Kaiser Fung, auteur du célèbre blog Junk Charts, a publié un nouveau livre intitulé Numbersense: Comment utiliser le Big Data à votre avantage . C’est une lecture fascinante et très accessible, pleine d’humour et même de quelques graphiques dérivés de JMP . J'ai aimé apprendre des choses telles que le US News & World Report la formule de classement, les implications de l’utilisation de différentes mesures de l’obésité et du surpoids, la manière dont les données sur le chômage sont collectées et communiquées, et les difficultés que représentent les offres personnalisées (et la satisfaction des commerçants) auxquelles Groupon est confronté.
Les nombreuses histoires que Kaiser partage dans le livre servent toutes un objectif plus élevé d'aider à donner aux lecteurs Le sens du nombre , une qualité qu’il dit toujours rechercher dans un analyste de données. "Numbersense est ce bruit dans votre tête lorsque vous voyez de mauvaises données ou une mauvaise analyse. C'est le désir et la persistance de se rapprocher de la vérité ", écrit Kaiser. Je recommande fortement ce nouveau livre, ainsi que son livre précédent, Les nombres dominent votre monde .
Nous distribuerons 25 exemplaires de Le sens du nombre bientôt sur le blog JMP. Pour ceux qui ne gagnent pas un livre, nous vous proposerons un exemple complet de chapitre à télécharger gratuitement. Abonnez-vous à ce blog pour ne pas manquer ces prochains articles.
J'ai posé quelques questions à Kaiser - certaines personnelles, d'autres à propos du livre - et il a gracieusement répondu à celles-ci, ci-dessous. Si vous vous dirigez vers Sommet découverte À San Antonio le mois prochain, vous aurez l'occasion d'entendre et de rencontrer Kaiser en personne. Il fera partie de notre panel de statistiques et signera également des copies de Le sens du nombre pour les participants - tous le 12 septembre.
Comment tes parents ont-ils choisi le nom Kaiser pour toi?
Kaiser: Mon nom chinois est traduit par Kai Sze. C'est un beau nom, qui signifie "à l'esprit ouvert". Ils ont cherché quelque chose de similaire.
Combien de temps vous a-t-il fallu pour écrire ce nouveau livre?
Kaiser: Cela ne fait pas trois ans depuis Les nombres dominent votre monde sortit de. Les lecteurs de mes blogs remarqueront que j'ai trouvé et testé des idées en cours de route. L'écriture réelle a probablement pris 12 à 18 mois; Je peux le faire rapidement car je l'apprécie tellement.
Quand et comment as-tu développé l'amour des chiffres pour la première fois?
Kaiser: J'ai eu des professeurs inspirants au lycée et au collège. Mais c’est après avoir commencé à travailler avec des données réelles que je me suis rendu compte que l’analyse était un travail amusant et engageant. J'aime la créativité et le besoin de faire preuve de jugement.
Que feriez-vous si vous ne travailliez pas avec les chiffres?
Kaiser: Il aurait pu y avoir beaucoup de possibilités. Je suis une de ces personnes qui ont de grands intérêts. Mais je pense que j'aurais trouvé un chemin différent pour écrire.
Le sous-titre de votre livre est «Comment utiliser le Big Data à votre avantage». Expliquez votre conception du Big Data, que vous dites dans votre livre est plus vaste que la plupart des définitions.
Kaiser: J'aimerais que notre industrie réfléchisse à la consommation de Big Data. Jusqu'à présent, nous sommes très concentrés sur la production, la collecte, le stockage et le traitement de quantités de données sans précédent. Une des conséquences en est la création de nombreuses analyses de données. Toute personne qui est exposée à l'analyse sait qu'il est normal que différentes personnes proposent différentes analyses. Celles-ci peuvent être contradictoires, mais aucune de ces deux méthodes n'est absolument fausse. Nous devons donc tous devenir plus intelligents dans la consommation des analyses de données. C'est le message clé du sous-titre. Lorsque nous prenons le point de vue d'un consommateur de données, nous réalisons qu'il y a un nombre limité de décisions pour lesquelles les données ont une incidence. Le défi pour les analystes consiste à transformer les énormes stocks de données en quelques solutions bien articulées pour une consommation aisée.
Dans votre nouveau livre, vous partagez de nombreuses histoires intéressantes du monde des affaires. Quelle est ton histoire préférée?
Kaiser: J'aime l'histoire de Groupon, et pas seulement parce que les lecteurs de mon blog ont peut-être évité de gaspiller leur argent lors de l'introduction en bourse lorsque j'ai soulevé le problème pour la première fois. J'adore ça parce qu'on peut relier l'histoire à quelques principes fondamentaux de la statistique. Premièrement, il illustre bien la nécessité d’être prudent lors de l’utilisation de moyennes statistiques. (J'en ai deux autres exemples au chapitre 3 de Numbers Rule Your World.) Deuxièmement, il souligne le pouvoir de la pensée contrefactuelle. Cela nous amène à comprendre les effets causaux. Cela explique également le titre de ce chapitre: comment les ruptures de marché peuvent-elles ruiner une entreprise?
Vous êtes statisticien de formation (en plus d'avoir un MBA). Quelle est la prochaine frontière pour les statistiques? Qu'est-ce que les statistiques sont incapables de faire mais que vous aimeriez voir faire?
Kaiser: Aussi puissantes soient-elles, les statistiques ne permettent pas d’expliquer pourquoi quelque chose se produit ou pourquoi une personne se comporte d’une certaine manière. Par exemple, aucune quantité de données de suivi en ligne ne peut expliquer les raisons pour lesquelles une personne a cliqué sur plusieurs pages et effectué un achat, tandis qu'une autre personne a abandonné au milieu du processus.
De plus, les statistiques ne peuvent offrir la certitude que tant de gens veulent. Par exemple, un autre scandale gigantesque concernant les stéroïdes frappe la Major League Baseball. Lorsque j'ai consulté les statistiques sur les tests de mon premier livre, j'ai averti que le programme de contrôles antidopage posait un gros problème de faux négatifs lorsque la plupart des médias un problème inexistant de faux positif. L'un des aspects du scandale actuel omis par les médias est qu'Alex Rodriguez et Ryan Braun n'ont pas été arrêtés par des tests. Les preuves à leur encontre provenaient d'un témoin oculaire et d'une enquête. Les statistiques sur les tests nous apprennent que beaucoup de dopers s’en sortent avec des résultats de tests négatifs, mais les statistiques ne peuvent pas nous dire qui ils sont.
D'après votre expérience de statisticien appliqué, quels types d'erreurs statistiques les organisations font-elles souvent?
Kaiser: Je couvre beaucoup des erreurs du chapitre 2 de Le sens du nombre dans le contexte de la crise de l'obésité, mais les mêmes choses se passent dans le monde des affaires. J'ai appelé cela la perversion de la mesure. L'une des pires erreurs consiste à blâmer la métrique et à passer du temps à peaufiner la définition de la métrique au lieu de passer du temps à diagnostiquer les problèmes et à trouver des moyens d'améliorer la métrique existante. La nouvelle métrique se révèle souvent aussi mauvaise ou même pire que l'ancienne.
Data Viz News [23] Soci Soci-all a écrit:
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Data Viz News [23] | Boucle visuelle a écrit:
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