「データと分析について非データの人々と話す方法」

Talking about data and analysis with non-data people

データ専門家のためのステップバイステップのチュートリアル

無数の無知は新たな文盲です

私の最近の記事で、多くの企業が直面している重要な課題は、利用可能な膨大なデータとそれを効果的に意思決定に活用する能力の制約です。この問題の核心は主に人間によるものです。したがって、データリテラシーの構築が急務となっています。データの一部でも活用しようとする企業が、数値全般の能力を向上させなければならないのです。

潜在的なオーディエンスの88%が数字やグラフ、計算を読むのに苦労するかもしれません。

グローバルなリテラシー調査に基づいて、世界中の成人のわずか12%が数値リテラシーを持っていることがわかりました。理論的には、潜在的なオーディエンスの88%が数字やグラフ、計算を読むのに苦労する可能性があるということです¹。これは現在の世界のリテラシー率が86%以上であることとははっきりと対照的です²。

驚くべきことに、多くの社会はこの問題を見落としています。さらに、多くの人々が自分の無数の無知を誇りに思っています³。以下のような言い訳を聞いたことがありますか：

• 「Pythonを使用してPDFファイルからテキストを抽出する：包括的なガイド」
• 「MicrosoftのAI研究者が誤って大量のデータを公開」
• 「限られたトレーニングデータでも、機械学習モデルは信頼性のある結果を生み出すことができる」

• 私は数字が得意ではありません。
• 統計は私には興味深くありません。
• 物理学は私にとって魔法のようです。

または「究極の言い訳」：

• 私は人文主義者です。

これは本当に正当な言い訳なのでしょうか？

しばしば、能力の不足ではなく、適切なツールの不足です。次のシナリオを考えてみましょう：

私たちは道路を渡ろうとしています。両方の方向から交通が接近しているのを観察します。十分な時間があるかどうか判断しなければなりません。そして、遠くの車はどれくらい速く移動していますか？速度は増加していますか？減少していますか？運転手は私たちに気づいていますか？

実際には、道路を渡ることは複雑な確率の問題です。しかし、私たちはそれを日常的に何度も何度も正しく判断し、通り抜けている⁴。

これは表面的な部分に過ぎません。

60mphで車を運転することを考えてみてください。何が影響するのでしょうか？いつ…

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