まいこーmemog

生きづらいとき人の言葉で生き返るので,自分も言葉にしてみる.[memo+blog]

【iPad芸人】誰もが嘘をついている ビックデータの絞り込みの力の例をまとめてみたよ

今読んでいる本.

誰もが嘘をついている(原題:Everybody Lies)は元Googleのデータサイエンティストセス・スティーブンスによるビッグデータ分析に関わる本だ.

誰もが嘘をついている ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性

誰もが嘘をついている ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性

 

 

ビッグデータは,大量のデータでしょ?という程度の認識だった.

せいぜい従来のデータより,精度の高い何かしらがわかるぐらいのもんだろう.

こんな風に高を括っていた自分が恥ずかしくなる,面白い事実がいくつも登場する.

 

まだ半分と少し読んだ程度だが,すでにこの本から得られる情報量に圧巻されている.

ビッグデータ解析から得られる具体的な情報が多いのだ.

 

僕は本を読むのが大好きだが,読んでいるとすぐに疲れてしまう.

情報量の多いこのような本の場合は特にその傾向がある.

 

そこで,お絵かきを挟みつつ読むことにした.

いわゆるグラフィカルレコーディング(GR)っぽいやつになるかもしれない.

iPadProを買ってから,ノート書きやお絵かきが捗る.

 

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今回はこの本の第5章の内容について,一部まとめてみた.

第5章は「ビッグデータの絞り込みの力」だ.

 

大きくリッチなデータの全体を見るのではなく,

一部の集団に絞り込んで分析することで,これまで得られなかった事実が浮かび上がる.

 

長生きできる地域は,どんな特徴があるのか?

有名になる子供には何か共通の特徴があるのか?

これらの情報を,時に納税のデータから,時にWikipediaのデータから導き出す.

 

妊婦が何を食べたくなるのか.

吐き気や腰痛など,どんな身体症状があるのか.

これらが国によってあまり変わらないことは,Google検索のデータからわかる.

 

逆に妊婦が何に悩むのか.これは国によって違うらしい.

どんな風に寝ればいいのか調べる国も,セックスはどうやったらいいのか調べる国もある.

こんな赤裸々な悩みも,Google検索のデータから明らかになる.

 

ビッグデータの可能性がわかる,とても楽しい本だ.

ちょっと下ネタが多めだけど,そんなところも好き.

 

絵の描き方は,色々あると思う.

自分でもいろんな形式を試しているので,また振り返っていきたい.

 

来年くらいには,ビッグデータの解析も勉強できるレベルになりたいなぁ.