統計的に分析したら面白そうなやつ。と長い前置き。
統計的に分析したら面白そうなものをピックアップしてみます。
色々とネットに情報あるのでそのあたりを拾って加工してコメントしてみようかと。
ちなみにら、実務側としては
分析とその後の意味合い抽出が
一番価値のあるところ。
サクサクとデータ集めたり（ウェブスクレイピングとか）
それを加工して統計的指標（平均とかそんなの）をまとめたり
要点がすぐ分かるようにグラフ化したり。
この辺もめっちゃ大事というか基礎としてあるし、
それぞれ本気でやろうとしたらめっちゃ大変。
プロの世界が待っています。
たた、
データ集めはPythonとかで色々と簡単なの出てきてるし、
加工して統計的指標は無料ソフトのR、
グラフ化は有料ですがオシャレグラフがどんどん描けるTableauさん最強。
ということでいま時点で人間がやるべきは
・何のデータを集めるか
・何のための分析か
・切り口をどうするか
・無駄なデータをどう切り捨て（マスク）するか
・出た結果からどんな意味合いがあるか考える
・その意味合いから、次に何をするのかを案出しする
・案を具体化して実行する
ということでいわゆる、人間的なところが残るかなーという感じ。
しかしここでもう一周がある。
え、どういうこと？ってなるかもしれません。
というのも、ここまでは言われ尽くしている話。
AIに仕事が取られるんだーとかそんなやつですね。
ただ、もう一周として、
そういう統計的な基礎が分かった上で、
人間的なところに入らないと本質的な理解、判断が難しいのも事実。
車に例えると、
オートマばっかりになって（私もしかり）
結果ミッションでの運転ができなくなっている。
オートマの性能がここまで上がっているので
日常では問題ない。
そこが問題で、プロとして本当にやろうとしたら、
機械任せにしていると
大事なことを見落とすし
自分の身体で感じれなくなる。
同じことで、統計も、
機械任せにしていると
大事なことを見落とすし、
自分の身体で感じれなくなる。
ということで、この連載では
・統計的にどう処理するのか
・処理したものからどういう意味合いを抽出するのか
の両面をケアできるような内容としていきたいと
考えています。
というところまでが長い長い前置きで。
その観点から、
データ処理と
意味合い抽出をしたら
面白そうな項目をば。
案①N国立花さんのYouTube動向
やっぱり便利なものがありまして
ここから数字をお借りして
どういうことをしたらどうなるかということを
抽出してみる。
面白いし、You Tubeでバズろうとしている人には参考になるかも
案②Tik Tok動向
一旦最初のブームも落ち着いてきた感があるTik Tok。
どんな投稿が伸びているのか、誰が伸ばしてきたのかなど。
案③日本と世界のGDP
日本ってスゴイ！というテレビがたくさん。
日本もうやばいんじゃね？というネット記事がたくさん。
定量データであるGDPから、
日本はいまどこにいて、
今後どうなりそうなのか。
GDPの成り立ちから入り
そういった分析もしてみる価値があるかな、と。
ということで前置きと案3つでした。
これらのどれかでも、
他のやつでも、
知りたい内容があれば
投げてみて下さい！
統計的な考えは何でも応用がききますので。
キンドル本と動画セミナープレゼント
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