Kaiser Fung, Autor des beliebten Blogs Junk Charts, hat ein neues Buch herausgebracht Numbersense: So nutzen Sie Big Data zu Ihrem Vorteil . Es ist eine faszinierende und leicht zugängliche Lektüre, voller Humor und sogar einigen Grafiken, die daraus abgeleitet wurden JMP . Ich habe es genossen, über solche Dinge zu lernen US-Nachrichten und Weltbericht Rankings-Formel, Auswirkungen der Verwendung verschiedener Messgrößen für Fettleibigkeit und Übergewicht, wie Daten zur Arbeitslosigkeit erfasst und gemeldet werden und die Herausforderungen, denen Groupon personalisierte Angebote bietet (und die Händler glücklich macht).
Die vielen Geschichten, die Kaiser in dem Buch veröffentlicht, dienen alle einem höheren Ziel, den Lesern zu helfen Numbersense Eine Qualität, von der er sagt, dass sie immer in einem Datenanalyst sucht. "Numbersense ist das Rauschen in Ihrem Kopf, wenn Sie schlechte Daten oder schlechte Analyse sehen. Es ist der Wunsch und die Beharrlichkeit, der Wahrheit nahe zu sein ", schreibt Kaiser. Ich kann dieses neue Buch sowie sein früheres Buch nur wärmstens empfehlen. Zahlen regieren deine Welt .
Wir verschenken 25 Exemplare von Numbersense bald hier im JMP Blog. Für diejenigen, die kein Buch gewinnen, bieten wir ein komplettes Beispielkapitel zum kostenlosen Download an. Abonnieren Sie diesen Blog, damit Sie die kommenden Beiträge nicht verpassen.
Ich stellte Kaiser einige Fragen - einige persönlich, einige über das Buch - und er beantwortete sie gnädig unten. Wenn Sie unterwegs sind Discovery Summit In San Antonio haben Sie nächsten Monat die Möglichkeit, Kaiser persönlich zu treffen und zu treffen. Er wird in unserem Statistikpanel sein und auch Kopien von unterzeichnen Numbersense für Teilnehmer - alles am 12. September
Wie haben Ihre Eltern den Namen Kaiser für Sie ausgewählt?
Kaiser: Mein chinesischer Name wird als Kai Sze übersetzt. Es ist ein wunderschöner Name, der "aufgeschlossen" bedeutet. Sie suchten nach etwas Ähnlichem.
Wie lange haben Sie gebraucht, um dieses neue Buch zu schreiben?
Kaiser: Es ist nicht ganz drei Jahre her Zahlen regieren deine Welt kam heraus. Die Leser meiner Blogs werden feststellen, dass ich unterwegs einige Ideen beschafft und getestet habe. Das eigentliche Schreiben dauerte wahrscheinlich 12 bis 18 Monate; Ich kann es schnell machen, da ich es so sehr genieße.
Wann und wie haben Sie zum ersten Mal eine Liebe zu Zahlen entwickelt?
Kaiser: Ich hatte sowohl an der High School als auch am College einige inspirierende Lehrer. Aber als ich anfing, mit Daten aus der realen Welt zu arbeiten, erkannte ich, dass Analytics Spaß macht und anregend ist. Ich mag die Kreativität und die Notwendigkeit, das eigene Urteilsvermögen einzusetzen.
Was würden Sie tun, wenn Sie nicht mit Zahlen arbeiten würden?
Kaiser: Es hätte viele Möglichkeiten geben können. Ich gehöre zu denen, die breite Interessen haben. Aber ich denke, ich hätte einen anderen Weg zum Schreiben gefunden.
Der Untertitel Ihres Buchs lautet „So verwenden Sie Big Data zu Ihrem Vorteil“. Erläutern Sie Ihre Vorstellung von Big Data, die Sie in Ihrem Buch sagen, ist umfassender als die meisten Definitionen.
Kaiser: Ich möchte, dass unsere Branche über den Verbrauch von Big Data nachdenkt. Bisher konzentrieren wir uns sehr auf die Produktion, auf das Sammeln, Speichern und Verarbeiten beispielloser Datenmengen. Eine Folge davon ist die Erstellung vieler Datenanalysen. Jeder, der sich der Analytik ausgesetzt sieht, weiß, dass es für verschiedene Menschen normal ist, unterschiedliche Analysen zu erstellen, und diese könnten widersprüchlich sein, aber beides ist definitiv falsch. Wir müssen also alle die Datenanalysen intelligenter machen. Das ist die Schlüsselbotschaft des Untertitels. Wenn wir die Perspektive eines Datenkonsumenten einnehmen, werden wir erkennen, dass es eine begrenzte Anzahl von Entscheidungen gibt, auf die sich die Daten auswirken. Die Herausforderung für Analysten besteht darin, aus den riesigen Datenbeständen einige gut artikulierte Lösungen für den einfachen Verbrauch zu machen.
Sie teilen viele interessante Geschichten aus der Geschäftswelt in Ihrem neuen Buch. Was ist deine Lieblingsgeschichte?
Kaiser: Ich liebe die Groupon-Geschichte und nicht nur, weil meine Blog-Leser es vermieden haben könnten, ihr Geld für den Börsengang zu verschwenden, als ich das Thema ansprach. Ich liebe es, weil man die Geschichte an ein paar grundlegende Prinzipien der Statistik knüpfen kann. Erstens zeigt es sehr gut, dass bei der Verwendung statistischer Durchschnittswerte Vorsicht geboten ist. (Ich habe zwei weitere Beispiele dafür in Kapitel 3 von Numbers Rule Your World.) Zweitens wird die Macht des kontrafaktischen Denkens hervorgehoben. Dies führt zum Verständnis kausaler Effekte. Außerdem wird der Titel dieses Kapitels erläutert: Wie können Ausverkaufsunternehmen ein Unternehmen ruinieren?
Sie sind Statistiker / in und trainieren (zusätzlich zum MBA). Was ist die nächste Grenze für Statistiken? Was können Statistiken nicht tun, aber Sie möchten, dass es funktioniert?
Kaiser: So mächtig sie auch ist, Statistiken können nicht erklären, warum etwas passiert oder warum sich jemand auf eine bestimmte Weise verhält. Zum Beispiel kann keine Online-Tracking-Datenmenge die Gründe erklären, warum jemand durch mehrere Seiten geklickt und einen Kauf getätigt hat, während ein anderer während des Vorgangs ausfiel.
Darüber hinaus können Statistiken nicht die Gewissheit bieten, die sich so viele Menschen wünschen. Ein weiterer gigantischer Steroidskandal trifft zum Beispiel die Major League Baseball. Als ich mir die Statistiken zu den Tests in meinem ersten Buch anschaute, warnte ich, dass das Anti-Doping-Testprogramm ein großes falsch-negatives Problem hat, als sich die meisten Medien auf das Thema konzentrierten ein nicht vorhandenes falsch-positives Problem. Ein Aspekt des aktuellen Skandals, der in Medienberichten übersehen wird, ist, dass Alex Rodriguez und Ryan Braun nicht durch Tests erwischt wurden - die Beweise gegen sie waren von einem Augenzeugen und einer Untersuchung. Die Statistik des Testens sagt uns, dass viele Dopfer mit negativen Testergebnissen davonkommen, aber die Statistiken können uns nicht sagen, wer sie sind.
Welche statistischen Fehler machen Organisationen in Ihrer Erfahrung als angewandter Statistiker oft?
Kaiser: Ich gehe auf viele Fehler in Kapitel 2 von Numbersense Im Zusammenhang mit der Adipositas-Krise passieren in der Geschäftswelt jedoch die gleichen Dinge. Ich habe dies die Perversion der Messung genannt. Einer der schlimmsten Fehler besteht darin, die Metrik zu beschuldigen und Zeit zu verwenden, um die Definition der Metrik zu ändern, anstatt Zeit für die Diagnose von Problemen und die Ermittlung der Möglichkeiten zur Verbesserung der vorhandenen Metrik aufzuwenden. Die neue Metrik ist oft genauso schlecht oder sogar schlechter als die alte.
