以下の記事の続き。引き続き学習の記録をしていく。
データと直感
ファクトフルネスでも書かれていたことだけど、直感的・体感的に感じている事象とデータを通した世界はだいぶ異なる。データが利用できる状態なのであれば、直感が問題となり、プロジェクトを妨げる可能性がある。
『データ＋ビジネスドメイン・スキルドメインの知識（＋直感）』で分析を行い、課題解決をするプロセスが一般的。
また、目的意識、成功の定義も必須項目。緊急度合いによってプロセスの配分は変えてプロジェクトを推進する。
データ分析プロセスの起源
古くは古代エジプト、ピラミッド建設のころから統計学的な考えはあった。
EMC流データ分析ライフサイクル、SAS流反復型ライフサイクル、プロジェクト型データ分析ライフサイクル、ビッグデータ・アナリティクスのライフサイクルという4つの流派的なものがあるらしい。
どれも工程としては大差がなく、問いかけ、準備、処理、分析、共有、行動、のステップで行われるようだ。
個人的には、今後大規模サービスのデータ処理を行う可能性が高いのでビッグデータ・アナリティクスのライフサイクルをモデルケースとして理解しておいたほうがよさそう。英語文献だけど、参照もメモ。
日常生活におけるデータを探索する
日常生活の場面で、もっとデータを活用して調べたいと思う領域を自分なりに考え、リストを作成する。
その差異数字やカテゴリで表すことができるように調べる。う〜ん、何にしようか。
- 雀魂における直近5局の順位、得点
にしよう。
雀魂における直近5局の順位、得点
- 1局目：4位 17300点
- 2局目：1位 40800点
- 3局目：1位 75300点
- 4局目：3位 17900点
- 5局目：4位 19700点
うん、まとめた。こういうものではないのかな。75300点は気持ちよかった。
振り返り
まとめたデータに対して以下の振り返りを行う。
自身の行動に何か傾向はありますか？
調子がいいときはガシガシ攻めていって、勝つことができるが運が味方をしない場合もある。
そういう局面で4位ではなく、2〜3位を取れるように我慢の対局ができるようになると全体で見たときに強くなれそう。
意思決定に影響を与える要因はありますか？
ある。手があまり良くない、上がれない、他家が上がれている、という状況では安牌を作りながら手順を進めるという練習が必要。ただし、逃げすぎてもいけないので欲を出さずに打てるようになることが重要。
将来の行動に影響を与える可能性のあるものはありますか？
ある。上記と同様だが、自分が常に上がる、という意識ではなくベタオリを徹底的にする。ということも重要であると認識する。
一旦、今回はここまで〜
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