皆様　こんにちは　コバヤシです。

業務上、Webサービスのアクセス解析やデータ分析/データサイエンスチックな業務を日々行っています。

ビッグデータからのサマリのみでは示しきれない要因や変数をExcelのデータ分析ツールや、Rのパッケージetcにて、、、

この業務に移って、メンターの方から教わった事に

「どんなに複雑で大量のデータでも、単なる集計のみで渡してはただの集計屋で終わる。

そこから成果に繋がる気づきを相手にどれだけ提供できるかが求められている事だ」

というのがありました。

 

また、データ分析業務として常に心がけておくことや気を付けるべき事もじわじわ

溜まってきたので、上記とも被りますが、備忘録として一部を書き留めておきます。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

・分析の部署は待ちの姿勢では価値は発揮できず、データを出すだけの部署になってしまう。そうすると、モチベーションが上がりにくく、回りからも評価もされにくい。

 

・だからこそ分析の部署も、（例えそのロジックの精度が必ずしも高くなくても）売上に直結する目標設定を行なう必要がある。アクションを目標設定にしてはいけない。