データサイエンティストってなに?その3

データサイエンティスト
データサイエンティストっぽいイメージ

分析結果をフィードバックできる人

これは無いとお話にならないのですが、苦手な人は多いです。
もちろん我々は専門家なので、複雑な分析を行う場合もありますが、それを複雑なまま伝えてしまうと、なにか怪しいことをして良い結果に見せようとしているとクライアントに不信感を持たれるリスクもあります。
(既に信頼関係ができていれば、正直どうにでもなりますが…)

この辺りをわかりやすく伝えて、妥当なネクストアクションまで提案することができれば一人前だと思います。

ここでちょっとフィードバックの形式について持論を。

スライド形式かwiki形式かはクライアントによりますが、選べるならクライアント環境のwiki利用をオススメします。

  1. ファイルのやり取りが不要・置き場が明確
  2. 追加・更新が容易
  3. (ほとんどの場合)Markdownが使える
  4. 空間が自由に使える(ページの概念がない)
  5. 見返しができる

特に、ページの概念があるせいで、図を貼るだけで精一杯になり、説明は口頭になるといった場合も起こりえます。
あとからクライアントが見返した際、「ここなんだったっけ?」といった問い合わせの対応を減らすためにも、説明は資料に残すべきです。(自分で忘れてしまうことも多いですし。)

それと、ソースコードをはじめ、分析ログもきちんと残しておくべきです。

残せる環境が用意されているならそこがいいですし、なければプライベートのGitでもGoogle Driveでもいいです。(データの機密性やソースコードの著作権には注意してくださいね。)

最後に

いかがでしたでしょうか?

分析結果の共有は一見地味ですが、クライアントとの信頼関係を作る上で非常に重要な要素です。

なぜその分析をしたのか?どんな結果が出たのか?をわかりやすく伝えるのは難しいですが、走りながら訓練を積むしかないと思います。

クライアントとのコミュニケーションを密にとって、要望や理解度をくみ取るように意識すれば、少しずつよくなっていくと思います!

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