ようこそ！

データドリブン意思決定 for Business

Ted Kwartler

Data Dude

データの種類

結果を定めずにパターンを探る

探索的分析 $$

$$

あらかじめ結果を定めず、市場や機会を深く理解する

例: 患者に共通する特徴を特定する

特定の結果を説明する

説明的分析 $$

$$

利益追求や費用削減など、特定の現象を説明・シミュレーションする

例: 金曜退院の糖尿病患者が再入院しやすい理由を説明する

将来の結果を予測する

予測に基づく意思決定

$$

個別レコードの予測。理解より精度重視のことが多い

例: 患者の再入院確率を予測する

誰が分析し、なぜ実施するのか？

種類	視点	目的
探索的	戦略的	理解を確認し、専門性を高める
説明的	戦略的／戦術的	複雑な関係を学び、効率化・容易化
予測的	戦術的	具体的な成果を促し、意思決定を自動化

データはどのように、いつ収集されたか？

効果的な分析の問いかけ

• データ
  • データは利用可能か？
  • どのデータを使用したか？
  • 課題に適切か？
  • 人種・性別などの偏りはないか？
  • 大量欠損などの整合性の問題はないか？
  • どのように収集したか？

どの手法を適用しているか？

効果的な分析の問いかけ

• 手法
  • どの手法を適用したか？
  • 代替手法は試したか？結果は異なったか？
  • 単純な手法と複雑な手法のトレードオフは？

結果はどうだったか？

効果的な分析の問いかけ

• 結果
  • 結果を説明してほしい。
  • 期待どおりか、何か際立った点はあったか？
  • この発見はどのように価値を生み、課題を解決するか？

誰に影響があるか？

効果的な分析の問いかけ

• 影響
  • 課題の解決にどの程度寄与するか？
  • このユースケースに影響する規制はあるか？
  • どのような失敗があり得るか？利害関係者への想定外の影響はないか？

練習してみましょう！

データドリブン意思決定 for Business