データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ２８及びＤＳ２９に関する解説を行います。
DS28：分析、図表から直接的な意味合いを抽出できる（バラツキ、有意性、分布傾向、特異性、関連性、変曲点、関連度の高低など）
直接的な意味合い：直接的な意味合いとは、図表から読み取れる客観的な事実を指します。下記のポイントを参考として読み取り、抽出することが問題点の深堀などに関して重要です。
- バラツキ（Variability）: データのばらつきや散らばり具合を示します。標準偏差や範囲などで表され、データポイントの分布を評価します。
- 有意性（Significance）: 統計的な検定により、データの差異やパターンが偶然ではないかどうかを評価します。設定した有意水準を満たすかどうかで結果の信頼性を判断します。
- 分布傾向（Distribution Trends）: データがどのような分布に従っているかを示し、正規分布や偏った分布などの特性を分析します。
- 特異性（Anomalies）: データの中で異常な値やパターンを特定し、データ品質の向上や予期せぬ事象の発見に役立ちます。
- 関連性（Correlation）: 複数の変数や要因の間の関連の強さを示し、因果関係の仮説を構築するのに役立ちます。
- 変曲点（Turning Points）: データの中で急激な変化がある点を特定し、時系列データのトレンドの転換点を示します。
- 関連度の高低（Degree of Association）: 変数間の関連の強さや弱さを評価し、モデルの構築や予測の精度向上に寄与します。
DS29：想定に影響されず、数量的分析結果を客観的に解釈できる
ここでは具体的な知識よりも心構えを示すものです。
データ分析を行う際には、事前の想定と異なる結果が出ることがよくあります。その際に、事前の想定に固執してしまい、新たな洞察や価値ある情報を見逃すリスクがあります。たとえば、想定結果を得るために分析を何度も繰り返すことは、分析の深さやオープンなマインドを欠く結果につながる可能性があります。
代わりに、出た結果に対してその背景や要因を徹底的に分析することが重要です。具体的には、統計的手法やパターン認識技術を活用し、データの根本的な理解に深めることで、新たな洞察を得ることができます。このアプローチにより、意思決定の質を高め、戦略的な方向性を明確にすることができます。
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