データ分析のクラスですから、フェルミ推定が出て来ました。過去に何度か挑戦したんですけど、私には難しかった。そして今回は…？
フェルミ推定とは？
詳細なデータが少ない状況でも、論理的な思考で大まかな数値を推測する手法です。物理学者のエンリコ・フェルミにちなんで名付けられました。フェルミ推定はは、さまざまな要素を簡単な数値に分解し、それらを組み合わせて答えを導き出すことを可能にします。
全米の野球場で1年間に売れるホットドッグは？
授業で上記のような問題が出されました。
① 野球チームの数は？約30球団
② 試合の数は？約160試合
③ うち、ホームゲームは？半分
④1試合あたりスタジアムに来る人は？3万人
⑤ 何%がホットドッグを買う？30%
計算すると、①30×②160×③50%×④40000×⑤30%=2200万ホットドッグ。
当たらなくていい
この推定で大事なのは思考プロセスです。数字を当てることは問題じゃなくて、このように分解して論理的に考える能力を鍛えたい、という話です。
とはいえ情報量次第
やっぱり色んなことを知ってないとこれは出来ないですね。上記の例で、野球の球団数とか試合数とか観客数とかは漠然とでもわかってないと解けないですからね。何%にするか、は考えられても、そもそもの基礎情報を知ってる必要があります。
疑い続ける
自分は経理なんで、ずっと数字を睨んできました。今回習っていることについて、今のところ新しいことはないです。革新的な方法もない。地道な仮説検証の繰り返しです。言葉は悪いですが、常に自分の考えに対して「この仮説は論理的か？データの整合性は取れているか？ストーリーとして繋がるか？」を、ずっと疑い続けることが必要です。
疑うためのフレームワーク
その意味で、フレームワークというのはやはりとても便利です。例えば5フォース分析とバリューチェーンとか。フレームワークに当てはめていく過程で自然と「正しい質問ができる」ように設計されています。ゲーム理論とかもそうですね。これからも頭の中の「考えるヒント」を増やしていきたいと思います。
さて、今のところ授業内容は「普通」です。明日、何か驚きを得られることを期待しましょう。