今年の目標を立てるときに

From:山極綾子

新年あけましておめでとうございます！

2020年は経営人事メールマガジンをお読みくださり、

また多くのコメントをいただき本当にありがとうございました。

本年も、どうぞよろしくお願いいたします。

ところで、あなたにとって、2020年はどんな年でしたか？

私にとっては、そしてきっとあなたにとっても、

新型コロナの大流行と切っても切り離せない一年だったのではないかと思います。

しかしその影響は、必ずしも悪いことだけではありませんでした。

今までの生活が続いていたならば始めなかっただろうものに、

いくつか挑戦してみることができたのです。

何とかして運動時間を確保したくてジョギングを始めたり。

家で暇なくらいだったら！と「適当炒め/煮込み」以外の料理を作ってみたり。

何か家でできる娯楽を．．．と探した結果、

オンラインゲームを始めるなどしました。

こうして振り返ってみると、コロナが無ければきっとやっていなかったこと

かつ、体に良いこと、もたくさんあったのだなあ、と思います。

以前メルマガに、

「東日本大震災のような大地震は外れ値のようなものだと思いましたが、

この考えは正しいか？」

というご質問をいただきました。

今までにないこと、めったに起こらないことと考えると、

このコロナ禍での様々な出来事やコロナ禍それ自体も、

歴史を振り返る上では「外れ値」と考えられるかもしれません。

そしてそれは、正しくもあり、正しくないとも言えます。

そもそも外れ値というのは、データを分析する私たち自身が、

「このデータは自分が表現したいモデルの範囲外だから、除外しよう」と

意図的に設定するものです。

つまり、そのデータに意味を持たせるか否か？は私たちにゆだねられています。

例えば私がWeb会議システムを提供する会社にいたとして、

ユーザー増加数の推移を見るとしたら。

去年一年でかなり導入が進んだことは確かですから、

それ以前までとは切り分けて考える必要があるとは思います。

ですが、この増加数は外れ値だ！と、

数値を除外してしまうことが適切であるとは思えません。

2021年以降も、

これを契機としてユーザー数増加が加速していく可能性もあるからです。

では、何を外れ値と見なせばよいのでしょうか。

そのためには、データの全体的な傾向をつかんでから、

本格的な分析を行う必要があります。

モデルを組み立てる前に、

きちんとデータの状況を見なくてはダメ、ということです。

目の前にあるものにすぐ飛びつくのではなく、

いったん冷静になることを今年の抱負の1つとしないと．．．と思う所存です。

山極綾子

P.S.
まずは全体を見渡すべし、というのはデータに限らず、

私たち自身にも言えることかもしれません。

一年の計は元旦にありといいますが、これも、

初めに昨年までの自分を棚卸して、そして全体を見通して目標を立てるべし．．．

ともとれるのかもしれません。

あなたの今年の目標が達成されますように！

P.P.S.

最後までお読みくださりありがとうございます。

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