"호기심과 독창성은 틀림없이 선천적이지만, 데이터에 대한 직감은 그것을 탐구하는 데 소요되는 시간에서 비롯됩니다."라고 마이클 베리 (Michael Berry), 비즈니스 인텔리젼스 디렉터는 말합니다.
Berry와 Gordon Linoff는 함께 컨설턴트 인 Data Miners Inc.를 공동 설립하고 공동으로 책을 썼습니다. 마케팅, 영업 및 고객 관계 관리를위한 데이터 마이닝 기법 , 이번 달의 웹 캐스트를 분석적으로 말하기위한 우리 손님이었습니다. 웹 캐스트를 놓친 경우 필요에 따라 현재 이용 가능 .실시간 웹 캐스트 중에 시청자가 제출 한 많은 질문으로 인해 모든 문의를 처리 할 수 없었습니다. 그러나 Berry와 Linoff는 분석에 대한 몇 가지 질문에 대한 답변을 추적했습니다.
질문 : 새로운 데이터를 얻을 때 탐구 분석을 위해 따르는 특정 프로세스가 있습니까? 예를 들어, 어떤 그래프로 시작합니까?
리노 프 : 이것은 매우 일반적인 질문이며, 데이터가 어떻게 생겼는지에 달려 있습니다. 때때로 데이터는 이미 모델링에 적합한 고객 서명으로 처리됩니다. 이 경우 단 변수 통계를 시작할 수 있습니다. 고객이 시작할 때와 같이 데이터에 시간 구성 요소가있는 경우 일반적으로 분산 형 차트 또는 막 대형 차트를 사용하여 시간별 값 분포를 살펴볼 것입니다. 왜 많은 고객이 1 월에 시작합니까? 또는 5 월에 지불하지 않는 이유는 무엇입니까? 원시 데이터는 더 까다로울 수 있습니다. 데이터에 대한 완전한 자신감을 가지려면 데이터가 일관성이 있는지 확인하기 위해 처리 과정을 이해해야합니다. 값에 대한 분산 형 플롯 및 시간에 대한 막 대형 차트가 핵심 요소입니다.
말린 씨앗: 내가 제일 먼저 보는 것은 각각의 개별 변수의 분포입니다. 나는 그것을 위해 히스토그램을 사용한다. 다음으로, 나는 관련된 것으로 기대되는 변수 사이의 관계를 시각화하기 위해 산점도를 사용할 것 같다.
질문 : 과거 데이터 저장 기간은 어느 정도입니까?
리노 프 : 스토리지는 저렴하므로 시간이 지남에 따라 문제가 줄어 듭니다. 일부 기업에서는 수년간의 데이터를 저장할 필요가 있습니다. e-tailing과 같은 다른 경우에는 필요성이 덜 분명 할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 연간 13 개월 이상의 데이터를 비교하는 것이 좋습니다. 당신은 종종 더 많은 것을 원합니다. 예를 들어 웹에서 가장 많이 읽는 뉴스 사이트이고 선거 소식이 독자의 행동을 주도하는 방식을 이해하고자한다면 2008 년과 2004 년에 어떤 일이 있었는지 알고 싶을 것입니다.
말린 씨앗: 정답은 없지만 "유용 할 때까지"라고 말하고 싶습니다. 일부 데이터는 "영원히"저장해야합니다. 여기에는 구매 채널 및 구매 한 원본 제품과 같은 고객 관계 세부 정보가 포함됩니다.
질문 : 데이터 마이닝에 대해 쓰고 가르치는 동기는 무엇입니까?
리노 프 : LOL. 그게 내가하는 일이야. 나는 근본적으로 핵심인데, 데이터 마이닝은 데이터, 통계 및 상식의 중요한 교차점입니다.
말린 씨앗: 나는 진실로 그 주제가 매력적이라고 생각하며 나는 열정을 세상과 나누고 싶습니다.
질문 : 기업 문화를 "직감적"의사 결정에서 데이터 중심 의사 결정으로 전환하는 데 도움이 될 수있는 방법은 무엇입니까?
리노 프 : 높은 수준의 바이 인이 필요합니다. 에이 하버드 비즈니스 리뷰 큰 데이터 전용 이슈는 경영진이 이러한 이슈에 대해 신경을 써야한다는 신호입니다. 그러나 데이터 중심의 의사 결정은 현재의 기업 문화에 위배 될 수 있습니다. 때로는 분명한 실패를 기다려야하고, 제시되는 기회를 활용할 준비가되어 있어야합니다. 예를 들어 한 가지 사례에서 우리는 이전 예측 시스템이 너무 떨어져 고위 임원이 불일치를 발견 한 경우에만 생존 예측 시스템으로 이동할 수있었습니다.
말린 씨앗: 문화 교대는 매우 어렵지만 몇 가지 성공 사례가 주목됩니다. 전환율 증가 또는 보존 기간 증가와 같이 이점을 쉽게 측정하고 이해하기 쉬운 곳부터 시작하십시오.
