カテゴリ:
データマイニングにおいては「リフト」というワードが重要なのだが、ちょうどいい例があるので。

新型インフルエンザの日本での発症人数が何人であろうが、ほとんど有益な情報にはならない。重要なのは、既存のインフルエンザや他の病気との比較。この考え方が、『リフト』的な発想。

X÷Y=リフト値
X:測りたい数字
Y:基準となる数字

リフト値が1なら、平均と変わらない。数字が大きくなるほど強くて、0に近づくほど弱い。
難しいことは何もない小学3年生くらいの式。ただ、どの項目同士を使うのかが問題。

たとえば、
新型インフルエンザの発症者に占める死亡者もしくは重度の後遺症を残す患者の比率÷既存のインフルエンザの発症者に占める死亡者重度の後遺症を残す患者の比率
とか、
エリア内1000人あたりの新型インフルエンザ発症者比率÷エリア内1000人あたりの既存インフルエンザ発症者比率
とか。

また別の話ですが、強大な敵に攻めたてられてろう城作戦を執るのは、その敵が冬の到来や食料供給難などによっていつか撤退することがわかってない限りはすべきじゃない。無駄にたくさんの人々が飢えるだけ。最大多数の不幸せ。水際で防いでいる間に超絶的な武器が開発されるなら別として。

まぁゼロベース思考って、常識にとらわれないって感じなんだけど、おうおうにして空気よめてないこと言っちゃうわけなんですけどね
ただただ、インフルエンザ狂騒曲の指揮棒を振ってるひとたちは、本業の落ちこみを補うための事業の多角化よりも、従業員給与の引き下げをすべきだ、と妬むわけですよ。おほほ。