Eric Siegel博士は、Predictive Analytics WorldおよびText Analytics Worldの創設者であり、Predictive Analytics Timesのエグゼクティブエディタであり、コロンビア大学の元教授です。予測分析に関する彼の新しい本は非常に好評を博しています、そして私たちはJMPブログの読者が彼からのお便りを楽しんでいただけると思いました。彼が時間をかけて分析の伝道を感謝していることに感謝しています。
あなたが書くきっかけになったのは予測分析：誰がクリック、購入、うそをつくか死ぬかを予測する力 ？
エリック： 予測分析から価値を得たいと思うすべてのバックグラウンドのビジネス人々のための概念を完全に説明することを超えて、私は世界と共有するために「ポップサイエンス」のようなスタイルで従事し、楽しませそして啓発したいです。概して、この高度な技術と、それが世界をより多くの点でより良い場所にするために持っている可能性について魅力的なことは何でしょうか。
あなたはあなたの本がどれほどうまく行ったかに驚いていますか？
エリック： もちろんです。私の一部は、この「オタクのもの」に実際に行くとは思わない「普通の人々」を考えたことはありません。:)しかし、恐らくその恐怖は私が余計な夜間の時間を余計に入れてコピーの流れを詰まらせ、できるだけ多くの興味深い事例研究の例でそれを埋めるのを助けた。
アナリティクスに役立つと言っている人々についてどう思いますか。フリーコノミクス経済学のためにしましたか？
エリック： それは私に思い出させる、私はまだそれらの人々のそれぞれに私が彼らに約束した5ドルを送る必要がある。しかし、真剣に、私は「難解な」技術が奇妙でも、困難でも、つまらないものでもないことを示す方法を見つけることから大きな蹴りを得ています。そして、私が成功したと信じている人もいることは非常にうれしいことです。
あなたはいくつかのアプリケーションの指摘隆起モデリング （これは新しい機能です。 JMP Pro 11 同僚があなたの本の中のものに類似した象限を作った、個別化医療を含む業界を越えて。
これは支払人、医療提供者、製薬会社が関係するため複雑さを考慮することは興味深い - 特定の遺伝子を持つ人々の特定の癌に対して薬が有効であることがわかっているそうではありません。後者のグループは不必要な副作用を被り（そしていずれにせよ間に合ってうまくうまくいくかもしれない）、そして保険会社は無効な治療の代金を払うことを避けることができる。この新しいテクノロジーの応用例が増えているので、もっと多くのケーススタディを使って別の本を書くことができるでしょうか。
エリック： いいダイアグラム！私は隆起モデリングはそれ自身の本に値すると同意する - 今のところ、トピックに関する私の新しい記事（たくさんのリンクを提供しています）から始めることができます。 「パーソナライゼーションが帰ってきた：数字をまとめることによって影響力を駆り立てる方法」
あなたについて健康管理上の指向図、オリジナルマーケティングそのバージョンは以下のように対応します。
Persuadables = "治療はあなたを治します。"これらの人たちは [マーケティング-OR-ヘルスケア] 処理良い結果をもたらすでしょう。確かなこと = "とにかく元気になる"治療を受けても何の効果もありません。笑顔。:)失われた原因 = "不治。"治療もここで違いはありません。悲しい顔。:(邪魔しないで （別名 "寝ている犬"）= "治療はあなたに害を与えます。"治療によって否定的な結果がもたらされるであろう人々。アップリフトモデリングのヘルスケアの利点に関しては、私達は就任式を開始していますヘルスケアのための予測分析の世界 （ボストンでは9月/ 10月）。このダイアグラムの概念的なポイントが実際には全体的なポイントである高揚力のモデリングセッションを含むことを計画している次の会議プログラムに目を向けてください。
の予測分析の世界あなたが設立したカンファレンスシリーズは、（政府に加えて）製造業とヘルスケアにおける垂直的なイベントを提供しています。なぜこれら二つの産業なのか
この2つの分野は動きと興味をそそるため、サンフランシスコ、トロント、シカゴ、ボストン、ロンドン、ベルリンで定期的に開催されるPredictive Analytics Worldのイベントに加えて、2014年の2つの開催イベントに選択しましたPAW政府およびテキスト分析の世界も同様です。
他に何か共有したいことがありますか？
エリック： 私自身の執筆（本や記事）を超えて、たくさんの急速に成長しているコンテンツがあります。予測分析時間昨年の夏に更新され、本格的なオンラインポータル/ニュースアウトレットになりました。
