****さま

From:山極綾子


「えー！一日ゲームしたくならないの！？」


暇なときがあれば、仕事か何かを入れてしまう。

一日をゲームで溶かしてしまうことは（計画的な時以外は）ほぼない。


インターン先の方とおしゃべりしていた時、そんな話をしていると、かなり驚かれました。

私自身、ゲーム好きを自負しているのですが、そのゲームが好きな気持ちに、少しだけ条件があるのです。

というのも、頑張ってやることを終わらせて遊ぶゲームが最高に楽しいのであって、

やることが無くてゲームするしかない…みたいな状況は、楽しさが半減してしまうのです。


それならば、やることを詰め詰めにして、最高に楽しい状況で遊びたい！

と、あくまで自分の楽しさを最大化したいという考えのもと行動していただけではあります。

もしくはゲームの中に「やるべきこと」を見いだせないという弱点のせいかもしれませんし、

単に自分が思っているより私はゲームが好きではないのかもしれません。

何にせよ、このエピソードのおかげで、「意志が強い人」というプラスの評価をいただくことが出来ました。

グッジョブ私のゲームへの向き合い方。


ところで、こういった「こんなことが強みになるの！？」ということが、会社でもあったことが思い出されます。

いろんな人が集まっているので、自分にとっては短所として働くことの多い「直感で動いてしまうクセ」も、他の人と組み合わせれば長所になったことがたくさんありました。

実はこういった「意外な強み」、データ分析でも起こり得ます。


例えば、一番単純な回帰分析。

ある変数とある変数の関係性を分析するためにとても便利な手法です。

例えば、残業を減らすための研修を受けた人について、受講前と後の残業時間を比較すれば、研修の効果を分析することができます。


もちろん、残業時間には周りの環境や繁忙期などの影響がかなりあるのですが、それらをモデルで表現することはできません。

ですがその一方、自分が見たい変数の関係性のみに注目して分析することが出来るのです。

他のモデルでは柔軟すぎるがゆえに悪影響を受けるような場合でも、有用な結果が得られる可能性も多分にあります。

強みを正しく理解して使うことが、データ分析においても重要なようです。


山極綾子


P.S.
単純なモデルの他の強みと言えば、人間が理解しやすい、ということもあります。

例えば今をときめくディープラーニングは、その出力を人間が解釈するのが容易ではありません。

解釈のための研究があるくらいです。


個人的にはシンプルな手法を少しアレンジするくらいが好きです。

と言いつつ、用いるデータの関係上、研究でディープラーニングを使う日が、すぐそばに迫っている気がしてならないのですが…。

P.P.S.
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