＜今まで＞
どうしても数学科ってところが邪魔をしていたのか、統計でつきものの「誤差(error)」がある時点で「あまり美しくない」じゃないか、と。
中学の時に習う「三平方の定理」てのは、まっ平らな平面(Euclid space)なら常に成立する定理で誤差なんぞありえない。
＜今＞
で、ビッグデータ関連の記事を読んでみると、
- データの前にストーリー（物語）が大事だ
とか
- 分散処理(Hadoopなど)を使うと、いち早く結果を次の一手に使えるぞ！でもって、それがきっかけで売上が超上がったぞ！！
とかがよくある話のようで、読者諸兄はそういう文脈（含：ワタクシ）に引っかかってるわけでありますが、注目すべきは
- どうやったら結論を得るためのゴミ情報を省くか
つまり
- どうやって誤差／ノイズを取り除くか
っていう部分て殆ど触れられてないんですねw
こんな部分に着目してる時点で、前述の「数学科卒」って点が拭い切れてない現れなんですけども、ビジネスの文脈なら、「まぁ、突っ走ってしまおうぜ」が勝つことが多いわけでして。
敢えてそういった「誤差」を取り除いた時にどういう景色が見えるのかビッグデータに未来を感じている人の多くは、暗黙のうちに誤差をのけてるんじゃないかなー、なんてね。ネチッコクてすみません（大汗）
