Zansa第17回勉強会・社会人枠での発表です。データ分析の話は全くしてません（笑）。

1. ビジネスの現場の
データ分析における
理想と現実
株式会社リクルートコミュニケーションズ データサイエンティスト
尾崎 隆 (Takashi J. OZAKI, Ph. D.)
2013/11/28
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2. 一応、自己紹介を…
ブログ＆Twitterやってます
2013/11/28
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3. 一応、自己紹介を…
ブログ＆Twitterやってます
2013/11/28
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4. 一応、自己紹介を…
 現在は…
2013/11/28
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5. 一応、自己紹介を…
 現在は…
リクルートグループ全体のマーケティングにおける
データ分析を担当するデータサイエンティスト
2013/11/28
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6. 本日のお品書き
 データサイエンティストが思い描く「理想」
 ビジネスの現場における「現実」
 「理想」と「現実」の折り合いをうまくつけて、データ分析で価値
を発揮していくには？
2013/11/28
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7. おことわり
今日は分析手法の話とか、
難しい話は一切いたしません
2013/11/28
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8. おことわり
今日はアドホック分析業務の
現場でよくある話をします
※学生の方が多い会だと聞いてきたもので…
2013/11/28
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9. 本日のお品書き
 データサイエンティストが思い描く「理想」
 ビジネスの現場における「現実」
 「理想」と「現実」の折り合いをうまくつけて、データ分析で価値
を発揮していくには？
2013/11/28
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10. データサイエンティストが思い描く「理想」
仕事の進め方では…
できる限り面白い仕事がしたいよね
あんまり煩雑なルーチンワークには
時間を取られたくないし
もちろんカンファレンスとかも出たいし
OSSとかにもコミットしたいな
データサイエンティスト
2013/11/28
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11. データサイエンティストが思い描く「理想」
具体的な分析のやり方では…
基本通りp < 0.05じゃないと
表には出せないよね
バシッと機械学習使って厳密な
結果を出してナンボでしょ
MCMC使えば複雑なモデルを組み合わ
せて正確なパラメータ推定できるよ
データサイエンティスト
2013/11/28
やっぱりHadoop上でアルゴリズムを
分散させて一気に大容量でやりたいな
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12. データサイエンティストが思い描く「理想」
データサイエンティストという立場の人々が
往々にして思い描く理想、それは…
2013/11/28
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13. データサイエンティストが思い描く「理想」
「知的好奇心を満たせる仕事」
※昨年尾崎がポスドクを辞めて転職した際に、とある企業で
面談して下さった部長氏（素粒子物理Ph.D.出身）の言葉
2013/11/28
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14. 本日のお品書き
 データサイエンティストが思い描く「理想」
 ビジネスの現場における「現実」
 「理想」と「現実」の折り合いをうまくつけて、データ分析で価値
を発揮していくには？
2013/11/28
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15. ビジネスの現場における「現実」
初めて分析業務の現場を見て…
データサイエンティスト
2013/11/28
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16. ビジネスの現場における「現実」
初めて分析業務の現場を見て…
・・・・・・・・・・・・・・
データサイエンティスト
2013/11/28
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17. ビジネスの現場における「現実」
彼（彼女）は何を見たのか？
2013/11/28
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18. ビジネスの現場における「現実」
前処理
分析
レポート
これが一般的な流れですが…
2013/11/28
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19. ビジネスの現場における「現実」
現実には…
2013/11/28
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20. ビジネスの現場における「現実」
前処理
分析
レポート
これぐらいの比率だったりする
2013/11/28
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21. ビジネスの現場における「現実」
つまり…
データサイエンティスト
2013/11/28
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22. ビジネスの現場における「現実」
つまり…
データサイエンティスト
2013/11/28
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23. ビジネスの現場における「現実」
つまり…
マエショリスト
2013/11/28
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24. ビジネスの現場における「現実」
 「前処理が全工数の9割以上を占める」
 カラム定義が揃ってない複数テーブル間にデータが
分散していたり
 NAだらけだけど0を入れて補完するとまずいような
データが1TBぐらいあったり
 外注したデータなのでDBから取ってくるのではなく
全てCSVでン百GBぐらい降ってきたり
2013/11/28
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25. ビジネスの現場における「現実」
現場にありがちなもう一つの仕事
データサイエンティスト
2013/11/28
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26. ビジネスの現場における「現実」
現場にありがちなもう一つの仕事
うひー・・・
データサイエンティスト
データ分析基盤の保守運用
2013/11/28
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27. ビジネスの現場における「現実」
 「え？crontabぐらい設定できるよね？」
 バッチ集計のスクリプトをコミットしたり
 バックエンド分析処理のコードをビルドしたり
 アラートメール出てたらリモートでログインして復旧
作業入ったり
・・・つまり「普通にエンジニア仕事もやる」という
2013/11/28
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28. ビジネスの現場における「現実」
適応すべきは自分の影響が
及ぶ範囲だけではない
データサイエンティスト
2013/11/28
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29. ビジネスの現場における「現実」
適応すべきは自分の影響が
及ぶ範囲だけではない
分析よろしくー
あ、はい・・・
データサイエンティスト
2013/11/28
ビジネスマネージャー
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30. ビジネスの現場における「現実」
ビジネス側の人とデータ分析の話をすると…
は？機械学習？統計的検定？p値？AIC？重回
帰分析？何それ？ちょっと説明してくれる？
データ分析データ分析っていうけど、要は
Excelの関数うまく使いこなすことでしょ？
まだるっこしいこと言うなぁ。Aの平均の方が
Bの平均よりも大きいんだからAでいいじゃん
数学苦手だったからさぁ、ぶっちゃけ算数
より難しいもの見ても分からないんだよね
ビジネスマネージャー
※弊社および弊グループではビジネス側の人たちでも
データ分析諸系統に通じている人が沢山いるのでご安心を
2013/11/28
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31. ビジネスの現場における「現実」
これくらい認識に差のある相手と
会話をしなければいけません
2013/11/28
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32. ビジネスの現場における「現実」
なので、色々な悲喜劇が起きる
2013/11/28
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33. ビジネスの現場における「現実」
決定木で一番良さそうなサイト
導線を選んでみました
決定木って何？この図全然見慣れ
なくて読みにくいよ。こんな変な
もの持ってこないで、普通にExcel
で集計したシート持ってきて
・・・・・・・・・
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
2013/11/28
※これはフィクションです
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34. ビジネスの現場における「現実」
これさぁ、Excelで割合計算した結果
と食い違ってるじゃん。おかしいで
しょ？変に難しいことに手を出すと
危ないよ、やり直して
（単相関と偏相関の
違いなんだけど…）
重回帰分析の結果出ました。
偏回帰係数を見るとですね…
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
2013/11/28
※これはフィクションです
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35. ビジネスの現場における「現実」
何でそんなに時間かかってるの？
データ渡したのだいぶ前だよね？
こんなの1日で終わるでしょ？
（前処理に時間か
かった上にSVM回し
終わるのに3日かか
るよ、そもそもあの
データ量だし…）
お待たせしてすみません、
機械学習にかけた結果です
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
2013/11/28
※これはフィクションです
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36. ビジネスの現場における「現実」
あーあ、小難しいことは言わずに黙ってサクッと1日で言われ
た通りに売上が伸びる改善施策につながる分析結果持ってき
てくれるデータサイエンティストどこかにいないかなー
・・・・・・・・・・・・
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
2013/11/28
※これはフィクションです
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37. ビジネスの現場における「現実」
不幸なすれ違いが続くと
危ないのは、恋愛と同じ
2013/11/28
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38. 本日のお品書き
 データサイエンティストが思い描く「理想」
 ビジネスの現場における「現実」
 「理想」と「現実」の折り合いをうまくつけて、データ分析で価値
を発揮していくには？
2013/11/28
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39. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
1.
2013/11/28
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40. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
1. そもそも話の通じるビジネス側
の人が多い他部署・他社に移る
やってられっかチクショー
データサイエンティスト
※身も蓋もないが、仕方ない場合も世の中にはある
2013/11/28
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41. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
2.
2013/11/28
41

42. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
2. 日頃からビジネス側の人たちと
会話を密にする
いやぁ、この前の前処理5日も食っ
ちゃいましたよ、アハハハハ
そうか、全然知らなかったよ・・・
今度から余裕を持たせて依頼するよ
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
※ランチの席とかでネタっぽく実情を訴えるとか（笑）
2013/11/28
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43. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
3.
2013/11/28
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44. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
3. 科学コミュニケーションをする
つもりで対話せよ
簡単に言えば、この数字が大きい
ほどより○○だと思ってOKです
なるほどー。ってことは、そっちの別
の数字との関係性を見るには・・・
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
※デキるビジネス系の人ほど頭の回転が速いので、
こういう「概念」の理解も早い（経験的に）
2013/11/28
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45. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
4.
2013/11/28
45

46. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
4. 相手のビジネス視点を自分の
ものにして話すべし
この分析結果から言って、来月のKPI○○
は××との相乗効果で売上高への・・・
そうそう、そこが知りたかったんだよ。
これが分かれば予算配分決められるし
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
※ビジネス系の人はビジネスの話をしたいのです
2013/11/28
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47. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
5.
2013/11/28
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48. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
5. 分析に少しでも詳しい人を見つ
けて味方にしてしまう
Aの方が説得力
ありますね
分析結果から言うと
Aの方が良さそうです
そうか、2人とも同意見
なら大丈夫そうだな
ビジネス側の人
ビジネスマネージャー
データサイエンティスト
2013/11/28
※持つべきものは味方。そして意外と大学が
経済学系出身とかで詳しい人は多いもの
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49. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
6.
2013/11/28
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50. 折り合いをつけて、データ分析で価値を発揮していくには？
6. 価値さえ認めてもらえるように
なれば、色々チャレンジできる
素晴らしい成果が出たし、今回
使ったネタでトップカンファレ
ンス出してみたら？
喜んで！頑張ってきます！
データサイエンティスト
こうなったらもっとR&Dにも
力を入れて行かなきゃね
ビジネスマネージャー
※NIPSとかKDDとか行かせてもらえることも
（弊社および弊グループにおける実例）
2013/11/28
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51. ということで、「理想」と「現実」のせめぎ合いを見てきました
 データサイエンティストが思い描く「理想」
 ビジネスの現場における「現実」
 「理想」と「現実」の折り合いをうまくつけて、データ分析で価値
を発揮していくには？
2013/11/28
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52. 最後に
まだビッグデータ系のデータ分析部門は
どこも立ち上がったばかりなので、
自分好みの組織に作り上げてやりたい
ことをやろうと志す若い学生の皆さんに
とっては今がチャンスですよ！
2013/11/28
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