仕事で何かの説明をするときに、いろんなデータを調べます。
調べれば調べるほど、正確で完璧な資料ができると、みんな思っています。
でも、一方で、分析をしすぎると、何で判断すればいいのかわからなくなってしまうこともあります。
今日のストーリーはそんな話です。
資料作りに凝ってしまうと、肝心のビジネスチャンスを逃すことにもなりかねません。
何事も程度が肝心だということだと思います。
では、ストーリーに入っていきましょう。
“It doesn’t matter in which direction you choose to move when under a mortar attack, just so long as you move.” – Jeff Boss.
「迫撃砲の攻撃を受けているときは、移動する限り、どちらの方向に移動するかは問題ではありません。」 -ジェフボス。
迫撃砲の攻撃(a mortar attack)を受けている間は、どっちでもいいから逃げろ!ということでしょうか?
どちらに逃げるかどうかを考えている場合ではない。
とにかく動け!という意味のようです。
Years ago, I was analyzing millions of customer data points and thousands of variables like demographics, service usage, and product purchase data.
数年前、私は数百万の顧客データポイントと、人口統計、サービスの使用状況、製品購入データなどの数千の変数を分析していました。
筆者は、数年前、数百万の個客データポイントなどの分析をしていた。
他に、人口統計(demographics)、サービスの使用状況、製品購入データなどの変数(variables)と一緒に。
たくさんのデータを分析して何を見ようとしていたんでしょうか?
I was over whelmed by the size of the dataset.
私は、データセットのサイズに圧倒されました。
まぁ、そりゃそうでしょうね。
何万の顧客データと何千もの変数データですから…。
筆者はデータセットのサイズに圧倒されてしまった(be over whelmed)。
Which data points should I include in mining the data?
データの検索にどのデータポイントを含める必要がありますか?
筆者はどのデータポイントを使えばいいのか、迷ったようです。
データの検索(mining)にどのデータポイントを含めないといけないんだろうか?
迷っています。
Should I exclude certain variables or people from the analysis?