00:03
そこ!論理破綻してる!因果警察! うえー!
たっちゃん 怖い怖い怖い怖い怖い! 怖いですよ!
今回は因果関係……データの因果関係の話を、もう今普通に戻ったんで。
たっちゃん 戻りましたね。
はい。たっちゃんの持ち込みっていうところで収録終わって、アフタートークという感じになってます。
たっちゃん はい。
これね、何回か聞かないとダメな気がする。
たっちゃん はっはっはっは。
いうのは別に難しいっていう話じゃなくて ずっと使えるっていう感じかな俺も勉強になったし
あったのね意外とが聞いてる人はね風が吹いておケアがボーカルのすべての 因果関係を知らないと思う
これ中学校の時とかに国語の授業でやらされましたね自分 まず結構覚えてるんだよ俺でも中学校2年生の時エゾ留学してた
北海道エゾって言わないでください僕の故郷です エゾの人じゃないです
エゾでは教えてたのかエゾでは教えてエドでは教えてなかったから エド出身だからエゾの人たちが何の勉強してるか知らない
まだオケあったのかもしれないしね めっちゃバカにされてる
ということでじゃあ今回は因果関係 ネブ系の用語で言うと ab テストとか効果検証とかそういったところの話をしているので
ぜひ最後まで付き合いください
隣のデータ分析屋さん この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ
を叶えるポッドキャストチャンネルです データアナリストのリョッチですデータサイエンティストのタッチャンです
今日はタッチャンどんなお話ですか 今日はですね
交通事故が増えるとパンツが売れるっていう話をしようと思います パンティー界ですねパンティー界です
ゴールデンウィーク中いろいろ遊びに行ってて 栃木の那須の方に車で行ったんですけど
ゴールデンウィークだからすごい渋滞やばいよひどかったんですよ あっちこっち事故もあるし
こんな時に限ってトイレしたくなるんですよ 今日そういう回だ
ようやくサービスエリア入ったと思ったらトイレが大行列 戻してない
ギリギリ自分のパンツは守りきったんですけど その時に思ったんですよ
これ絶対交通事故が起きれば起きるほど パンツがよく売れるんだろうなぁと
はい なるほど どんな話をしようとしてるの今日
っていう2つの関係性 情報の関係性ってあるよなぁと思って
間違った相関関係があるよねとか そういう話ってよくデータ界隈では語られるし
03:07
結論出てきたものに対していやそれ全然関係ないじゃん
でもすげー自信持ってこれとこれの相関はあるんですよみたいな 語る人も大々にしてあるから
そこの間違いをちゃんと指摘していこうっていうのが今日の回です なるほどね
遠回りはしたんですけど
ちゃんと関係性のあるもの以外を比較して物事を語るとバカに見えるよっていう話でしょ
あーそうですそうです はい なるほどね
よくあるのが アイス売れるとビールが売れるとか
なるほどね わかりやすいと思うんですよね
アイスがめちゃめちゃ売れたところでビールは売れんだろうっていう
でその間に何があるのかっていうと気温だよねみたいな
暑いからアイスも売れてるし 暑いからビールも売れてるんだって
ビールが売れてるからアイスが売れてるわけでもないし アイスが売れてるからビールが売れてるわけでもないと
でもデータ分析バカはこれを見たら感動するんですよ この2つにはすごい関係があるんじゃないかと
本当にさやるやついる?
いやこれは簡単な例だから
あーまあそうね
わかんないけど
でも研究とかしてたら全然自分の中では理解できない情報の2つの関係性とか見えてきたりも全然あるし
まあそっか 確かに確かに
それで正義の大発見だと言われても
教授からしたらいやそんなことはないよっていう 一周されるのがオチなので
っていうのがあるんですよ
ちょっといくつか
こんなのを調べたら無限に出てくるんですよ
出てくるんだ
Twitterとかでこれでバズってる人めっちゃいる
バズろうよそれで
今日のやつさどっかで拾ってきたやつそのまま俺らの言葉にしてさ
はいバズらせましょう
バズりだから今は
そうですね
じゃあ何か言いましょうか
年収が高いと血圧が高い
あーなるほどな
これはピンときます?
でもでも
間に入る何かがあるってことだよね
そうですね
おじさんやね
間違いないですね
歳とってるからやろって話ですね
そういうことだね
前々回の朝日新聞のポッドキャストの話の時に
俺ら地雷踏んでる可能性あるよね
あー
今思ったけど
ありそう
それこそ年収が高い人がポッドキャストを聞いてる
この関係性はまだいいじゃん
属性だから
でも年収が高いから
ポッドキャストを聞いてるとか言っちゃうとヤバいね
06:01
それはヤバいですね
そんな関係性はない
そうね
そういうことだよね
はいはい
でもなんかやってそうだな
いや落とし穴結構あるんですよ
今日調子乗ってめちゃめちゃディスローから
大振りして
こんなんにして
そんなやつはバカだみたいな
2個前の放送誰かが聞いて
ボロクソに叩かれる
ブーメランが最大級の
ブーメラン
でもこういうのが大々にしてあるから
本当に気を付けてほしいんですよ
これはね
次のやつは
もうこれ簡単ですね
三振が増えるとホームランが多い
はい
打席数ですね
打率だね打率
打率で語ればOKですよ
この人が打てる
打席に対して
どんだけ打ったかが打率なわけだから
そうだね
なるほどなるほど
それで人を比較すれば
この人は打つよね
この人は打てないよねっていう
あー理解した理解した
っていうのがありますけど
サッカーとかだったらね
中澤のシュートはほぼ決まるみたいなね
ボンバーヘッド中澤のね
なんでみたいな
いやでもあれは単純に
ヘディングが強いから
あとヘディングでしか出てこないから
そうですね
あるから気をつけなきゃいけない
でもこういうのを勘違いすると
三振が増えるとホームランが多い
って言ったらアホなコーチは
お前三振してこいって言う
確かに
可能性はあるアホな人はね
確かにね
データだけで見てる人はそう思っちゃうから
気をつけなきゃいけないんですよ
データ野球だデータ野球
今もデータ野球すごいですからね
あれでしょボールの回転率とか
出せるよね
次どんなボールをこの投手が投げるかっていうのも
過去の試合から
うわ怖
分析してもう
他社に全部サインで
送ってるっていう
もうデータ野球ですよ
え怖くない?
めちゃめちゃ怖いですよ
隠し玉とかあんまり見ないんだね
ありましたね一時期
えーそうなんだ
この間
俺大学で講義持ってるじゃん
でデータサイエンスの
授業とかを
持ってる割とこうデータサイエンティストを
たくさん輩出してる研究室があるんだけど
そこの研究室は
中大の野球部と組んで
ボールの回転の分析とか
してるって
えー面白そう
ねそんなんやってんだみたいな
えーいいっすねそれでも
でなんかあるんだってマウンドと
バッターの間に
センサーみたいなの置いとくと
そこでなんか測れるらしくて
ボールの回転とかなんかよくさ
ニュースとかでさボールがこう回ってて
なんか何回転
みたいなRPSだっけ
あ言うんすか
1秒間に100回転とか
250回転とかで
09:01
ロールパーセカン
あそうそうそうそう
スピンかもしんないけど
分かんないけど
そんな感じのがあるみたいなの言ってたから
あるんだねやっぱデータ
サッカー選手のあのさ
脱いだらスポーカーみたいなつけてるやつ
インナーに黒いのつけて
あれセンサーでどれだけ動いたか
みたいなのがあったり
自分高校の時サッカー部だったんですけど
あのスパイク
シューズの中にセンサーを入れて
で距離とか
そういう人のスプリント回数とかを
測るっていうのを
企業と組んでやってましたね
え来たそのサッカー部に来る
競合校じゃん
そうなんだ
上手いもんなサッカー
そうなんですよ
やってましたね
そうなんですよ
今もスポーツはデータっすね
すげえいいな俺もやりたいんだよな
スポーツデータ
えー
やりたいちょっと
某企業が持ってる某球団は
その
野球の分析のためだけに
地方で仕事を
やられてるって人もいますよ
月っ切りで
すげえ
それでもやりたい人が行くっていう
そんなにはやりたい
東京には行きたい
そういうのもあるんで
もしね
スポーツ分析やりたい
こういうのリクエストとかあったら俺ちゃんと調べよう
自分も興味があるから
ちょっと調べたことあるタチでしょ
ありますありますやろうかなと思ったけど
地方はいいや地方はきついね
じゃあリクエストがあったらやりましょう
そうですね
話戻しましょうか
三振が増えるとホームランが多いみたいな
その
アホな結果とかあるから
こういうのを履き違えると
ちょっと間違って判断しちゃうよね
っていうのはあるんですよ
だから
ちゃんとこの2つの関係性を
見なきゃいけないっていう話ですね
これを見せかけの相関とか
ちょっと難しい言葉で
疑似相関とか言われるんですけど
そう
だから
例えば身長と体重って
明らかに相関はあるんですよ
まあそうだね
相関っていうのは2つとの
2つの関係が何らかの関係性があるよねっていうところですね
それは身長高いと
体重も増えますし
なんだけど
一方でよく言われるのは
因果関係はないよねって話ですね
わかりました
はい
これ因果関係っていうのは
原因と結果がちゃんと説明できる
2つの
変数の関係を言うんだけど
因果関係と相関があるは
別なんだよね
別の言葉だし
意味も全然違う
これなんかね
ちょっと前にさ
10万とか20万かけて
12:00
プログラミングのスクール行ったって話したじゃん
あそこの先生がすげえ言ってた
へえ
その人は
なんかね
因果関係に関する
トラウマを持ってるぐらいのやつで
ほんとにね
因果関係のないものを
因果関係があると言うと
因果警察がやってくる
ううううってずっとやってた
因果芸人じゃないですか
因果警察の真似をする
因果芸人がね
めちゃめちゃ面白い人ですね
面白かった今まで聞いた授業で
一番わかりやすかったから
すごかったんだけど
因果警察っていうワードだけめちゃめちゃ頭の中に残る
へえ
それぐらいデータ分析やってる人は
因果関係を大事に
結構気をつけて
喋る印象があるなと
自分も思ってますね
気をつけてる?
気をつけてます
因果警察に目をつけられないように
会社でも
因果推論の勉強会があったりとか
因果推論ってことは
難くない?
いや難しいですよ
あれは深掘れば掘るほど難しい
一つの分野だなと思ってて
勉強会があるんだ
勉強会がありますね
風が吹いたらお気合が儲かる
警察!うううう!
みたいな
そんな
吉本の養成所じゃないですか
渋滞があってパンツが儲かる
だと!
因果警察!うううう!
ふざけるな今日
これ結構深掘れば
データサイエンディストとかも
興味あるというか
活躍できる幅があって
因果関係を
ちゃんと量的に
測るというか評価する
ことができるんですよ
どれくらい因果
関係性があるかとか
原因と結果でしょ
そうです
っていうところがちゃんと数値として
出せるみたいな分野
なので
例えば広告を出した時に
どれくらい売上が
伸びたかみたいな
広告を出せば出すほど
その商品が売れるっていう
一つの因果関係があるんで
その効果が測れるんですよ
その効果の量をどうやって測るかっていうところで
分析手法とか
データの扱い方っていうところで
データサイエンディストが
活躍する場があるんで
そういう勉強をしましたね
それでもさ普通の会社で
データサイエンディストを
挟まないでやってる人たちもいるわけでしょ
いるんすよ
間違えまくる可能性があるってこと?
間違えまくってます実際に
そうなの?
だからそこに
我々みたいな人が入ってって
いやそのやり方はまずいよねって
言っていかないと
誤った経営判断とか
15:01
コストの無駄遣いとか全然
発生してるんですよ
ここって実はあまり知られてない
というか知られてないわけじゃないんだけど
ちゃんと勉強しないと
間違える落とし穴が
いっぱいあるんで
ちょっと損するぐらいだったらいいけどね
経営判断とかのレベルになると相当なもんだよね
気をつけなきゃいけないっすね
だからそんな話を
していきましょうか
後半難しくなっちゃうかもしれないんで
頑張ります
頑張りましょう
話戻すと相関関係と
因果関係っていうのがあるよ
みたいなところですね
これ僕の理解だと相関関係
っていう中に因果関係がある
俺もそのイメージ
本当ですかよかった
この関係性で
合ってはいないのかなと思っていて
相関関係は2つの
なんだろうな
データの関係性が何かしら
あれば相関関係あるよねって言えるんですけど
それが本当に原因と結果で
繋がってるかどうかのチェックを
クリアしたら因果関係
あるっていう風に言っていいのかなと
因果税関があるわけだね
チェックされるわけだ
そこ間違ったらポリスにやられます
なるほどね
相関関係はさっき言ってたみたいな
アイス売れたらビール売れる
が相関関係ね
けど
因果関係はないわけだね
そこに
気温が上がるとアイスが売れるは
これはもう因果関係があると言って
熱いからっていう
原因
結果が
アイスが売れるっていう結果
じゃあ熱ければ熱いほど
今日は売れるなって言って
発注しとけばいいし
そういう次のアクションに
つなげられるっていうのがあるんで
この因果関係をうまく使えば
ビジネスに使える
ちゃんと正しい判断を
して
何だろうな
もうけることもできるし
間違えることも
少なくなるよっていうところがあって
だから
因果関係をうまく使っていきましょうよ
っていうのが結構データを使った
ところでは
大事になってくるんじゃないかな
と思っていて
広告打てば商品売れるよねとか
契約者は増えるよね
みたいな話
があると思ってて
広告いっぱい打っていきましょうって言って
だからいっぱいYouTubeとかで
脱毛の広告とか聞きますよね
25歳東京に住んでる
あなただけにお届けしております
ウーンウーン
あれめちゃめちゃ来ますよね
来るマジできつい
マジできつい
でも
あれをやればやるほど多分
契約者とかどんどん増えてるんですよね
申し込み者がね
だから
あれなんか
あ俺に言ってんだってなるんだろうね
なると思いますよ
あれのさ仕組みを知ってるとさ
18:00
まあどうせ広告を打ちます
ってなって
年齢設定して
地域設定して
この動画この地域の動画
みたいなのをやるみたいなね
そうそれはできるんだけど
まさにそれに当てはまると
おっってなっちゃいますよね
なるね
これねあれなんだよ
音声広告の未来もそこにあるっていう
話があって
音声広告の話をする
ポッドキャストとかがあるんだよ
ポッドキャストのランキングとかをまとめてる
オトナルっていう会社がやってる
オトマーケだったかな
っていうので話してたりするんだけど
音声聞きながら
移動してたりするじゃん
歩いてたりするじゃん
そうしたら将来的には
目の前に何があるかとか
そういった情報から
デバイスがそれを読み込んで
耳からその広告が
流れるみたいな
いちも一つの情報
そうそうそうそう
ってなるから例えば
シャネル見てたらシャネルの
広告がここに
ポッドキャストに差し込まれるみたいな
っていう未来が
それは無理すぐ変えない
もう
ダイナミック広告って言って
動的な広告みたいな感じで
差し込んでくるみたいな未来の話とか
もしてたりして
結局効果はあるんだよね
あの
あなただけにみたいな
本当に最適化されると
マジで不要な
脱毛したくないのに脱毛のが
流れてくるみたいなのにはならなくて
そういうのが最適化
されるだけで
コンバージョンが一気に上がるみたいな
それ面白いですねでも
いち情報を組み合わせたらもう
相当最適化されますよね
あとスマートグラスとかになると
ここからこっち側に
カメラついてたりして
何を見てるかっていう情報もつくし
スマートグラス今骨伝導で音も
聞けるっていうから
すごいですよね
体調とかでさ
熱そうだなと思ったらそれこそアイスの広告でも行けるし
何でも行けるようになる
それのいいのが
歩きながら流せるから
ポッドキャストとか音声がめっちゃいいんだって
なるほどですねじゃあこれからの将来は
明るいですね
ずっと続ければいい
すごい
なんですけど
今日はデータの話を少ししたくて
今じゃあ広告打ったら
商品売れるよねとか話したんですけど
これは因果関係がありますよ
数打てばね
なんですけどじゃあこれ
どれくらい効果あるんだっけ
みたいな話が
会社の内部とかでは
話し合われるわけですよ
で結果だけ見てると
広告打てばどんどん契約増えるから
もっと広告の効果
上げてくださいよみたいなのが
データサイエンティストに来るわけですよ
見たことあるわそういうの
どうやったらこれ上がるんすかみたいな
そしたらデータサイエンティストは
21:00
言うんですよちょっと待ってくださいと
本当にこれ広告効果
あるんですかっていう
ここのちゃんとした
評価をできなきゃ
この先には進めないっていう
わけですファクトフルですね
そういうことです
ファクトがねめっちゃ言うもんね
そもそもだから
なんかこういう
大前提でっていう話で持って来られる
仕事が多いけど
そもそもその前提すら間違えてるっていう
パターンがデータ分析とか
データサイエンスの業務の
結構な割合を占める
大半を占めます
そこではいはいいいですよって言って
もう受けたところ終わりです
そこから
炎上案件
実際に手を動かしてやり始めちゃうから
データ分析ちゃう
そこにちょっと待ったりかからんと後々
これやっても意味ないじゃん気づくんですよ
っていうところでちゃんと
広告の効果測定できますか
っていう話があって
これ気を付けなきゃいけないポイントが
今一個あったんですけど
youtubeとかだとその広告を
打てば打つほど
契約者上がるって言った
その広告打たれた人と
打ってない人で
比較することが
普通はよくある話なのかなと思っていて
その効果を測るためにね
例えば100人に
広告配信しましたよって
広告配信された人100人と
されてない人100人
これで比較した時にどれくらい
契約者がいたかっていうのを見たら
広告配信した人は例えば
例えば60人だと
100人中60人契約した
広告配信してない人は100人中10人しか
契約しなかったってなった時に
50人差があるから
すごいめっちゃ広告打ったら
100人中50人も増えたって
考えがちなんですけど
その前に
そもそも広告を配信された
100人って
どういう人なんだっけっていうところをまず
考えなきゃいけなくて
さっきのYouTubeの話だったら
港区在住20代
男性
最初からターゲット
されてる状態で
広告が打たれてるはずなんですよ
だから実際に
契約したっていう50人
は
そもそも契約しやすい
50人だったっていう
港区男子だからね
綺麗にモテたい男子ばかりだから
っていうのがあるから
元々
契約しやすいよね
っていう人たちと
全然契約しないような
北海道在住80歳とか
比べても仕方ないと
比べる
集団がどういう集団なんだっけ
ちゃんと比較して
大丈夫なんだっけっていうところから
チェックしなきゃいけないよっていうのが
因果推論とか
効果測定っていう文脈だと
めちゃめちゃ大事になってくるっていう話ですね
漢字で言うからね
24:01
聞いてる人の中だったら
ABテストとかだったら聞いたことあるんじゃない
確かに
データ使わなくてもよく言いますもんね
Aが試作対象者
広告打つ相手
Bが打たない相手
みたいなので
敢えて比較対象置いといて
AもBも
全員20代男性
港区男子
ひげあり
ぐらいまで揃えていった時に
どうなるかみたいな
所得レベルとかも合わせられたらいいだろうし
っていうことだよね
そういうことですね
だから因果関係とか
ABテストっていう時に
ちゃんと合わせましょうねっていうところが
大事ですというところを
ちゃんとやらないと
間違ってめっちゃ効果あるじゃんっていう
それな
間違いを犯すんですよ
しかも今ってさ
いわゆるサースとか
そういうツールが
めちゃめちゃ増えてるから
もう多分この因果推論
諸々を吹っ飛ばしてくれる
サービスが出てるんで
そうですね
例えば自分でアプリとかをやってたら
そのアプリの中に
そのソフトを組み込んでおけば
例えばアプリの見た目
見通り出してどっちがすごいか
測りたいみたいなの言ったら
多分この因果推論っていうのは勝手にソフト側が
処理してくれて
やってくれたりするのよ
それこそ属性全部合わせてみたいな
っていうのもやってくれるから
そういう
ところを知っとくだけで
だいぶ違うというか
チャットGPTとかも
盲目的に信じるんじゃなくて
中でどんなのが動いてるか
なんとなく知ってるだけで
こう間違った
情報は拾わないみたいなさ
あるじゃんっていうことと一緒だと思うんだよね
因果推論の部分って
間違いない
ちゃんとその比較できてるかってところが
分かってるかどうかっすよね
これ英語でなんつーんだろうね
因果推論ってなんかかっこいい名前ついてそうだよね
ついてそう
コーザルインファレンスなの?
あーそうだ
コーザルツリーとか言うね
言いますね
あれってそっか因果系のやつか
へー
っていうところで
気をつけなきゃいけないのは
ちゃんと比較する2つを
2つの集団合わせようねっていうところで
でも完璧に合わすことは無理なんですよ
まあそうね
同じ人は2人はいないし
だからその
集団どうやって合わせるかっていうところに
結構いろんな技術が使われるので
ここをちょっと深く
話しすぎるともう
沈分寒風になってきてしまうかもしれないし
長くもなってくるので
簡単に紹介程度にお話しするとですね
なんか2つぐらいやり方あって
やり方というか
方法があって
1つは回帰分析って言われる
いわゆるyイコールaxプラスb
27:00
っていうグラフ作るじゃないですか
ああいうものを使って
中学生ぐらいのレベルのやつね
ああそうです
年齢の要因がどれくらい効くかとか
その人の
年収がどれくらい効くかとか
そういうところを定量的に
測るっていうやり方
に回帰分析っていうのを
使っていくっていう方法が
1つともう1個ありますよ
傾向スコアって呼ばれる
これも難しいんですけど
同じ人は2人はいない
その人1人1人に
点数をつけていくんですよ
スコアをつける
っていうやり方があって
契約しやすさみたいなのを
0から100点までした時に
同じくらいの点数の人を
Aの集団とBの集団に
分けていくっていうやり方
ここに例えば機械学習を使ってあげるとか
やってました
そうです
ところで実は
データサイエンディストの
場がこういうとこにあったりとか
っていうのがあるんで
実は因果
関係をちゃんと分析する
っていう1つの分野があるし
会社の中でも
マーケティングの施策とか
っていうところの結果を
ちゃんと効果検証しましょうね
っていうところで
仕事としてあるっていうのも
実際のところ
マーケッターの人が
知ってればいいっちゃ知ってればいいわけでしょ
人気職種ナンバーワンでしょ
マーケターって
そうなんすか?聞いたことあります?
うん
それこそマーケティングで強いのは
なんだろうな
P&Gとかもそうだし
例えば
めちゃめちゃハイレベルなマーケティングの
人がいた場合の
データサイエンディストの入る余地は
あるのかな?
いらないんじゃないですかもうそれは
いらないんだ
どういう意味だ?
マーケティングすごい人がデータのノウハウもあるから
データサイエンディストの
仕事を食っちゃってるっていう
パターンなのか
そもそもそんなにデータサイエンディストが
入るような領域じゃないけど
入らざるを得ないからこうなってんのか
俺は
後者だと思うんだよね
あー
データサイエンディスト
は出るところじゃないんじゃないかな
っていう
みんなが思ってるからこそ
ABテストの
自動化ツールとか
が出てんじゃないの
あー
僕はですね
データサイエンディストに
あまり入ってきてほしくないっていう
マーケター側の
とか
いわゆるビジネスサイドの意志があるんじゃないか
と思っていて
データサイエンディスト
入るとちゃんと
効果を測定しましょうねって言ってくるんですよ
そういう仕事だし
そういう仕事だからね
30:00
なんだけどビジネスサイドの人的には
売上げ上がればいいじゃん
っていう思いがあるんですよ
コストをできるだけかけずに
売上げを上げたいって
そうなった時に
より契約してくれたり商品を買ってくれる
人たちに対して
何かしら施策を打つ
広告流すとかDM送るとか
っていうことをして
短期的な売上げを取りがち
っていうのがあるから
そこの
部署間のセッションみたいな
ていう
データサイエンディストの人が来ると
煩わしいなみたいな思いが
一部あるんじゃないかなっていうのも
一つ要因として思います
僕が経験したところです
データサイエンディストとか
データアナリストが入るのって
確かに短期的な売上げはね
下がると思うんだよね
どっちかって言ったら
けど
それが入ることによって
今まで
当ててた
ビジネス間に全て頼ってたものを
定量的に振り返れるようになるから
確かにデータ分析が入ると
100億円は売り上げられないけど
30億円を売り上げられるやつを
繰り返しできる
っていう意味では
何年も先まで考えると
そっちの方がいい
あるけど
まだ言うやついるかね
そんな短期的な
お前らがいるせいでスピードが落ちる
みたいな
雰囲気
大きい会社ほど
昔のやり方に
固執しがちなとこは
会社レベルっていうか
人ですよね
アタオかやん
僕
経験談話すと
2年目くらいの時かな
あるサービスの解約を
抑止しようみたいなところで
ビジネスサイドの人と
会話をしていて
定期的にDMを
解約しそうな人に送ってたんですよ
その効果がうまく
測れてなくて
そこに僕らが行って
その効果ちゃんと測りましょうね
ところで
いろんな手法を使って
決定した結果
結局DM送る意味
ないよねっていう結論が得られた
むしろDM送った
人の方が解約しやすい
みたいな
思い出しちゃうし
うざがられる
DMでクーポンで行く
何円引きにしますよとか
っていう結果が
あったからそれを
突きつけたんですよ
ビジネスサイドの人に
仕方ないよねこういう結果ならって言って
これまで数年間やってた
定期的なDM施策が
終わるっていう
僕らからしたら
良い仕事はしたけど
彼らからしたら
無っていう
なるんだ
33:00
その時のミーティングがちょっと
ピタってきましたね
そういうもんか
悪いね
ちゃんと
データ分析
データサイエンスの仕事はしたのかな
いるんじゃない
意外とPodcast聞いてても
1回ぐらいイラッとした
ことがある
ありそう
俺は
むしろデータなしで
いろいろ言われる方がイラッとするな
なんでっつって
ファクトで語らなきゃいけない
ファクトフルネス
テーマファクトフルネス
最近それずっとやってきてますからね
ファクトマンって呼んでくれ
というところで
話してきましたけど
結論としては
ちゃんとデータの関係性
っていうのを
見間違えないようにして
ちゃんと捉えようねっていうところが
今日のお話かなって思いますね
これ結構何回か聞かないと分かんないかもね
そうですね
いろんな情報バーって言っちゃったから
いいんじゃないの
今週1回更新だし
情報量多かったかもしれないですけど
いやでもいいと思います
というお話でした
ちなみに風が吹けばお経やか儲かるは
因果的にはないんでね
あれは因果的
因果的には
ありますよ
因果はあるの
その何だろう
ちゃんとその話を追っていけば
最後までいけます
風が吹く
砂ぼこり立つ
何だっけな
これで風呂入るんじゃないんだよね
違うよね
風呂入るは1回も出てこない
そうだろ
風が吹く
砂が舞う
目がつぶれる
目がつぶれると
シャミセンを引いて
金を稼ぐ
シャミセンには猫の毛が使われてるから
シャミセンがよく売れると
猫をたくさん殺す
猫が死ぬと
ネズミが増える
ネズミが増えると
お経をかじる
お経をかじると
お経やが儲かる
っていう話です
すごくない
これはもう昔から言われてきた
風呂入るんだと思ってた
っていうお話ですね
因果関係は
1つずつには因果関係がある
1個1個の繋がりはね
風が吹いて
砂が舞う
は因果関係あって
砂が舞いまくるから
目がつぶれる
砂の舞う量が増えれば増えるほど
目をつぶれる人も多くなるから
ガーってなるし
1つずつの関係性はあるけど
ジャンプしちゃうと
36:01
ジャンプした時って因果あるっていうのかな
論理の飛躍ってやつかな
それですね
よく言われるやつね
研究室ボコボコにされたやつ
あれで何人が来なくなったことが
飛びましたね
面白かった
という話でした
そんな感じですかね
まとめもしましたし
次回は
ちょっとまた
web3よりのお話を
私から持ってまいりました
NFT
NFTって一時期めちゃめちゃ流行ったじゃん
ノンファンジブルトークン
デジタルデータが
所有権をアピールできるような
媒体に変わりました
コピペできませんみたいな
あれでめちゃめちゃ儲けて
すげーでかい顔をしてたやつら
いたじゃないですか
あれのトレードが
本当にどういう風に行われていて
今一体
どんな感じになってるのみたいな
結局ブロックチェーン上に全部
データが載ってるから
それを当初から
今の段階まで追えるんだよね
っていう論文が
Natureっていうめちゃめちゃでかい雑誌に
科学系の
論文で言ったら
トップオブトップですよ
のNatureに載ってた論文から
いくつか
データを紹介しつつ
Web3の知識を蓄えていこうかなと
楽しみ
楽しみにしてます
ということで今回は以上にしていきたいと思います
隣のデータ分析屋さん
今回も面白いなと思ったら
フォロー・レビューよろしくお願いします
番組の感想や質問は
ハッシュタグ
隣の分析屋
平仮名で分析屋は漢字でお願いします
また概要欄に
貼ってあるお便りフォームから
コメントを寄せいただけたら嬉しいです
それではまたバイバイ
