツ”を共有する必要がある。今回は、「データ分析の三原則」「データ分析と統計学の違い」「動向分析・要因分析・検証分析」といった分析手法の基本を説明しよう。 データ分析の三原則を理解する データ分析は、3つの基本原則から成る。(1)データを比較する、（2）時系列に並べる、（3）詳細データで要因をつかむ、である。 データは比較して初めて、個々の数字の良しあしが分かる。例えば、「予算と実績」「自社の売り上げと他社（もしくは業界）の売り上げ」の比較などだ。データを比較しなければ、個々の数字が持つ意味を評
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