なぜなぜ分析は、危険だ | タイム・コンサルタントの日誌から
「なぜなぜ分析」は、品質管理や労働安全管理などの分野で、よく用いられる手法だ。発生した問題事象の根本原因を探るために、「なぜ？」「なぜ？」とくりかえして掘り下げていく。この問いかけを“5回はくりかえせ”と、よく指導しているため、別名「なぜなぜ5回」とも呼ばれる。元々、トヨタが発祥の地であり、トヨタ生産方式の普及とともに、他の業界や分野でも使われるようになった。 図は、トヨタ生産方式の生みの親である大野耐一氏の著書から一例をとって、図示したものだ。工場内のある生産機械が故障してとまったとき、「なぜ機械は止まったか？」の問いに、「オーバーロードがかかって、ヒューズが切れたからだ」と答えただけでは、じゃあヒューズを交換して再起動すればいい、という答えしか出てこない。 しかし、なぜオーバーロードがかかったのか？→ (2)軸受部の潤滑が十分でないからだ、とほりさげ、 さらに (3)潤滑ポンプが十分組
なぜなぜ分析は、危険だ | タイム・コンサルタントの日誌から
「なぜなぜ分析」は、品質管理や労働安全管理などの分野で、よく用いられる手法だ。発生した問題事象の根本原因を探るために、「なぜ？」「なぜ？」とくりかえして掘り下げていく。この問いかけを“5回はくりかえせ”と、よく指導しているため、別名「なぜなぜ5回」とも呼ばれる。元々、トヨタが発祥の地であり、トヨタ生産方式の普及とともに、他の業界や分野でも使われるようになった。 図は、トヨタ生産方式の生みの親である大野耐一氏の著書から一例をとって、図示したものだ。工場内のある生産機械が故障してとまったとき、「なぜ機械は止まったか？」の問いに、「オーバーロードがかかって、ヒューズが切れたからだ」と答えただけでは、じゃあヒューズを交換して再起動すればいい、という答えしか出てこない。 しかし、なぜオーバーロードがかかったのか？→ (2)軸受部の潤滑が十分でないからだ、とほりさげ、 さらに (3)潤滑ポンプが十分組
統計にダマされないための4つの原則 | ライフハッカー・ジャパン
統計は、現代社会に欠かせないものとして定着しています。さまざまなニュース記事に登場し、暮らしのあらゆる面に影響をおよぼす政策の決定にも用いられます。ただ残念なのは、多くの人が、統計を根本的なレベルで大きく読み間違えやすいことです。 統計を意味あるものにするための4つの原則を紹介します。 1．「99％の精度」のテロリスト判別装置：基準率の錯誤 「基準率錯誤」と呼ばれる統計の読み間違いの例を挙げてみましょう。 ある会社では、従業員の25％が女性で、75％が男性だとします。表面的には、この会社は男性に偏った採用をしているように見えるかもしれません。なぜなら、（少なくとも米国では）男女の人口分布はほぼ同じだからです。ですが、この見方は応募者の内訳を考慮していません。もし女性の応募者が全体の10％しかいなければ、採用率は男性よりも女性のほうが高いことになります。 もうひとつのよく知られた例として、「
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
ビッグデータ分析 人材育成へ NHKニュース
人の行動や買い物の記録などを集めた膨大な情報いわゆる「ビッグデータ」を、ビジネスなどに活用する動きが強まっています。 しかし、国内にはこうしたデータを分析できる専門家が少ないことから、国内の統計学者や企業が１６日、人材育成のための新たな団体を設立しました。 スマートフォンやＩＣ乗車券、カーナビなどの普及で、いわゆる「ビッグデータ」をビジネスに活用する動きが広がっていますが、国内には、こうしたデータを分析できる「データサイエンティスト」と呼ばれる人材が不足しています。こうした状況を改善しようと、国内の統計学者や企業のデータ分析の担当者などおよそ５０人が、１６日、人材育成のための新たな団体、「データサイエンティスト協会」を設立しました。 記者会見した協会によりますと、国内の大学には統計学を学べる場が限られているため、ビッグデータを分析できる人材は１０００人程度しかおらず、欧米や中国に比べ、不足
新清士さんが統計と情報とデータをごっちゃにして語ってる件で - やまもといちろうBLOG（ブログ）
例によって「言わんとすることは分かるが、それはまったく違うよ」という話を一つ。 ソシャゲへの反感はワインの方程式が生んだ反感と同じ －ゲームと心理学（2） http://www.famitsu.com/guc/blog/shin/12191.html 冒頭のワインの話は本当です。ただ、その後に続く、ソーシャルゲームの話はまったく間違いです。間違いというか、統計違いです。 新さんが例示しているDAUやKPI指標というのは、「現在、ユーザーがどういうアクセス状態にあるのか」という程度を示すただのユーザー動態データの総体であって、上記ビンテージワインで言うならば「値段」にあたるものです。 ビンテージワインの「値段」が分かるのは極当たり前のことであって、それが解析されたからといってゲーム業界の職人芸とはまったく関係ありません。せいぜい言えば、meta scoreを高く出したコンソールゲーム、あるい
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