人気ブログJunk Chartsの作者であるKaiser Fungが新しい本を出版しました Numbersense：ビッグデータをどのように活用するか 。これは魅力的でアクセスしやすい読み物で、ユーモアに溢れ、そしていくつかのグラフからさえ導き出されています。 JMP 。私はそのようなことについて学ぶのを楽しんだ米国のニュースと世界のレポートランキングの定式化、肥満と太りすぎのさまざまな尺度を使用することの影響、失業率データの収集方法と報告方法、およびグルーポンが直面しているパーソナライズされた取引の提供（および商人の幸せ維持）の課題。
本の中でカイザーが共有する多くの物語はすべて、読者に与えるのを助けるというより高い目標に役立ちます数感覚彼は、データアナリストでいつも探していると言っています。「ナンセンスは、あなたが悪いデータや悪い分析を見たときに、あなたの頭の中にそのようなノイズがあることです。それは真実に近づくことの願望と固執です」とカイザーは書いています。私はこの新しい本と彼の以前の本を強くお勧めします。あなたの世界を支配する数字 。
私たちは25枚のコピーを配っています数感覚すぐに、ここJMPブログで。本を獲得していない人のために、私たちは無料でダウンロードするための完全なサンプル章を提供します。あなたがこれらの今後の投稿を見逃さないようにこのブログを購読してください。
私はカイザーにいくつか質問をしました - いくつかの個人的なもの、本についてのいくつか - そして彼は以下のように丁寧に答えました。あなたが向かっているならディスカバリーサミット来月のサンアントニオでは、カイザーに直接会って会う機会があります。彼は我々の統計パネルの上にいて、そしてまたコピーに署名するでしょう数感覚参加者のために - 9月12日のすべて。
両親はどのようにあなたのためにカイザーという名前を選びましたか？
カイザー： 私の中国語の名前はKai Szeと翻訳されています。それは「オープンマインド」という意味の美しい名前です。彼らは似たようなものを探しました。
この新しい本を書くのにどれくらい時間がかかりましたか？
カイザー： それから3年も経たないあなたの世界を支配する数字出てきた。私のブログの読者は、私がその過程でいくつかのアイデアを調達しテストしたことに気づくでしょう。実際の執筆にはおそらく12〜18ヶ月かかりました。私はそれをとても楽しんでいるので私はすぐにそれをすることができます。
いつ、どのようにしてあなたは最初に数の愛を育てましたか？
カイザー： 私は高校だけでなく大学でも刺激的な先生を何人か持っていました。しかし、分析が楽しく魅力的な仕事であることに気付いたのは、実世界のデータを扱い始めた後のことです。私は創造性と自分の判断を使う必要性が好きです。
数字を使わない場合はどうしますか。
カイザー： 多くの可能性がありました。私は幅広い関心を持っている人々の一人です。しかし私は私が書くことへの別の道を見つけたと思う。
あなたの本のサブタイトルは「あなたの利点のためにビッグデータをどのように使うか」です。あなたがあなたの本で言うビッグデータのあなたの概念を説明することは大部分の定義よりももっと広範囲です。
カイザー： 私たちの業界にビッグデータの消費について考えてもらいたいのですが。今まで、私たちは生産面、前例のない量のデータの収集、保存、処理に非常に集中していました。この結果の1つは、大量のデータ分析の作成です。分析に晒されている人はだれでも、異なる人が異なる分析を思いつくことは普通であることを知っています、そしてそれらは矛盾するかもしれませんが、どちらも間違いなく間違っています。だから私たちは皆、データ分析を使うことでより賢くならなければなりません。それが字幕の重要なメッセージです。データの利用者の視点から見れば、データが影響を及ぼしている決定が限られていることがわかります。アナリストにとっての課題は、大量のデータをいかに簡単に消費できるようにいくつかの明確にまとめられたソリューションに変えることです。
あなたはあなたの新しい本の中でビジネス界からの多くの興味深い物語を共有します。あなたの好きな物語は何ですか？
カイザー： 私がグルーポンの話を気に入っているのは、私が最初に問題を提起したときに私のブログの読者がIPOで彼らのお金を無駄にするのを避けたからではないかもしれません。物語を統計学におけるいくつかの基本原則に結び付けることができるので、私はそれが大好きです。まず、統計的平均を使用する際には注意が必要であることを明確に示しています。（私は、このことについてもう2つの例をNumbers Rule Your Your Worldの3章に持っています。）次に、それは反事実的思考の力を強調しています。これは因果関係を理解するという要点に達する。それはまたその章のタイトルについても説明します：売り切れはどうやってビジネスを台無しにすることができます。
あなたは（MBAを持っていることに加えて）訓練によって統計学者です。統計の次のフロンティアは何ですか？統計では不可能なことはできますが、実行してもらいたいのですが。
カイザー： それほど強力ではあるが、統計はなぜ何かが起こるのか、あるいはなぜ誰かが特定の方法で行動するのかを説明するのにはよくない。たとえば、誰かが複数のページをクリックして購入し、他の人が途中でドロップアウトした理由を、オンラインの追跡データで説明することはできません。
さらに、統計では、非常に多くの人々が望む確実性を提供することはできません。例えば、もう1つの巨大ステロイドスキャンダルがメジャーリーグベースボールを襲っています - 私が最初の本でテストの統計を見たとき、私はアンチドーピングテストプログラムが大きな偽陰性問題を持っていると警告しました存在しない偽陽性の問題。メディア報道で見逃されている現在のスキャンダルの一面は、アレックスロドリゲスとライアンブラウンがテストに巻き込まれなかったということです - それらに対する証拠は目撃者と調査からでした。テストの統計によると、否定的なテスト結果を得ている多くの専門家がいますが、統計からは誰であるかわかりません。
応用統計学者としてのあなたの経験では、組織はしばしばどのような統計上の誤りを犯しますか？
カイザー： 第2章の間違いの多くを取り上げます。数感覚肥満の危機の文脈では同じことがビジネスの世界でも起こります。私はこれを測定の倒錯と呼んだ。最悪の間違いの1つは、問題を診断して既存のメトリックを改善する方法を見つけるために時間を費やすのではなく、メトリックを責め、メトリックの定義を微調整することに時間を費やすことです。新しい測定基準は、古い測定基準と同じくらい悪い、あるいはさらに悪いことがよくあります。
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