まあ、仕事したくないものは仕事したくないんですがね。
金稼ぐには働かねば。働いたら金が稼げるというほど簡単でもなく、予定した仕事が失注するのもしょっちゅうですが。
多分十社超える会社さんのお仕事している。サポートが数多いというのもあるけど、全部寄せ集めてひとり分とかにギリギリかなあというところで、営業活動も手足を縛られている状況で、会社ダルいです。
仕事ない状況に追い込んだの上司達のダルいやり方のせいでもあるんで何とも言えないところがあります。ホントね・・・・・・
まあそうやってサポートしている事になってる会社さんのお仕事を当然ながらある程度は把握するのですが、うんオレ多分技術的にはなんも問題ないというかお前らなんでちゃんと設計して仕事しねえのとか思ったりするところは多く、ユーザ企業にあんまり魅力も感じず、かと言ってパッケージベンダーのところでも何かねえダルい事してんなあと思ったりはします。
まあ、見えれば見えるだけイライラも募る訳ですが、でも、結局のところ、ITって金掛けてわって頑張るところだと思われてないんですよ、多くの企業で。
データサイエンティスト、スゴいキラキラしているように見えるでしょ？でも、これホントデータを右から左へですから。データクリーニングが出来ないとか言う訳じゃないです。そもそもそうして出している分析、ホントに何にもスゴい事やってないんですよ。笑えるほど。
A/Bテスト、みたいなのも、二項分布を使った統計計算が重要かのように言われますが、全くそうでもないんで。一番大事なのは、ちゃんと「バイアスを除いた形で測定できてるか」で、このバイアスはどうしようもなく統計計算とかでは除去出来ない誤差です。もちろん、「そもそも二項分布に従ったような分布してるか」ってのの検証も出来ますけどね。
まあ、「A/Bテスト」も仮定としては「AかBか」どちらか選ばされるという状況を無理矢理作ってます。が、Webのクリック率ってそもそも低いので、「なーんも選ばないぜ」「どうでもええわ」という影響を抜きに語るのもソコソコ危険です。そういう、「全体見渡して考えようぜ」みたいなのって、あんまりWebには載って来てないですよね。いかにも結果がわかりそうだみたいな事しかテストされないんで。
そこら辺の延長線上で、実は、「社会福祉費としてどれくらいが妥当か」なーんてのは、統計をいくらやろうが出て来ません。それを行うには設定する仮説が多すぎる、パラメータが多岐に渡ってどうしようもなく、なんでも解に成り得るんですよ。
そんな感じで、「統計を理解する事は大事」だが「統計を知れば大変役に立つ」とは思ってないんですよ。むしろ「統計で理解するにはあまりにも考察が足りない（データの品質がそこまでない）」という事が増えて、絶望感出ますよ。マジで。
