“好奇心和創造力可以說是天生的，但對數據的直覺來自於探索它的時間，”TripAdvisor的商業智能總監Michael Berry說。
Berry和Gordon Linoff共同創辦了諮詢公司Data Miners Inc.並共同編寫了這本書用於營銷，銷售和客戶關係管理的數據挖掘技術 ，我們的客人是本月的分析口語網絡直播分期付款。如果你錯過了網絡直播，那就是現在可以按需提供 。由於我們的觀眾在網上直播期間提交了大量問題，我們無法解決所有問題。但是Berry和Linoff已經跟進了一些關於分析的問題的答案。
問題：獲取新數據時，是否存在針對探索性分析的特定流程？例如，您從哪些圖表開始？
Linoff： 這是一個非常普遍的問題，它在很大程度上取決於數據的樣子。有時，數據已經處理成客戶簽名，這些簽名適用於建模。在這種情況下，單變量統計是開始的地方。如果數據有時間組件，例如客戶啟動時，我會按時間查看值的分佈，通常使用散點圖或條形圖。為什麼這麼多客戶會在一月份開始？或者，為什麼5月份不付款會停止？原始數據可能比較棘手。要對數據充滿信心，您需要了解處理以確保數據一致。數值和條形圖與時間的散點圖是關鍵。
漿果： 我要看的第一件事是每個變量的分佈。我使用直方圖。接下來，我可能會使用散點圖來可視化我期望相關的變量之間的關係。
問題：您建議存儲歷史數據多長時間？
Linoff： 存儲很便宜，因此隨著時間的推移，這變得不那麼重要。在某些企業中，顯然需要存儲多年的數據。在其他方面，例如電子拖尾，需求可能不那麼明顯。但是，您通常希望至少13個月的數據與年度比較進行比較。你經常想要更多。例如，如果您是網絡上的頂級新聞網站，並且您想了解選舉新聞如何推動讀者行為，那麼您想知道2008年甚至2004年發生的事情。
漿果： 沒有固定的答案，但我會說“只要它可能有用。”某些類型的數據應該“永久保存”。這包括客戶關係細節，如採購渠道和購買的原始產品。
問題：您有什麼動力來編寫和教授數據挖掘？
Linoff： 大聲笑。我就是做這個的。我從根本上說是一個內心深處，數據挖掘是數據，統計和常識的重要交叉點。
漿果： 我真的覺得這個主題引人入勝，我喜歡和世界分享我的熱情。
問題：我能做些什麼來幫助我的企業文化從“直覺”決策轉向數據驅動的決策？
Linoff： 你需要高水平的買入。一個哈佛商業評論致力於大數據的問題是高管關心 - 或應該關心 - 關於此類問題的標誌。但是，數據驅動的決策可能違背當前的企業文化。有時您必須等待明顯的失敗，並準備好利用他們提供的機會。例如，在一個案例中，只有當先前的預測系統如此偏離以至於高層管理人員注意到這種差異時，我們才能繼續使用生存預測系統。
漿果： 文化轉變非常困難，但一些成功會引起注意。從易於衡量和易於理解的好處開始，例如提高轉換率或增加保留率。
