Eric Siegel, PhD, ist Gründer von Predictive Analytics World und Text Analytics World sowie Executive Editor der Predictive Analytics Times und ehemaliger Professor an der Columbia University. Sein neues Buch über Predictive Analytics wurde sehr gut angenommen und wir dachten, dass JMP-Blog-Leser es lieben würden, von ihm zu hören. Wir sind dankbar, dass er sich die Zeit genommen hat und seine Evangelisation der Analytik zu schätzen weiß.
Was hat dich zum Schreiben inspiriert? Predictive Analytics: Die Fähigkeit, vorherzusagen, wer klickt, kauft, lügt oder stirbt ?
Eric: Neben der vollständigen Vorstellung der Konzepte für Geschäftsleute aller Hintergründe, die durch Predictive Analytics an Wert gewinnen möchten, wollte ich auch Laien, die keine geschäftlichen Laien sind, den Stil der "Pop-Science" mit der Welt teilen, unterhalten und aufklären Was fasziniert an dieser fortschrittlichen Technologie und an dem Potenzial, die Welt in vielerlei Hinsicht zu verbessern.
Bist du überrascht, wie gut dein Buch gemacht hat?
Eric: Sicher! Ein Teil von mir hätte nie gedacht, dass "normale Leute" da draußen wirklich zu diesem "Geek-Zeug" greifen würden! 
Aber vielleicht hat mir diese Angst geholfen, zusätzliche Nachtstunden einzusetzen, um den Strom der Kopie zu verfeinern und mit so vielen interessanten Fallbeispielen auszufüllen.
Was halten Sie von Leuten, die sagen, dass es für die Analyse was tut? Freakonomics für die Wirtschaft gemacht?
Eric: Das erinnert mich daran, dass ich jedem dieser Leute immer noch die 5 Dollar schicken muss, die ich ihnen versprochen habe. Aber im Ernst, es ist ein großer Anreiz, Wege zu finden, um zu zeigen, dass eine "arkane" Technologie nicht komisch, schwierig oder langweilig ist - und ist in der Tat für alle von großer Bedeutung. Daher ist es sehr erfreulich, dass einige glauben, dass ich dies erfolgreich getan habe.
Sie weisen auf mehrere Anwendungen von Hebung Modellierung (was ist eine neue Fähigkeit in JMP Pro 11 ) branchenübergreifend, einschließlich der personalisierten Medizin, für die ein Kollege einen analogen Quadranten zu dem in Ihrem Buch verwendeten gemacht hat.
Es ist interessant, die Komplexität in Betracht zu ziehen, da es sich dabei um Zahler, Anbieter und Pharmaunternehmen handelt - beispielsweise, dass ein Medikament nur bei Menschen mit einem bestimmten Gen gegen einen bestimmten Krebs wirksam ist, obwohl Ärzte es für Menschen verschreiben, die nicht wissen, ob sie das Gen haben oder nicht nicht. Die letztere Gruppe kann unnötige Nebenwirkungen haben (und sich im Laufe der Zeit ohnehin gut erholt haben), und die Versicherer könnten vermeiden, für unwirksame Behandlungen zu zahlen. Könnten Sie ein weiteres Buch mit mehr Fallstudien schreiben, da wir mehr Anwendungen dieser noch aufstrebenden Technologie sehen?
Eric: Schönes Diagramm! Ich stimme zu, dass Uplift Modeling ein eigenes Buch verdient - vorerst kann man mit meinem neuen Artikel zum Thema beginnen (der viele Links enthält), "Personalisierung ist wieder da: Wie man durch Crunching Numbers Einfluss nimmt."
In Bezug auf Ihre Gesundheitswesen -orientiertes Diagramm oben, das Original Marketing Version davon entspricht wie folgt:
Persuadables = "Behandlung heilt dich." Dies sind die Personen, für die die [Marketing -OR- Gesundheitswesen] Behandlung würde zu einem positiven Ergebnis führen. Sicheres = "Gute Besserung." Diejenigen, bei denen die Behandlung keinen Unterschied macht. Glückliches Gesicht. Verlorene Ursachen = "Unheilbar." Die Behandlung würde auch hier keinen Unterschied machen. Trauriges Gesicht. 
Bitte nicht stören (aka "schlafende Hunde") = "Behandlung schadet Ihnen." Diejenigen, bei denen die Behandlung ein negatives Ergebnis verursachen würde.Was die gesundheitlichen Vorteile der Uplift-Modellierung angeht, starten wir mit der Einführung Predictive Analytics World für das Gesundheitswesen (September / Oktober in Boston). Halten Sie Ihre Augen für das kommende Konferenzprogramm offen, das Uplift-Modellierungssitzungen einbezieht, für die der konzeptuelle Punkt dieses Diagramms tatsächlich der ganze Punkt ist.
Das Predictive Analytics World Die von Ihnen gegründete Konferenzreihe bietet jetzt vertikale Veranstaltungen in der Fertigung und im Gesundheitswesen (neben der Regierung) an. Warum diese beiden Branchen?
Diese beiden Schauplätze explodieren vor Bewegung und Interesse. Daher haben wir sie für unsere beiden Eröffnungsveranstaltungen im Jahr 2014 ausgewählt und unsere regelmäßigen Predictive Analytics World-Veranstaltungen in San Francisco, Toronto, Chicago, Boston, London, London und Berlin fortgesetzt PAW Government und Text Analytics World ebenfalls.
Möchten Sie noch etwas mitteilen?
Eric: Neben meinem eigenen Schreiben (Buch und Artikel) gibt es eine Fülle an schnell wachsenden Inhalten im Internet Predictive Analytics Times , das erst im letzten Sommer zu einem vollwertigen Online-Portal / Nachrichtenportal wurde.
