パーソナル時間管理のベーシック : タイム・コンサルタントの日誌から
いま、目の前にA4で30ページの英文の仕様書があるとしよう。中身はまだ、まったく見ていない。さて、これを読んでレビューするのに、どれくらい時間がかかるだろうか？ わたしの場合、答えは簡単だ。集中できる時間で、ほぼ2時間かかるだろう、と予測できる。なぜかって？ わたしの仕事のパフォーマンス値によれば、英文の文書をきちんとレビューするのに、1ページ平均約4分間かかるからだ。30×4＝120分で、ちょうど2時間になる計算だ。 ただしこれは、正味作業時間（Net working time）である。現実には、しずかに集中できる時間を、2時間も連続して確保するのはむずかしい。電話や上司の呼び出しやメール・打合せなどによる割込がある。だから、着手から完了までのグロスの時間（Elapse time）はもっと長くなるだろう。それでも、半日で終わる仕事なのか、3日かかる仕事なのかは明らかである。1ページ4分間
データの分析をタダで引き受けてはならない10の理由 - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
それなりの分析屋であれば誰もが経験があることでしょう。データを扱えない人から、データを扱える人と思われるために、分析の依頼をされることが。それも軽い気持ちから始まるタダ（無償、無料）の場合が。 そう呼ばれたくない実務者が多いのに、それを叫ぶ組織が多いという不思議な昨今のデータサイエンティストの流行はそろそろ終わってほしいのですが、データの分析という行為自体はいつの時代も不滅です。 私も企業や大学、知人や家族などからデータの分析を頼まれることがよくあります。もうしょっちゅうです。もちろんネットや金融やらのビッグデータに限ることではありません。だいたい相手は私が本業でやっているニッチな統計処理なんて理解していません。ただ、なんとなく、あいつに聞けばいいみたいな風に思っているだけでしょう。それはEXCELの使い方から、簡単な統計処理の説明といった参考書でも読めば即解決なことや、クローリングや統計
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