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専門知識の使い道と統計学【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

専門知識の使い道と統計学【統計解析講義基礎】

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専門知識の使い道と統計学【統計解析講義基礎】

テキスト的知識はどのように役立つか

 

ある人が統計学や心理学の簡単な知識を習得し、身につけたいとしましょう。

 

彼は、ふだんの業務や日常的なことに知らず知らずにその知識を適用しています。

 

あ、これはテキストの何ページ目の知識だなどと、そんなことはちっとも意識していません。

 

つまり、第一のテキスト的知識は、日常業務ではかくれていて、ほとんど表面にあらわれてきません。

 

しかし、それは、次々に経験することを、いままでの経験と対比しながら体系化し、あるいは配置しなおして、記憶しやすいように、整理してしまっておくのと、バラバラに乱雑にほうりこむのとの違いです。

 

いままでに体験したことのない、異常な事態や複雑な問題に直面したときにはどうか。

 

それに対処する適切な方法を開発するのに、この原理原則の知識があるのとないのとでは、大違いです。

 

ふだんは見えない力ですが、いざとなると、俄然、他の人とのあいだに差が出てきます。

 

そういうときにものをいう知識なのです。

 

経験的知識はどう役立つか

 

日常の業務において、私たちは、主として第二のヒューリスティックスの知識に従っています。

 

この知識なくしては、とても効率的に業務を遂行することはおぼつきません。

 

業務のステップごとに、いちいち、原理原則にさかのぼり、あらためて考えていたのでは、仕事はなかなかはかどりません。

 

歩くときに、今度はどちらの足を前に出すべきか、どの筋肉を動かすべきかを一足ごとに考えていたのでは、目的地にたどりつく前に日が暮れてしまいます。

 

それよりも足がもつれて一歩も進めないにちがいありません。

 

これと似たようなものでしょう。

 

どんなプロセスで知識を取り入れるか

 

新しい専門領域において、初心者は、多少なりともテキスト的知識をすでに学校で学んでいるでしょう。

 

少し経験してから新しく学ぶ、そうすれば、たとえば統計学の「平均」という概念が、頭のなかで、

 

「これは帳簿の中の売上高の、1日平均のことだな」と、具体性をおびて理解できることでしょう。

 

経験なしの理屈というのは、霧のなかをさまよっているようなものですし、足が地についていないので、どこをどう歩いているのか、フワフワしてわからないことが多いのです。

 

原理原則を覚えたあとは、より多くのより高度な専門的知識を、長い期間にわたり豊富な経験を積みながら獲得します。

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