失敗を恐れては何もできないが、回避できる失敗は・・・沢山ある。あるある、あーなるほど、と思う事例が並んでいて良本でした。

【データサイエンティストたちの悪夢】 ・上司が「AI使ってます」と言いたいだけのプロジェクト ・自分が期待した結果しか認めないクライアント ・プロジェクト終盤でもまだ手に入らないデータ ・分析手法にしか興味がない分析者 ・最終報告後にやっと決まる仕様 【その分析、もう失敗しているかも…… 失敗を回避し、成功に近づくためのガイド】 本書は、第一線で活躍するデータサイエンティストたちが経験した、データ分析プロジェクトの「失敗」をもとに再構成された25の事例が収録されている。これらの臨場感あふれる事例から、データの活用に関わる人たちが、失敗を避けるために何をしてはならないのか、について学びとることができる。プロジェクトの失敗の予兆となる致命的な要因を察知し、失敗に至る「毒薬」を飲まないように注意するための知見が本書には随所に含まれている。 データの活用に関わる分析者、そして、分析を依頼する立場となる経営者や企画部、マーケティング部に所属する方々に送る、失敗から学び、成功への道筋を描くための必読書ーー失敗は成功の母である！ Part 1　「えーあい」でなんとかして！ CASE 1　UIを統一してUXが破綻する　 CASE 2　誰のための仕事？ それが問題だ　 CASE 3　最先端アピールのための最先端プロジェクト　 CASE 4　本当に季節性はありますか　 CASE 5　レコメンドの必要ありますか　 CASE 6　分析を現場でどう使うか　 CASE 7　ほとんど故障しない製品の故障予知　 CASE 8　AIという言葉の曖昧さ　 CASE 9　そんな目的変数で大丈夫か　 コラム　データサイエンティストとしての生き方　 Part 2　翻弄されるデータサイエンティスト CASE 10　成功した報告しか聞きたくない　 CASE 11　ターゲティングの必要性　 CASE 12　決定木分析は決定木だけではない　 CASE 13　ドメイン知識の重要性　 CASE 14　政治的な数字の応酬　 CASE 15　プロダクトアウトでもドメイン知識は大事　 CASE 16　スタイルの違いが引き起こした混乱　 CASE 17　いくら分析したところで、売れないものは売れない　 コラム　データサイエンティストの人事事情　 Part 3　その失敗を超えてゆけ CASE 18　カオス状態のBIレポート　 CASE 19　用意できたのは集計データのみ。予測精度はどこまで……　 CASE 20　取ってびっくり、こんなに使えるデータは少ないのか　 CASE 21　頑張って予測していたのは……　 CASE 22　木を見て森を見ずはキケン　 CASE 23　総人口の十倍を超えるID数との出会い　 CASE 24　最終報告が終わってから集計の仕様が決まる　 CASE 25　機械学習モジュールの寿命　 コラム　絶対に失敗しないデータ分析　 おわりに