■数学的には正しいけど、ビジネスの現場では..の意味を誤解する人達

縦軸に目盛のないグラフ（インターネットもデータ分析も好きなぼくが、入社一年未満でWeb解析コンサルタントを辞めた理由）

http://abrahamcow.hatenablog.com/entry/2015/01/03/105115

のエントリを読んでこの人根本的にデータ分析を誤解しているんじゃね？って思った。データサイエンティスト的な人達はよく学術とビジネスは違って言うんだけどこれは数学的に間違っていても良いって意味じゃあ無い。数学的に正しいモデルでいくら精度が高いモデルでもビジネスに役に立たなければ意味が無いって言っているのだ。

例えばデータ分析者が「数学的に正しい」機械学習の最先端アルゴリズムを使ったことでCVRが従来よりも3%上昇したとする。YahooやFacebookのような巨大企業であれば数％上昇することで利益が億単位で変わるので投資対効果は十分だろう。対して規模が小さい企業であればその利益は数百万の単位でしかかわらない。

同じ「数学的に正しい」手法を使って全く同じことをやったのに全社はビジネス的には正しくて後者は正しくない。データ分析者が数学的には正しいけどビジネス的には...と話すのにはビジネス的に意味があるかどうか投資対効果が十分であるかどうかが状況によって変わるからである。決して「数学的に正しくない」がビジネス的に正しいことをしているわけではない。

もちろん数字をごまかすような低レベルな人達も中にはいるがそんなものは論外である。

エントリの著者は残念ながらまともな分析チームのある会社で働いたことがないのだろう。

同情する。

Permalink | 記事への反応(1) | 15:29

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