ビジネスにおけるデータ分析と不確実性の共存｜Jaga
こんにちは、Jagaと申します。 近年「機械学習の適用で価値が出せる場面は少ない」「○○の場合はABテストができない」といったビジネス上のデータ分析の限界についての記事を見かけることが多々あります。一方で「明瞭なデータ分析結果が出しづらい状況下で価値創出を求められた場合にどう取り組むべきか」という自分が頻繁に直面した問いに対する考え方について語られることは少ない印象のため、本記事の執筆に至りました。 簡単な自己紹介をすると、自分は法学部出身の所謂ノースキル文系であり、機械学習や統計学・因果推論に精通しているとは言えないが、新卒入社した会社で分析チームの管理職として日々奮闘している人間です（つい先日転職活動を終えたところなので近いうちに転職エントリも書きたいところ...）。 本記事の内容は世の大半の分析官にとっては大した内容ではないかと思いますが、カッコ良い文章を書こうとすると一生アウトプッ
リモートワークに必要なスキルの言語化を試みる - $shibayu36->blog;
最近リモートワークでしばらく暮らしたところ、オフィスの時より人によって成果の差が出やすいと感じている。また昔からリモートワークしてきた人の様子を見ていると、仕事の進め方がうまいと感じることが多い。このことから、リモートワークに重要なスキルが何かあるはずだと感じていたのだが、自分の中でちゃんと言語化できていなかった。 そこで以下の資料を読み、少し言語化してみたのでメモ。 リモートワーク大全 作者:壽かおりポプラ社Amazon Effective Remote Working - Speaker Deck いくつか読んで、自分の中で以下のキーワードが重要なのかなと考えている。 セルフマネジメント モチベーション・集中力コントロール メンタルケア タスクマネジメント コミュニケーション こまめなアウトプットによる状況の可視化、それによる信頼の醸成 曖昧でない言葉で全てを伝えるコミュニケーション
データ分析のマネジメント論１：データ分析組織とは何か｜Jun Ernesto Okumura
この記事について以前、個人のデータキャリアを振り返る記事を投稿しました。この記事ではN=1のエピソードを書くことでアナリストキャリアの解像度を多少でも上げることを目的としていましたが、その後マネジメントを続けていく中で、また社外のアナリストの方々と話す中で、データアナリストの評価や育成について考える時間が増えました。 そもそも、データアナリストの評価基準はまだ様々な議論があり定まっていないような気がします。データ分析は「データを使って意思決定をサポートすること」という方向性は納得されていても、何を持ってその状態が達成できているかが言語化されていないために、組織としてあるべき姿やメンバーの動き方が定義されていない、という背景があるかもしれません。 加えて、意思決定の価値を定量化することは難しいです。チームの分析活動をROIで表現しづらかったり、それとなく成果を出していて周りからの信頼も厚けれ
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