From:山極綾子
何ですぐに報告してくれなかったの？
どうしてこのミスに気付かなかったの？
そんな疑問を言われたり、言ったりすることが日常にたくさんあるように思います。
私自身も少し前に書いたメルマガへの返信でも一つ、
「なぜ〇〇をやらなかったのか？」というご質問をいただきました。
具体的には、なぜ「前処理」をやらなかったかについてのご質問でした。
「前処理」とは、手元にあるデータがより分析に適した形になるように、
何らかの処理を加えることです。
そもそもそのメルマガでは、私がデータ分析をしようとした際、
扱うデータからより意味のある結果を出せるようにするための「前処理」に不備があったため、
得られた結果があまり芳しくないものになってしまった、というものです。
例えばアリの体長を調べて異常に大きい個体を探そうとするとき、
もしその中にゾウの大きさについてのデータが混じっていると、
「異常に大きいアリ」を探すことは恐らく不可能です。
ゾウとアリの大きさの違いの前に、アリという種類の中での違いは微々たるものだからです。
予めデータの全体像を見て、明らかにおかしなデータがあることに気づき、
それを除くことができたなら。
分析の目的を達せられる可能性は大きく上がります。
そのように、適切なデータ分析を行うためには適切な「前処理」が欠かせません。
では、なぜ前処理を怠ってしまったのか。
・・・。
結論を申し上げると、単純に忘れていただけでした。
というのも、仕事ではよくあるような標準作業表やチェックシートと言ったものを作るのが
データ分析では困難なのです。
もちろん、前処理をせよ、というチェック項目は作れますが、
具体的にどんな処理をするのが適切かは、実際の分析結果を見てみないことにはわかりません。
つまり、どんな分析でも抜けてしまわないように、システムに組み込もう！
ということはかなり難しい、ということになります。
ある意味、やってみないとわからない、現物主義と言えるのかもしれません。
とは言え前回の私の事例でも、実際にレポートを作成する前には
「あれ？おかしい？」と問題に気づくことができました。
その意味では、一回前処理を忘れていても、その後やり直したのだから問題ない、
ということもできるかもしれません。
…と、そう信じることにします。
山極綾子
P.S.
もし、データ分析のこういった特性を知らない方が分析マニュアルを作ったとしたら、
「やってみないとわからない」という現実とかけ離れた
マニュアルやシステムを作ってしまうかもしれません。
どんなシステムも、その道のプロが作るor関わる必要があるのだろうと感じます。
P.P.S.
今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！
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