データ分析上達法②「データ分析と社会人大学院」-データサイエンティストを目指して（4）

前回の記事でデータ分析を身に着けるための手段として、①Rを独学で身に着ける、②社会人大学院に入学する、③データ分析専門企業に転職する。という３つを提案しました。今回は「②社会人大学院に入学する」について書いてみようと思います。

Rなどのフリーで高度なツールがある今では頑張れば独学でデータ分析技術を習得することができると思います。ただ、忙しい社会人がゼロから独学で勉強して身に着けるというは大変なことではあります。どうせ頑張らないといけないならもっと手っ取り早くかつ本格的に学べる方法はないかというと、その一つが大学院に通うという方法になります。大学院以外にもEMCが開催しているデータサイエンティスト育成トレーニングコースというものがあるらしいですが、今回の主題はあくまでも「社会人大学院」です。

私は社会人大学院の出身です。数年前に「筑波大学ビジネス科学研究科経営システム科学専攻」（通称：GSSM）というところを修了しました。なので、この大学院については詳しく紹介することができます。この大学院は茨城県つくば市にあるわけではなく、東京の茗荷谷にあります。また、平日夜間と土曜日に講義やゼミが開催されるので都心に勤務しているビジネスマンが会社勤務を続けながら専門的な学識を深めることができ、修士号（MBA）や博士号まで取得することができます。おまけに国立なので授業料も私立に比べれば格段に安価です（2年間で130万円程度）。

この大学院のコンセプトは「経営・数理・ITの融合教育」です。戦略論やマーケティングなどの経営学、統計学や最適化などの数理的な手法、そしてプログラミングやデータベースなどのIT技術をバランスよく学ぶことができます。修士課程では修士論文が修了条件に課せられており、アカデミックな色彩が強い大学院です。MBAを標榜していますが、ケースの読み込みとディスカッション中心の一般的なMBAとは異なり、アカデミックにきちんとした論文を作成しないと修了できません。論文指導は3人の指導教官により行われます。通常、この3人は別々の分野の教官となりますから、学際的な色彩の強い社会人の研究に対応した指導体制と言うことができます。

この修士論文の作成には非常に苦労するわけですが、これが何とも他では得られない学びの場になります。自前のデータを持ち込み、又は自分でデータを収集した上で、RやSPSSの分析ツールをバリバリ使って研究を行うことになります。また、スパルタな先生もおり、生半可な分析では修了させてももらえません。分析しながら深く思考してそれを論文として表現する訓練を積むことになります。このような環境ですから、分析ツールなどに触ったことがなかった人でも2年間で分析を使いこなし知識を獲得し表現する手段を嫌というほど頭と体に刷り込むことができます。

30人の少人数教育なので学生間のコミュニケーションも非常に濃密です。多様なジャンルの職場で働いている人たちなので自分の専門外のことを同級生から学ぶことができます。統計学のスペシャリストが経営を学ぶために来ていたりするので、RやSPSSについては既にプロレベルという人も少なくありません。分析手法で分からないことがあれば、プロの同級生に相談することが容易にできます。統計学やプログラミングなどの実務知識の学習は詳しい人が近くにいると非常に捗るので、これはとても恵まれた学習環境です。

また、この大学院の本質は分析ツールの小手先のテクニックを学べることにあるわけではなく、「本当の問題とは何か？」ということを深く考えて、これを解決するための手段を自分と教官の共同作業で追及していくことにあります。データサイエンティストの文脈ではRやHadoopなどのキーワードに踊らされている感がありますが、このようなツールは時代とともに変遷していきます。本当に身に着けるべきことは問題発見能力と問題解決能力です。たとえRやSPSSが上手いデータサイエンティストでもこれらの能力が備わっていなければ、現在の流行が去るのと同時に役に立たない人材になってしまうと思います。

欧米では社会人教育が充実しているのでビジネスで必要なことを在職しながら大学で学ぶことができます。しかし、日本ではまだ大学での社会人教育が浸透しているわけではありません。データサイエンスを身に着けて活躍したい人が社会人大学院で学ぼうとすると適した大学が非常に少ないのが現状です。GSSMは本格的なデータサイエンティストの育成に適した現行では日本唯一の社会人大学院と言えるでしょう。

GSSMは入試倍率が比較的高いのでそれなりに準備が必要です。とはいうものの、昔みたいに倍率10倍ということはなく3～4倍といったところなのできちんと対策を立てれば合格できます。入試では研究計画書が要になるので、アカデミックスタイルで書き上げる必要があります。入試対策についてはググればいろいろ出てきますのでここでは触れません。ちなみに、私は以下の本で勉強しました。

■参考文献

研究計画書の考え方―大学院を目指す人のために (DIAMOND EXECUTIVE DATA BOOK)

• 作者: 妹尾 堅一郎
• 出版社/メーカー: ダイヤモンド社
• 発売日: 1999/03
• メディア: 単行本

・知財界隈でも有名な妹尾先生の本です。研究計画書の実例とそれに対する先生のコメントがとても参考になりました。社会人大学院に限定されていませんが、GSSMはアカデミックスタイルなのでこの本にあるような内容は踏襲しておく必要があるでしょう。

国内MBA研究計画書の書き方―大学院別対策と合格実例集

• 作者: 飯野 一
• 出版社/メーカー: 中央経済社
• 発売日: 2003/07
• メディア: 単行本

・こちらはMBA対策本です。GSSMの事例も掲載されているので参考になると思います。

データ分析上達法①「Rで分析を始めよう!」-データサイエンティストを目指して（3）

データ分析上達法①「Rで分析を始めよう!」-データサイエンティストを目指して（3）

多くの企業でデータ分析のニーズが増大していますが、データサイエンティストと呼ばれるプロフェッショナルは希少であり、なかなか採用するのは難しいらしいです。じゃあ、どうすればいいのか？

なんのことはありません。
自分で初めてしまえばいいのです。

Excelしか使ったことがないし。文系だし。とかいう意見が聞こえてきそうですが、今のスペックはあまり関係ないです。要はやる気です。スキマ時間を使ってデータ分析の練習をすれば誰でもある程度の分析スキルを身に着けることができると思います。

ビッグデータという波に乗っているデータ分析専門の会社でデータサイエンティストという肩書を名乗っている人でも、大学で統計学や情報工学を専攻した人ばかりではありません。むしろ、事業会社でマーケティングや営業をやっていた人も少なくないのです。つまり専門教育を受けてない人でも訓練を受け、研鑽に励めば価値のあるコンサルテーションができるレベルになれる。それがデータ分析です。

では、どのようにすればてっとりばやくデータ分析を身に着けられるのか？
本稿では次の、①Rを独学で身に着ける、②社会人大学院に入学する、③データ分析専門企業に転職する。という３つのソリューションを提案したいと思います。今日は①について書きます。

①Rを独学で身に着ける
先ずやらなければならないことはExcelを卒業することです。Excelにも回帰分析などの統計分析機能が実装されていますが、機能が非常に限られています。なので、ちょっと高度なことをやろうとExcelではすぐに限界を迎えます。

そこで、R　です。

Rというのはデータを分析するためのソフトウェアです。すごく高機能ですが、なんとフリーです。ダウンロードしてPCにインストールすればすぐにでも動きます。回帰分析もクラスタリングもタダで実行できます。

ただし、プログラミングを経験したことのない人にとっては若干敷居が高いでしょう。しかし、頑張って一度習得してしまえば様々な可能性が開けます。GUIのSPSSなどが手元にあるならばそこからスタートでもいいのですが、結局あれこれ深いことをやろうとするとGUIでは必ず物足りなくなります。初めからRと向かい合う方が結局は近道だと思います。

そうはいっても何もデータ分析について知らない人が突然Rというのも酷な話かもしれません。そこで、R勉強会というものに参加することをお薦めします。データ分析やプログラミングの勉強をする時には近くに詳しい人がいると非常に効率的に身に着けられます。分からないことを長時間かけてGoogleで調べるよりもこのような会で上手く知り合いを作ってしまうのがはるかに近道でしょう。

また、後ほど紹介しますが、Rは世界各国で使われているので書籍が非常に豊富です。入門者のための書籍も当然充実しています。怖がらずに初めてみましょう。案ずるより産むがやすしというのがデータ分析です。


◆データ分析入門者のためのR本

Rで学ぶデータ・プログラミング入門 ―RStudioを活用する―

• 作者: 石田 基広
• 出版社/メーカー: 共立出版
• 発売日: 2012/10/24
• メディア: 単行本

・Rstudioという便利な統合環境に初めから慣れてしまったほうがいいです。最新バージョンはずいぶん使いやすくなりました。これを使うとナイーブなRを使うことはあまりなくなります。この本は初歩の初歩からRについて解説されているので、思い立ったまずこの本でしょう。

Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで

• 作者: 金 明哲
• 出版社/メーカー: 森北出版
• 発売日: 2007/10/13
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

・以前にも紹介しましたが、この本は良い本です。統計学から機械学習までさまざまな手法が紹介されています。R入門者でも持っていると視野が広がると思います。

R言語逆引きハンドブック

• 作者: 石田基広
• 出版社/メーカー: シーアンドアール研究所
• 発売日: 2012/01/26
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

・辞書はこれがベストですね。コーディングの基礎から応用まで幅広く記載があります。手元に置きながらRを試すと上達が早いと思います。RStudioと同じ著者です。石田先生の本は良い本が多い気がします

◆関連記事
データサイエンティストの教養（ビジネス編）-データサイエンティストを目指して（2）
勇気を出して初めてのデータ分析 - データサイエンティストを目指して(1)

タグ：データサイエンティスト 統計学 R 機械学習 社会人

データサイエンティストの教養（ビジネス編）-データサイエンティストを目指して（2）-

今日はデータサイエンティストがビジネスを推進する上で有効な知識が得られる書籍を紹介することにします。以前の記事が比較的好評だったので続編を書いてみることにしました。物語でデータ分析の効果を理解できる本を集めてみました。いずれの本も難しい数式は登場せず、わくわくしながら読み進めることができます。


■分析力を駆使する企業 発展の五段階

分析力を駆使する企業 発展の五段階

• 作者: トーマス・H・ダベンポート
• 出版社/メーカー: 日経BP社
• 発売日: 2011/05/26
• メディア: 単行本

世間ではデータサイエンティストの定義についてあまたの議論がありますが、このような人材を活用するための「組織」について言及している文書は数少ない印象です。本書ではアナリスト（=データサイエンティスト）の分類を試みた上で彼らのモチベーションを如何に維持すべきかとかリーダーシップとはどうあるべきか、又は組織設計はどうあればいいのかなどという経営課題について述べられている点が興味深いです。データサイエンティスト自身だけでなく、これからデータ分析を活用しようとしている経営幹部にもオススメの一冊です。

■儲からない時代に利益を生み出すRM(収益管理)のすべて

儲からない時代に利益を生み出すRM(収益管理)のすべて

• 作者: ロバート・G. クロス
• 出版社/メーカー: 日本実業出版社
• 発売日: 1998/10
• メディア: 単行本

ちょっと古い本ですが、データ分析の威力を理解する上で貴重な本です。
上記で紹介した「分析力を駆使する企業」でイールドマネジメントやレベニューマネジメント(RM)というキーワードが登場するのですが、RMについて書かれた数少ない啓蒙書がこの本になります（1998年出版）。RMとは米国の航空業界を発祥とした予測技術と最適化技術を組み合わせて収益を最大化するアプローチです。日本でも航空・ホテル業界ではRMが浸透していますが、日本語の専門書が存在しないという状況です。RMは価格最適化(Pricing Optization)を包含する概念であり、今後は日本でもWebや金融業界に広まる可能性があると思っています。

本書では米国の航空業界でデータ分析を武器として活用した企業が如何に躍進したかということが物語として描かれており、わくわくしながらページをめくることができます。和書は絶版（新装希望）なので、図書館で入手するか、又は洋書"Revenue Management"を手に取る必要があります。

ちなみに本書の翻訳者は当時の三菱総研の研究員ですが、三菱総研は最近になってRMソリューショングループなる組織を作ってRMを推進しようとしているようです。さて、日本でもRMは流行るのでしょうか。


■その数学が戦略を決める (文春文庫)

その数学が戦略を決める (文春文庫)

• 作者: イアン エアーズ
• 出版社/メーカー: 文藝春秋
• 発売日: 2010/06/10
• メディア: 文庫

定番で前回も紹介したのですが、やっぱりこの本が面白いです。回帰分析によるワインの価格予測などビジネスでデータ分析がどのように生かされているかということが躍動感のある文体で表現されています。著者のイアン・エアーズは最近になって「ヤル気の科学 行動経済学が教える成功の秘訣」という本を出版したようです。私は未読ですが、こちらも面白そうですね。

余談ですが、翻訳者の山形浩生は評論家としても結構有名で浅田彰にケチをつけて論争になったことがありました。そんな人がなぜこの本を翻訳したのかと思ったら、SFとか前衛文学の翻訳をたくさんやっているということで、なんとなく納得したのでした。

タグ：データサイエンティスト ビッグデータ データマイニング 機械学習 レベニューマネジメント

勇気を出して初めてのデータ分析 - データサイエンティストを目指して（１） -

今日は社会人がデータ分析をどのように独学で身に着けていけばいいかということを考えます。

ビッグデータがバズワードとなって以来、花形の学問のひとつとなったのが「統計学」です。統計学が重要なのは今も昔も変わらないわけですが、かつてはデータの分析になんて興味がなかった会社や部門がデータ分析を業務に役立てようとした結果、需要が増しています。

さて、私は社会人になってから統計学の素晴らしさを体感して勉強を始めました。筑波大学のビジネススクール（GSSM）で椿広計先生という大家の講義を受けて開眼しました。そういう意味では実に幸運だったと思います。

スクールに通って統計学を身に着けるというのも一つの手なのでしょうが、万人がスクーリングできるわけではありません。独学で身に着けて行かないといけない人が大半ではないでしょうか。大丈夫です。独学でも統計学を使いこなせるようになります。「数学」なんて・・・。という文系の人も躊躇する必要はありません。データ分析は車の運転と同じで、慣れると自然にやれてしまうもんです。

さて、もったいぶってもしょうがないので本論に入りましょう。データ分析をスムーズに身に着けるコツは「初めに理論を学ばないことです」。つまり、最初に「統計学」を勉強するとダメなのです。

どういうことでしょうか？大学の講義で使われる統計学の教科書は伝統な確率論から入り、平均・分散などの統計量の説明、そして仮説検定という推測統計学を経てようやく実務でもよく使われる回帰分析に到達します。それまで数式のオンパレードという教科書も少なくありません。今でこそ「マンガでわかる統計学」みたいなイメージが掴める入門書がありますが、このような入門書でも実データを分析しようとするとどうやって使いこなしていいか分からなくなるのです。

社会人は身近なデータをいじってみることから始めることが重要です。実践からスタートするのです。RやSPSSなどの専門のツールを曲がりなりにもいじってみる。回帰分析をやってみることです。理論が分からなくても気にする必要はありません。データをツールにつっこんで分析機能（関数）を駆使して予測して精度を確認する。又はいろいろな方法で可視化してみて仮説を考えてみる。まずはコレです。理屈ぬきでやれることをやってみるのです。

ツールを使っているうちに統計的分析で出来ることが体感できてきます。どのようにデータを使えば予測が上手くいくのかとかどのような変数が重要なのかということが分かってくるのです。これだけでも実務を回すことができるようになります。今のツールは優秀なのでなんとなく上手くいってしまうのです。

料理に例えて言うならば、素材や機材についてあれこれ知るよりも先ずははレシピを覚えてしまって、ほどほど上手い料理を作れるようになることが大切です。それなりに上手い料理を作ることができれば、人を喜ばせることができます。素材や機材などに凝るのは後回しでよろしいわけです。

さて、ここまでが初めの一歩。このレベルでは理論はとりあえず置いておいて、ツールに慣れ親しんでそれなりの結果を出せればそれでいいのです。では、それから先に進にはどうすればいいか。それは「基礎を知って合理的に応用できるようになること」です。

つまり、理屈を深く知る必要がありますので、世の中にごまんとある数式だらけの入門書を読み解きましょう。怖がる必要はありません。今までにデータ分析の経験を積んできたあなたならいくつもの発見があるはずです。経験的に知っていたことの舞台裏について好奇心を持って読み進めることができるでしょう。統計学を始めようとして手に取った数式だらけで無味乾燥だと思われた本の印象ががらりと変わるはずです。その美しい仕組みに惚れるようになることでしょう。このように感じられれば、あなたは次のステージに進んだということになります。

■初めに手元に置いておくべき本
・Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで

Rによるデータサイエンス - データ解析の基礎から最新手法まで

• 作者: 金 明哲
• 出版社/メーカー: 森北出版
• 発売日: 2007/10/13
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

手法の宝庫です。データサイエンス（統計学+機械学習）という分野には多くの手法があります。視野を広げるために有用な本です。私は特許情報の分析から分析屋としてのキャリアをスタートしたのですが、統計的手法で何ができるのか？ということをこの本から学びました。

・ビジネスへの統計モデルアプローチ

ビジネスへの統計モデルアプローチ (シリーズ〈ビジネスの数理〉)

• 作者: 椿 広計
• 出版社/メーカー: 朝倉書店
• 発売日: 2006/07/01
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

恩師である椿先生の本です。財務諸表を材料に回帰分析の進め方が分かりやすく解説してあります。テキストにあるデータが入手できないところが難点ですが、統計モデルの使い方が理解できます。

・その数学が戦略を決める

その数学が戦略を決める (文春文庫)

• 作者: イアン エアーズ
• 出版社/メーカー: 文藝春秋
• 発売日: 2010/06/10
• メディア: 文庫

データ分析を駆使してビジネスを成功に導いた事例が物語として解説されています。最初は理論よりもこのような物語を読む方がイメージしやすいと思います。

■初めに読もうとしてはいけない本
・統計学入門

統計学入門 (基礎統計学)

• 作者:
• 出版社/メーカー: 東京大学出版会
• 発売日: 1991/07/09
• メディア: 単行本

理屈を知る上での入門書です。良書です。が、ある程度、データ分析を経験してからの方が吸収できます。買っておいて積読しておくのもいいでしょうが、未経験の社会人が最初に読み解こうとしてはいけない本です。

タグ：ビッグデータ データサイエンティスト データマイニング 機械学習 統計学 多変量解析