分析から戦略へ、データサイエンスの真実と背景

ざっくりと

データサイエンスとは、ビッグデータを科学的に活用することです。

概要説明

データサイエンスとはビッグデータの解析である。なぜならば、それは統計学や数学、情報科学をもとに情報や法則を導き出すから。

例えば、マーケティングや経営戦略などに役立てる。そして、一昔前は専門家が多かったが、今ではツールの進化で誰でも扱えるようになった。

つまり、分析を行い戦略を練る仕事は広範に行われている。だから、データサイエンティストの役割は変化している。

職業職種

データサイエンスという名前の由来は、データを科学的に扱うことから来ています。

代表例

• Google
  Googleは、データサイエンスの先駆者である。なぜなら、ユーザーの検索データを分析し、広告やサービスの改善に役立てるからだ。例えば、Google検索の関連キーワード機能など。
• Netflix
  Netflixは、データサイエンスの応用例としてよく知られている。なぜなら、視聴履歴やユーザーの評価を基に推奨作品を提供し、ユーザー体験を向上させているからだ。例えば、個々のユーザー向けにカスタマイズされた映画やシリーズの推奨機能など。
• ディハウトリジョー
  ディハウトリジョーは、データサイエンティストの先駆者とされる人物だ。なぜなら、彼が初めて「データサイエンティスト」の語を提唱し、その役割を定義したからだ。例えば、彼の発表した論文「データサイエンティストの時代」など。

手順例

類似語

• ビッグデータ
  ビッグデータは、データサイエンスの一部である。なぜなら、大量のデータを処理し、分析することがデータサイエンスの一環だからだ。例えば、ソーシャルメディアから集めたユーザーデータなど。
• 機械学習
  機械学習は、データサイエンスと密接に関連している。なぜなら、データから学習し、予測を行う技術がデータサイエンスの一部だからだ。例えば、スパムメールの判定、顧客の購買行動の予測など。
• データマイニング
  データマイニングは、データサイエンスの一環である。なぜなら、大量のデータからパターンや関連性を見つけ出すプロセスがデータサイエンスの一部だからだ。例えば、商品のレコメンドシステム、クレジットカード詐欺の検出など。

反対語

• 直感的判断
  直感的判断は、データサイエンスの反対である。なぜなら、データに基づいた結論ではなく、人の感覚や経験に依存するからだ。例えば、雨が降るかどうかを感じること。
• 無視
  無視は、データサイエンスの反対である。なぜなら、情報を探すのではなく、無視して行動するからだ。例えば、天気予報を見ずに出かけること。
• 推測
  推測は、データサイエンスの反対である。なぜなら、確固としたデータに基づく分析ではなく、ある情報から推測を立てる行為だからだ。例えば、前日の天気を基に次の日の天気を推測すること。

会話例

注意点