Data Scientist.

データサイエンティストは、分析すべき問いを定め、データを集めて整え、統計的分析や機械学習を使い、結果を業務上の判断につなげる。モデルを作ることだけではなく、元のデータに何が記録され、何が欠けているかを理解する仕事を含む。

例えば解約を減らすための分析では、解約しそうな顧客を予測することと、どの施策が解約を減らすかを確かめることは別である。予測に役立つ関連が、そのまま原因を示すとは限らない。また、将来の情報が学習データに混ざれば、検証時だけ良い結果が出ることもある。

精度の数値だけでなく、誤りが誰にどんな影響を及ぼすか、現場が結果を使えるか、導入後も同じ傾向が続くかを考える。データエンジニアや機械学習エンジニアと役割が重なる場合もあるが、名称による分業は一定ではない。何を意思決定の対象とし、どの不確かさを減らす仕事なのかで役割を捉えると、その価値が具体的になる。

Blueberry’s Perspective

測れる行動だけを顧客の全体像にしないことも、データを扱う態度である。記録されなかった離脱、選択肢がなくて続けた利用、数字にならない不満は、別の調査で補う必要がある。