先日も少し書いたように、商用の分析ツールを試用しているが、感触が掴めてきた。原理的には、手持ちのツールを組み合わせることでも同じようなことはできるが、そのための時間と手間が膨大なものになるだろう。正に「金で時間を買う」というヤツである。そこをPythonで処理することもできそうで、そうすればスキルも身につくし、格好良いかも知れない（笑）
ただ、もっと大切なのは、データのどの項目間に相関（因果関係だと尚良い）があるか、考察（予測だと尚良い）ができることだ。そう考えると悩ましいが、悩む暇があったら手を動かせという、いつものオチになる。
もう一つ問題があって、一部の（そして、最も重要な）データについては、人間が分類分けしてから処理しないと分析の精度が出ない。困ったことに、この部分は労力の割に役に立つスキルが身につく訳ではなく、その道の専門家からは、AIで代替できるようになるのは当分先の話だと聞いている。実際にこの分野で仕事をしている人は、そこまでせずとも済む範囲（公的機関による分類で足りる範囲）で対応しているように思えるが、実際のところはどうなのか、気になるところである。
上記のようなこともあって、久しぶりにUdemyのデータサイエンス系Python講座をやったのだが、色んなことを忘れていて、ちょっと焦った。特にPandasの勉強をし直さねばなるまい。