くろたんくブログ

Practice Makes Permanent

このエントリーをはてなブックマークに追加

2019年 9月 12日 木曜日 21:56:01 JST(modified: 2019年 9月 12日 木曜日 21:56:01 JST)
views: 72, keywords: 日記, データサイエンス

意思決定とdefault action

会社で、意思決定の文脈において、データ分析で大事なことはなんですか?と質問されて、統計的なことや、MECEのことを軽く話したあとに、結構重要なこととして、default actionのことを話した。
googleのCassie Kozyrkovさんの記事を以前みていたので、ビジネスレイヤーの人にはもってこいの記事だなと思っていたので紹介した。僕の中では結構当たり前だったのだが、一般的にはそうでもないらしい。
この記事では、多くの意思決定は“data-inspired”であると。“data-inspired”な意思決定でなく“data-driven”な意思決定には"default action"を事前に明確にしておくことが重要ということが言われている

原文は

Unfortunately, such a decision will be “data-inspired” at best. Data-inspired decision-making is where we swim around in some numbers, eventually reach an emotional tipping point, and then decide. There were numbers near that decision somewhere, but those numbers didn’t drive the decision. The decision came from somewhere else entirely. It was there all along in the unconscious biases of the decision-maker."

さらに、結びにも以下のようにあって、その通りと思う。

Once you’ve specified your default action, you’re cleared to start thinking about data. But even then, the first step isn’t to go collect or analyze it. After deciding what your default action will be in the absence of new information, you’re going to think about how you would react to the data when it arrives. What form should it take to talk you out of your default action? To answer this question, you need the ability to imagine various states of the world, identify whether the default is the right action for each of them, and then create a metric that can tell you which of these worlds you inhabit. Finally, you’ll consider what magnitude of evidence is required to sway you from the default and what your tolerance for risk is. Only then is it time to get into the numbers."

要するに、分析結果がどうなる可能性があるかをどれだけ想定できるか、それぞれの結果が出た時に次どうするのかというのを事前に考える力というのがデータを扱い、意思決定をする人には重要なんだと思う
彼女が書いたdefault actionの別記事も非常に参考になる。

prev:papermillをつかってJupyter notebookのままバッチ実行 next:適当な環境で分析している人が多くてびっくりした件