Tuesday, July 31, 2018

データ解析、Google Data Studio あれこれ疑問を尋ねられるので。。。

BI ツールとしては新参の Google Data Studioはどうなのかとよく聞かれるので、色々と試用させていただいてます。実際の顧客のデータは見せれないので、個人データを使っていますが、なかなか良いのではというのは率直な感想。

BI ツールを長年使い倒したベテランには物足りないと思う部分もある(そういう感想の評価サイトにある)ようですが、
  • 「そもそも BI ツールって具体的にどんなことができるの?」とか
  • 「自社のデータを見るとどんなことがわかるの?」とか、
  • 「ダッシュボードって、うちの車のあれ?」
といった疑問に手軽に答えたり、本格的に BI ツールに投資する前に使ってみるのにもとてもいいのではと思いました。

GCP (Google Cloud Platform) にすでにデータがある場合は即座に使えるのも便利ですね。Google は他の Ads や API なども含めてドキュメントが充実していて使いやすい。Google Data Studio についていえば、グラフや表のローカライズが簡単にできるといいですね。


サンプルとして、3078 ホール (x 50 行) 分のデータを Big Query に入れています。つまり 171 ラウンド分、 1 ホールにつき 50 種類のデータがあります。

一番時間がかかるのが、紙 からのデジタル化。

大体のラウンドは、1ストローク毎に状況やクラブ選択や意図まで思い出せるのですが、めんどいので 2017 年以前は機械に自動的に推定させました。思い出す暇があれば練習した方がいいと思い。。




本来の BI としての例はこちらにもあります:
https://datastudio.google.com/gallery



そもそもなんでデータを集めて、分析したりグラフにしたり、MLアルゴリズムにつっこむのか? 色々理由はあるけれども、


[1] 成功/失敗などのパターンを発見できる 
LTVの高い顧客の発見とか、顧客の黄金獲得ルートの発見とか、ストック/オプションの売買や戦略の最適選択、損害を最小限に抑えるプレー戦略の発見、スコアメイクにクリティカルに効く練習項目の発見とか、大量(でなくてもいいこともある)のデータから、金の卵を掘り出すことができます。

実際は、金塊掘り、ドブさらいのようなプロセスなので、所有しているデータの中から見つからないこともあります。その場合は自社のサービスや製品の改善のヒントも隠れていることもあり、どんなデータをどのように取ってくればよいかを考えるよい機会になります。

[2] 技術(テクニック)や経験値の低さをカバーできる

30 年の業界経験や修行経験を持ち合わせていない、未経験者でも高いクォリティのサービスや成績を短期間で出せるようになります。極めるまではいかないでも、そこそこのレベルに到達する時間を短く(研修、修行期間の短縮)できる。

また、自動化できる仕事はどんどん機械に任せられるようになりつつあります。そうすることで、人間がより創造的な仕事に集中できます。
[3] 論理的な判断ができる
現場のカンや、感情やタテマエだけでなく、事実、数値にも基づいて経営判断などの decision making を行えます。個人的には、いちかばちかのカケよりも、窮地において期待値の高い戦略をとれるよう、100%感情に頼った判断を避けれるようにしたい。いずれは人間のようなクリエイティブな判断や思想を持つことが機械にも可能になるかもしれません。





Saturday, July 21, 2018

いつ留学するのがベストなのか




アメリカ理系大学院留学への準備の体験談」でも多少触れましたが、「いつ留学したらいいのでしょうか?」というご質問をいただくことがよくあります。

そもそも留学をする目的やプログラムによって答えは "It depends." ではあります。

ここでは大学院など、2 年 ~ 5 年、割と長くじっくり現地に滞在して勉強し、学位取得を目指す場合に限定します。

端的に言えば、「行きたい」、「勉強したい」と思ったら、すぐに行動を起こして行ってしまった方がいいだろうというのが今の僕の考えです。

特にSTEM系 (Science Technology Engineering Math) の勉強をするのであれば、大学4年生 (undergrad) を終わってすぐに Master などへ進学するのは、アメリカでも珍しくはありません。一旦会社で働いて社会経験を積んでから入学する人も大勢します。

僕が入学した当時 (2002年) は、感覚的に半々程度だったかと。

すぐに行った方がいいというのはいくつか理由があります:
  • 学術的なパフォーマンス
    • 数学、物理学などの知識は使わないとすぐに忘れてしまう。
    • スポーツ選手が練習をサボると途端に試合で活躍できなくなるのと同じ。
  • 拘束条件の発生
    • 年齢を経るにつれて、だんだん社会的な責任も多々発生し、拘束条件が年々増えてしまい、自由に自分の責任と判断で(しかも海外へ)勉強しに行くのが不自由になりやすい。
    • つまり、会社で部下を抱える、会社で大きな責任ある仕事を任せられる、家族ができる、子供ができる、親の介護が必要になる、などなど。
  • 体力
    • 若年の方が、寝ないで勉強するときなど、多少の無理がききやすい。
    • 英語などの外国語や、現地での文化習慣にも若い方が慣れやすいと思う。

といったのが理由です。