Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
統計知識と実務のギャップ
Search
ぶんちん
December 25, 2024
Business
0
130
統計知識と実務のギャップ
ぶんちん
December 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by ぶんちん
See All by ぶんちん
LTのはじめかた(VRChat技術系界隈を想定)
bunnchinn3
0
50
良書紹介04_生命科学の実験デザイン
bunnchinn3
0
110
“成果”を出すためのプレゼン準備 プレゼン資料作成の前にやること
bunnchinn3
1
190
良書紹介03_ データ分析読解の技術
bunnchinn3
0
58
MVP未満からの成果獲得
bunnchinn3
0
60
個人計画とプロジェクト遂行の考え方
bunnchinn3
0
78
データ分析イベントデータ説明(VRChatイベントカレンダー)
bunnchinn3
0
99
<事前告知> DS集会データ分析イベント VRChatイベントカレンダー
bunnchinn3
0
85
製造業における品質不良の要因分析04_ツール選択の考え方
bunnchinn3
0
210
Other Decks in Business
See All in Business
OH MY GOD inc. 会社概要
fujiyamayuta
0
24k
GMO Flatt Security 会社紹介資料
flatt_security
0
24k
メドピアグループ紹介資料
medpeer_recruit
10
140k
ホワイトプラス会社紹介資料 / wp_introduction
whiteplus_recruit
0
240
会社紹介資料
gatechnologies
2
140k
㈱サンエー 会社 採用資料
uemura2024
0
260
Connected Robotics
cr
0
54k
株式会社クーリエ 会社紹介資料 / Courier_Company Deck
courier_inc
0
440
株式会社Domuz会社紹介資料(採用)
kimpachi_d
0
47k
Corporate Story (GA technologies Co., Ltd.)
gatechnologies
0
440
2025-11-27_anti_bocchi
_hashimo2
3
450
センス・トラスト福利厚生(スマホ用)
sensetrust
0
2.5k
Featured
See All Featured
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
7.8k
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
160
Between Models and Reality
mayunak
0
150
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
28
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
73
11k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
Jamie Indigo - Trashchat’s Guide to Black Boxes: Technical SEO Tactics for LLMs
techseoconnect
PRO
0
30
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Accessibility Awareness
sabderemane
0
23
Transcript
統計知識と実務のギャップ ぶんちん 2024年12月26日 データサイエンティスト集会 in VRC 1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 e ラ ー ニ
ン グ の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 困 っ た 顔 で 働 く 会 社 員 の イ ラ ス ト ( 男 性 ) 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、 成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
注意!! 基本的に高度な技術の導入に体制が整い切れていない組織 新規技術の開発ではなく、具体的な経済効果の獲得が私の主目的 多くの案件を根拠にしているものの、あくまで私の経験則 3 泥臭い The
重厚長大 製造業 私はスマートな業界ではなく、 が前提のお話です。
初心者が直面する壁 4 将来のためにデータサイエンスの勉強するぞ! 数学!機械学習!プログラミング!etc 勉強したことが仕事で使えない。 使ってみたけど成果につながらない。 実力不足。もっと勉強しないと! Q.いつになったら 仕事に生かせるの?? 成果を出せるの??
A.不足しているのは技術ではなく、 仕事の進め方(技能)かも? 過去のLT資料より
技術知識と実務のギャップ 5 仮説検定で有意差を 示すことができました! 精度が◦◦の予測モデルを 作ることができました! それってどういう意味? まさか用語や統計指標を説明して役割を果たしたと思ってないですよね? 課題オーナー(担当者)
データサイエンス的な成果、 実務ではそれだけでは意味がない 具体的なアクションにつなげることができて 初めてビジネス的成果を獲得できる 6 どうしたらアクションにつなげられる?
アクションの意思決定=稟議・決裁手続 稟議とは 官庁や会社などで、会議を開くほどではない新事項 が生じたとき、主管者が決定案を作成し、関係者間 に回して承認を求めること。<デジタル大辞泉> 決裁とは 権限を持っている上位者が、部下の提出した案の可 否を決めること。<デジタル大辞泉>
7 稟議・決裁手続がない小規模な意思決定でも 組織としてアクションにつなげるには必要な考え方
稟議・決裁手続で伝えるべき内容 8 こんなアクションをすると、 投入リソース・リスク以上の効果が得られる! これが必要十分なスペックです。 根拠はこれです! エライ人 わかった!! それを実行して! ようやく成果獲得へスタート!(先はまだ長いけど…)
決裁に必要な情報、足りていますか? 9 仮説検定で有意差を 示すことができました! 精度が◦◦の予測モデルを 作ることができました! それってどういう意味? 課題オーナー(担当者) アクションにつなげるための情報を提供できていましたか?
様々な人と協力しよう 10 (例えば製造業の場合) 該当プロセスの担当者に相談しよう! 操業へのアクションを主に担うのは担当者 考慮すべき要件やエライ人の承認を得る方法な ど、ローカルな事情に精通
逆に実働部分を担っているので、うまく協力関 係を構築できないとプロジェクト失敗率UP 必要な情報を引き出して、 稟議・決裁手続ができるように情報をまとめることが必要
11 自分はあくまでデータサイエンスの専門家なのに、 そこまでやらなければいけないの!? そうだよ!
初心者へのおすすめ課題 HARDモード:新規施策の導入プロジェクト やるべきこと多く、様々な能力・知識が必要 体制を整えて、腰を据えてとりくむプロジェクト EASYモード:管理・制御の高度化プロジェクト 既に成功実績があり、周囲の協力を得やすい 負荷が低く、初心者であっても比較的成功しやすい 12 過去のLT資料より
まとめ データサイエンス的な成果だけでは不十分 具体的なアクションの実行を意思決定できる情報を 提示できるようにしよう 必要な内容は、稟議・決裁手続の内容と共通 さまざまな人と連携して、データサイエンス以外の 領域も含めて必要な情報をまとめよう 13