第2回「実務に活かす!データを上手く扱うための統計講座」実施レポート:条件つき確率・ベイズの定理を理解する ~大人のための数学ラボ~

第2回「実務に活かす!データを上手く扱うための統計講座」実施レポート:条件つき確率・ベイズの定理を理解する ~大人のための数学ラボ~

こんにちは!
メンバーズデータアドベンチャーの道方です。

メンバーズデータアドベンチャーはデータ領域の正社員派遣事業を行っているカンパニーです。

「顧客成果を生み出すための手段としてのデータ活用」を合言葉に、単発の分析ではなく運用の中に入りながらデータ環境の整備、データの活用に当たっての目的と課題の定義、分析実行、施策につながる示唆出し、施策実行後の評価、改善提案まで全てに対応しています。

私はこのカンパニーでデータアナリストとして働いてます。
この記事では、「大人のための数学ラボ」の活動をご紹介します。

第2回社内講座を実施しました

第1回に引き続き第2回「実務に活かす!データをうまく扱うための統計講座」を開催しました!

こちらが第1回の記事です。
第1回「実務に活かす!データを上手く扱うための統計講座」実施レポートとロゴ作成のお知らせ ~大人のための数学ラボ~

第2回では前回から10名ほど増え、約80名ご参加いただきました!
ご参加いただいた方ありがとうございます!
前回好評だったことから今回も参加いただけたのかなと思っております。今回の講座のゴールは「条件つき確率・ベイズの定理を理解すること」でした。
そう今回のメインテーマは確率
正直苦手な人も多いと思います。
それもそのはずで、確率論は数学科の大学4年で習うようなレベルの理論なので、仕方ないことなんですよね。
では、その確率を分かってもらえるように、どんなことを話したのかを簡単にご説明します。

前編:なぜ確率を学ぶのか?

推測統計学のモチベーション、それは一部のデータから全体を推測することです。
その推測を行うために確率という武器を学ぶ必要があるというわけです。
確率を使う例として今回、特設ページの効果検証を題材としてお話ししました。

中編:現状把握・設定を理解する

実際に仕事を進める上でも現状把握は大事!ということで、考えていく内容を整理する意味も兼ねて、確率を求める際によく使われる「クロス集計表」と「ベン図」という二つの図表に関してお話ししました。(画像左:クロス集計表、画像右:ベン図)

「クロス集計表」と「ベン図」

後編:条件付き確率・ベイズの定理

「ヒントがある時とない時」の確率は違うものなんです!
そのヒントを今回「特設ページを見た」として、条件付き確率を求めました。
そして、結果から原因を求めるベイズの定理を使って、「商品を購入したユーザーが特設ページを見た確率」を求めました。

参加者からのアンケートの回答

第1回では
・案件事例ベースの話があると、うれしい!
・業務の実例を知りたいと思います。
・実際の何かしらのデータ分析の訓練等を知りたい

という声が寄せられたように、タイトルに入っている「実務に生かす!」には及ばない結果でした。
そこで第2回では発起人である吉川の実務経験を元に講座を組み立てました。

その結果、第2回に参加いただいた方からのアンケートに下記のような声がありました。(原文ママ)

・例が実務に伴うもので、具体的に現在の業務に活かすイメージがつきました
・前回に比べて具体的な問題が増え、とても分かりやすかったです。
・統計検定で勉強した内容をどう生かせばいいかわからなかったので勉強になりました。
・ちょうど良い難易度で、頑張ろうという気になれました!実務でも使ってるとのことなので、ますます興味が湧きました
・実務をもとに、くわしく解説していただいたので、とてもわかりやすかったです

「実務に生かす!」というテーマに沿った講座にはできたかなと、その点に関しては一安心でした。
とはいえ、我々の感覚としてもまだまだ課題は残る講座だったなと話が出ました。

アンケートにもその懸念は表れていました。(原文ママ)

・内容としてわかりやすく噛み砕いて説明してくださっていてよかったですが、後半の方自分の理解が追いつかなかったです
・やや理解できなかった
・ベイズの定理が難しく…もやもやしながら終わってしまった。が、クロス集計など用いて普段よく見るようなデータの構造を知ることができたような気がして満足です。
・できるだけ分かりやすいレベル感に落として、ご説明されていたので。といっても理解・実践するのは難しいのですが。
・最初の方は分かっていたけど、やはり最後の方は分からなくなってきたのですが、1回では分からないのが普通と仰っていたので、安心して聞けました。
・後半かなり早くてついていけなくなってしまいました・・・復習したいと思います
・内容自体は繰り返し学習しないと理解するのが難しいと感じましたが、最初に「1回で理解できないのが普通」というようなことをおっしゃってもらってありがたかったです笑

今回「確率」に関する内容ということで、1回では理解できなくて当たり前としてましたが、後半の難しい部分の理解を助けるために前半を作っていたところもあり、まだまだ改善する必要はあるなというのが現状です。
これからも、こういったフィードバックをいただきながら高い品質を目指して、次回もブラッシュアップしていこうと思います!
第3回は9月24日(木)に実施予定です!(メンバーズグループ社員限定)

「ラボ」とは

CCDLab.では、社員の業務の場以外でのスキルアップ支援を目的に「ラボ活動制度」を設けており、様々な活動に自由に取り組むことを推奨しています。

この記事を書いた人

道方 浩章

道方 浩章

メンバーズデータアドベンチャーカンパニー データアナリスト。電気電子・化学分野の技術派遣で、製品開発、量産支援、研究支援を行ってきました。

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