データサイエンティストの秘密ノート ３５の失敗事例と克服法 みんなのレビュー

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データ分析にありがちな失敗事例とその対策をまとめた本。事例自体は新しいものでなく、データ分析の仕事をしていると本当にやりがちなものなのですが、それらをまとめて言語化しているところに価値があると思います。
特に依頼者とのコミュニケーションの部分についての記載が多く(実際そこのすれ違いは失敗に直結するわけですが)、若手向けの研修の題にも使えると思いました。

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何も難しい理論を知らずとも顧客の満足には叶うということと、データサイエンスといえどまず大切なのは顧客の要望をしっかり聞き出すという、人文知的な要素なのだということがわかった。
準備、分析、報告というフェーズにおいて、準備のフェーズはあまり経験がないから、ここの経験が欲しいなーと思う。そのためには今の請負ではなく、自社の仕事として分析業務を担う必要があるな。
まだ2年目だけど、わかるー！と思いながら読んだ。

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プロジェクトの健康状況把握のための振り返りとして、及び成功失敗ノウハウの蓄積として実用的な本だと思った。

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クライアント側(こんなデータサイエンティストを雇えるほどの会社ではないが)だが勉強になった。まず自分でデータサイエンティスト並みの分析をするのは絶対無理ということ(笑)。機械学習とかなんちゃら分析法とか。分析のための計算もすごく時間かけてやっているんだなと思った。データさえきれいに揃っていればぱぱっとできるのかと思ってたがいつも販売管理システムからちまちま数字拾うような作業をプロもやってるようだ。「汚いエクセルデータは宝」という章は笑った。まさに私のデータ。一行目が空いてたり、コメントがはいってたりセルが結合してたり同じシートにグラフが貼ってあったり。でも、そんなデータこそクライアントが何をしたいのか良くわかり、宝なのだと。

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データサイエンスのプロジェクトで陥りがちな失敗と対策を準備、分析、報告の3つのフェーズに分けてまとめた本。
実際の分析作業者は、プロジェクトの計画、顧客とのコミュニケーション、チーム内の意思疎通などのビジネス&マネジメント面を意識していないことが多々あり、この本の対策は参考になった。
また、初めの部分の失敗を否定せず次に活かすことが大事というメッセージは分析プロジェクトだけではなく他のことにも通じると感じた。

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データサイエンティストが自らの失敗談について語った本。データ分析という業務特有のトピックスもあるが、R&D分野の研究者やビジネス全般のアナリスト、コンサルタントに通じる話が多いなという印象。データを収集し、考察し、説明するという業務に関わる人は読んでみてもいいかも。