『データドリブンの極意』DAY0_講義ノート
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とにかく著者のYoutubeチャンネルが面白い。
Tableauのデモ動画でも、データリテラシーについて基礎的なことを繰り返し語っていて、そもそもなんのための(どんなタスクのための)データなのか、なんのためのビジュアライゼーションなのかを常に問いかけてくるのが良い。
Masterのことば
ある企業で「データドリブン文化推進」特設チームに配属され、マスターのもとで学ぶよう命じられた「私」が、弟子(Apprentice)として師(Master)と対話を繰り返しながら物語が進む。
FF好きの著者のチャンネルを見ていると、このあたりはもうほとんどRPGのオープニングとして読める。
Masterのことばにしびれる。
データリテラシーの必須要件について
すべての人が最低限持つべきデータリテラシーの必須要件として4つ挙げられている。
そのうちの「分析プラットフォーム」の説明
データの取扱いに関する倫理観・道徳観のようなものはまだ出てきていないが、この一文を読んだときに研究者における真理探究の態度のようなことを想起した。
学生のころ聞いた話。
「研究の正しさは、研究者のコミュニティによって一定程度担保される。査読や学会といった仕組みが代表例。
だから研究は検証可能性に開かれているべきだし、利用したデータに誰でもアクセス可能であったほうがよい。」
企業で働くようになって、時間の制限により検証が十分にできない(されない)ことなんて山のようにあるとわかった。また、個別最適に陥り、その個にとって「最適な」(=都合の良い)データを恣意的に利用し、それぞれがそんな調子なので全体との整合性が取れないなんてこともよく目にする。
それを踏まえて、自分がデータに向き合うときに重視したいこと。
検証可能な状態を保つ(データにアクセス可能でロジックを検証可能)
真理探究の態度(個の最適解ではなく、全体の最適解を追求する誠実さ)
合意(上の2つについて合意し、恣意的な数字づくりを排除する)
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