愛され系データマイニング屋に必要な５個のソフトスキル

前回のエントリーではどちらかというと技術的な区分で今回のエントリーではデータマイナーとして持っていると愛される（＝仕事を湯水の如くふられる）ために必要なソフトスキルについての経験的なメモ。

せっかくデータマイナーをやるなら、マネーボールのピーター・ブランド（サーバーメトリックスの人）見たいに愛されながら働きたいですよね、ということでそのために必要だと思ったこと：

1.数字をいくらでも見ていられるスキル

膨大なKPIの中からみるべき数字を見つけ出すとか、毎日決まった数字を何個も見続けられるスキル。毎日みているKPIから仮説を構築したり、考察を加えると重宝されます。毎日KPIをみると素早く異変に気づくことができるし、それがあまり得意ではない人も多いので、これをやってあげるとみんなに愛される（見るべきKPIが無限増殖する）人生がスタートします。

2.みんな気づかない数値の関係性が見つけられるスキル

「おむつとビール」みたいな感じに○○と目標のKPIに関係があるみたいな、みんなが気づいていない関係を見つけられるスキル。野球のサイバーメトリックスも「勝利数と一番関係のあるパラメータは○○です」見たいな感じでこれに近いことかと。○○をあげるアクションまで提示できるとさらにいい感じ。毎日見ているKPIの中から関係のある数値を見つけるもよし、統計的に見つけるもよし。ただ、直感的に分かりづらい手法（SVMとか、主成分分析とか）を使うよりも直感的に分かりやすい手法（決定木とか、相関分析とか）を使ってあげると愛されやすい。愛には直感的なことも重要です。

3.定性的な目標を定量的に翻訳するスキル

目標が「来年までに世界で一番使われる機械学習のアルゴリズムを作る！」みたいな目標があったときに「よっしゃ！やったる！」ではなくて、具体的な数値目標に落とし込むスキル。例えば、「世界で一番使われている機械学習のアルゴリズムはGoogle Scholarで検索するとXXでそれの非引用回数はパブリッシュされてから月間○○件伸びているのでこれを超える！」みたいな数値目標があった方がPDCAまわしやすいですよね。というか、目標が定量化されていないとデータマイナーは仕事がなくなってしまうので、自分の必然性を訴えるためにも必須。愛されるための努力も愛され系には必要です。

4.数字の上下を一喜一憂できるスキル

組織にとって意味があるKPIがあがったら素直に喜んで、下がったら悲しめるスキル。数値を見ている人にとって数値の上下が結果のすべてだったりするので、対象のKPIが持つ事業上の意味を理解しつつちゃんと喜べるとか悔しがるとかデータマイナーとしてするべきだと思っています。逆に意味のない数字の上下には冷静に対処するというのも必要だと思っています。数字を毎日見ている分、その数字の変化に素早く気づくことができるし、ちょっとした変化に対しても周りより一喜一憂できるはず。愛嬌がないよりはある方がいいですよね。

5.数字を元にモチベートできるスキル

「この企画によって昨日比で○○%増加しました！」とかを使ってみんなのモチベーションコントロールしてあげられるスキル。グリーで見ていたチームでは割とここを意識してもらっていました。数字に強い人が結果を賞賛することで組織としてもテンションがあがるし、チームメンバーの数値に対するセンシティビティがあがるし一挙両得。データを見てにやにやしてるだけじゃなくて、笑顔をみんなに振りまくことも愛される秘訣。