回答
スキル委員の佐藤です。
データ分析の目的が明確になっているならば、「失敗」を恐れずに早くスモールスタートして改善を続けていくことが必要だと思います。
理想論かもしれませんが「続けている限り、失敗では無い。」という考え方や「期待に沿っていないことに早く気づけた」といったポジティブな考え方も重要だと思います。
データサイエンスのプロジェクトにおいて「失敗しない」ということはありえませんが、失敗を避けるために行えることは色々とあります。
– データを触る前に分析の目的をプロジェクトの関係者で共通認識しておくこと
– 分析しようとする課題そのもの（ビジネスドメイン特有の商習慣や事象）に対する理解を深めること
– 分析目的に合った分析手法を選定すること（流行りの手法に惑わされず選定すること）
– データサイエンスのプロセスを遵守すること
– 分析目的に変更が生じそうな際は再度定義をすること
などです。
特にプロセスを守ることは非常に重要です。プロセスが把握できる「タスクリスト」はたいへん有用ですので、是非そちらもご覧になってみてください。「成功するまでやる」粘り強さが求められることもありますが、制約のあるなかで合理的に意思決定するためにデータを活用するシーンがビジネスにおいては多いと思いますので「常にロジカルである姿勢」は貫きたいですね。ご参考になれば幸いです。
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