いくら統計学に長けていたとしても、現場とのコミュニケーション、強いリーダーシップ、理解力、人間力がなければ、運用に落とし込むことはできない オーダーオブマグニチュード 大元の2割が8割に影響する 優先順位に沿って、狙いやすくん効果の出やすい目標から始め、順に大きな目標に着地させながら進むこと データの欠損がでるのとはよくあること。データがきちんと揃ってないと諦めるのではなく、今あるデータで部分的にアプローチしていくこと(その分析をクイックウィンという)いわゆるパイロット プロジェクト成功に向けて 役者を揃える→狙いを定める→モデリング→運用の最適化 近似モデルはあくまで全体的な傾向のため、全てがその通り進むわけではない。モデルを使う際にはミクロの視点も必ず考慮にいれるべき(現場の生の声等)でないと、机上の空論になる。大事なポイントを見落とす ビジネスの場合、分析のデータは効率化・生産性を重