【書評】「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」赤裸々な失敗体験のカミングアウトを通じて実務での課題・解決法のヒントが満載!

   

データ分析における失敗経験から学ぶ

人間は失敗をし、そこから学びを得ながら成長していき、スキルの修得や人間的な成長が生まれていきます。

失敗には、成長のためのヒントがつまっており、そういう意味では失敗とは宝の山とも言えます。

ですが、その性質上、失敗経験はなかなか人に語られることはなく、貴重な経験をシェアしていくのは同じ組織の中でも難しいものです。

過去の失敗事例を分析し、その原因を網羅的に整理したものには「失敗学」関連の研究が代表例として挙げられます。
図解 使える失敗学 (図解 1)
失敗百選 41の原因から未来の失敗を予測する
今回は、「ビジネスシーンでのデータ分析」に特化した失敗学とも言えるものです。

失敗学ほど概念化・理論化はなされていませんが、著者らのエピソ-ドが生々しく語られており、「ああ、わたしにもこうした経験がある・・・」と思われる方も多いのではないかと思います。

先人の知恵を借り、今後のデータ分析をスムーズに進めていきたい方には必読の書と言えます。

「準備」「分析」「報告」のプロセスごとに失敗事例を紹介

データ分析の仕事を大きく、「準備」「分析」「報告」の3つに分解して各ステップで失敗事例を紹介しています。

ヒアリング時にクライアントのニーズが捉えきれなかったり、報告の時になってはじめて認識の齟齬が発覚して大変なことになったり・・・。

あるいは、データ管理がきちんとなされていないためにあとで大変なことになり、などのデータ分析特有の失敗も多くあります。

事例ごとに、具体的な症状(失敗エピソードの経緯)とその克服方法が説明されており、些細なことのように思えて実は非常に重要なポイントが挙げられていると思います。

まとめ

今回は、データ分析に関連して、その実務上での課題や解決方法が集約されているエッセンス本を紹介しました。

苦労しながらも必死に働いている情景が見えてくるようで、そうした点でも読み応えのある本だと思います。

データ分析に少しでも関わる機会がある方には必読の本だと思います。

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