データ分析失敗事例集 みんなのレビュー

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データ分析の失敗事例集。分析を外部委託した場合の失敗事例が多い。
いずれの事例も容易に発生する事が想像できるが、これらの事例を知っている上でも回避できる自信はない…。

なお、本書内で技術的に難しいとされていることも、もはやChatGPT等のLLMを使えば出来そうな時代になっているのがこの分野の進歩の速さを物語っている。

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目次だけで泣ける
データ分析に携わり、声が大きいだけで中身のない人にどれだけ振り回されてきたか
泣ける

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失敗の原因を見ても、とはいえきっと陥るだろうな・・という気がしてタラレバにも思えたが、まだまだ考慮が足りてないということかしら。
「おわりに」にある「ドリルを買いに来た人が欲しいのは、ドリルではなく穴である」はもっともで課題をちゃんと捉えることが重要。
また分析サービスを提供する会社にとって失敗はありえない、成功するデータを提供するという考えは納得、結果がわかってるなら分析は要らんわな。。
243冊目読了。

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成功はアート失敗は科学と言うように失敗事例のの方が再現性が高く参考にできる部分が多い。一方で、分析した結果得られるものがなかったのは言い換えると分析によって分からないことがわかったとも言えるので内容によっては失敗と言えないような事例も混ざっている印象。そのあたりがちゃんと区別できると良かったなと思う。

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数々の失敗例からは、担当者の焦りや報告会の空気感が立ち上ってくる。思い込み、勘違い、コミュニケーション不足。失敗の種は技術不足よりも、どちらかと言えば人間くさい営みの中で芽吹く。文体が様々で、個性溢れていて面白かった。
にしても、失敗に至る描写が淡々としている文章がちらほらあって、その文体の佇まいから「股尾前科運転士の教則ビデオの冷徹なナレーション」を思い出してしまった。

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データアナリスト必読の書。
「あるある」な失敗例ばかりで、読んでいて胃が痛くなった（苦笑）。会社の研修で使いたい。

社内では華々しい成功事例ばかりが発表されるが、こういった失敗事例こそ共有すべきで、よくある失敗の典型とその対策を心に留めておくだけでも回避できるトラブルは増えそう。

データ分析の「失敗」とはそもそも何か？ということが書かれていた最終章のコラムはとても身につまされた。仮説の肯定／否定や、分析の結果として利益が得られたか否かを分析の成果としてしまうと、分析を「失敗」しないための恣意的な分析に終始することになり、分析のプロセスで得られたはずの情報を棄てることになってしまう。このあたりをいかにクライアントと握ったうえでプロジェクトを走り出すことができるか、つまりコミュニケーション力がカギになるんだろうなと。

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