PDMeetup Vol.3 ミスとの闘い

データ分析を行っていると、自分では気づきにくいミスと結構遭遇します。
少しでもミスを減らすために意識する「おふろ」の心がけを提唱します。

Transcript

1. ミスとの闘い Platinum Data Meetup vol.3 株式会社ブレインパッド 大和田 智士
2. 自己紹介  名前：大和田智士  一言：Excelが好きです（小声）
3. ターゲット  現場で実際に手を動かしている人  手を動かしている人を見守るPMの人
4. イントロ：それ、本当に合ってますか？ 出典：arison.jp
5. 1. 実装のミス 2. 数字のミス 3. 要件定義のミス 分析中よく発生するミス
6. 1. 実装のミス  SQLのCASE文をコピペしまくったけど列名が 変わっていなかった  Pythonの参照渡し沼に沈んだ  ふかーくに埋め込まれたパラメータのハード コーディングに気付かなかった
7. 2. 数字のミス  説明変数の標準化を、学習時はしたのに 予測時はしていなかった  NULLを考慮せずに計算をしてしまった  集計対象のユーザーが多かった/少なかった  線形でないデータに対して重回帰をして しまった
8. 3. 要件定義のミス  相手が見たかった集計軸/予測粒度が違った  上司からの指示と違うことをしていた  コードを納品しないと思って雑に作っていたら 納品対象になっていた
9. 気を付けていてもミスは起きる…
10. ミスを少しでも減らすために 「おふろ」を心がけましょう
11. お. 思いこまない ふ. 複雑にしない ろ. 狼狽しない ミスを減らす 「おふろ」の心がけ
12. お. 思いこまない  人間「これだ！」と思ってつくったもの/ やったことは間違っていても気づきにくい  自分のやったことには一度疑いの目を向けて、 なるべく客観的に見てみましょう
13. お. 思いこまない 具体的にやること  俯瞰する  一晩おいてみる  第三者のレビューを受ける
14. ふ. 複雑にしない  ものごとを複雑化すると、ミスの発見だけで なく修正も難しくなる  入り組んできたなと思ったら一度足を止めて、 より簡単なやり方がないか考えてみましょう （そしておそらくある）
15. ふ. 複雑にしない 具体的にやること  思いついた手法/ロジックは他の方法で代替で きないか考える  第三者に説明してスッと通じるか確認する  関数の名前と操作を1対1で対応させる
16. ろ. 狼狽しない  どれだけ気を付けてもミスは起きるので、 焦らずに対応することが大事  また、最初から気持ちに余裕を持つことで思い こみが少なくなり、ミスが起こりにくくなる  ずぶとくいきましょう
17. ろ. 狼狽しない 具体的にやること  取り敢えず深呼吸  自分一人の責任にしないようにする  余裕をもったスケジュールをひく
18. まとめ よくあるミス 「おふろ」の心がけ
19. 以上