Dopo aver co-presieduto un successo Conferenza di Analytics 2013 a Londra il mese scorso, Bart Baesens , professore e autore, offre le sue intuizioni per dare ai lettori di JMP Blog un esempio di alcuni degli argomenti che affronterà la puntata di questo mese di Analytically Speaking: Conversations with Thought Leaders webcast.
Domanda: Insegni a studenti universitari e professionisti. Quali concetti analitici pensi siano i più importanti per gli analisti di avere una solida comprensione di?
Bart: Innanzi tutto, penso che un analista dovrebbe essere consapevole della necessità di disporre di dati di alta qualità prima di poter avviare qualsiasi progetto analitico.
Successivamente, lui / lei dovrebbe avere una solida conoscenza sia di analitica predittiva (eg, regressione, classificazione) che descrittiva (es. Clustering, associazione / sequenza).
L'analista dovrebbe conoscere le tecniche sottostanti, come utilizzarle e valutarle in modo appropriato e capire anche come i modelli quantitativi risultanti possano essere integrati con successo in un ambiente aziendale (ad esempio marketing, finanza, frode, rischio). Infine, lo sviluppo di un modello di monitoraggio e di backtesting dovrebbe essere adeguatamente preso in considerazione.
Domanda: Sei stato un sostenitore per l'applicazione dei metodi di analisi di sopravvivenza agli eventi di interesse dei clienti. Vedi l'adozione di questi metodi in aumento tra le varie industrie?
Bart: In effetti, lo faccio. Oggi molte aziende utilizzano modelli di classificazione per prevedere: ad esempio, insolvenza del prestito, abbandono o frode. Questi modelli sono stati in genere costruiti utilizzando una regressione logistica o alberi decisionali. L'ovvio passo successivo è estendere questi modelli non solo a prevedere se si verificherà un evento (es., Default, churn, frode), ma anche quando avrà luogo. L'analisi di sopravvivenza ci fornisce un'eccellente suite di strumenti per fare ciò poiché ci consente di prevedere i tempi di pareggio ts.
Domanda: In che modo voi e i vostri colleghi dello staff incorporate più visualizzazioni nelle vostre analisi e / o nella presentazione dei risultati?
Bart: Utilizziamo estensivamente la visualizzazione durante la fase di pre-elaborazione di un progetto analitico poiché ci consente di avere una sensazione di base sui modelli potenzialmente interessanti presenti nei dati sottostanti. Inoltre, utilizziamo la visualizzazione sempre di più anche nel postelaborazione, dal momento che i modelli analitici non dovrebbero essere solo ad alte prestazioni ma anche comprensibili. Opportuni strumenti di visualizzazione sono fondamentali per rappresentare i modelli analitici in modo intuitivo.
Domanda: Su quali nuovi progetti stai lavorando?
Bart: Stiamo lavorando a vari progetti al momento. Da un punto di vista tecnico, stiamo attualmente valutando i modelli analitici in base al profitto, piuttosto che un modo statistico basato su diagrammi di elevazione, analisi ROC, ecc.
Stiamo anche sviluppando nuove tecniche di social network per eseguire sia il rilevamento delle frodi che delle frodi. Dal punto di vista applicativo, continuiamo il nostro lavoro sul rischio di credito e analisi di marketing, ma esploriamo anche nuove aree applicative come l'analitica dei processi di business, dove a partire da un registro eventi di un sistema informativo viene scoperto il modello di processo sottostante.
Unisciti a noi per il webcast 17 luglio
Bart Baesens è un consulente e un assistente professore nel Centro di ricerca per la gestione informatica presso l'Università di Leuven . Durante questa prima del webcast, discuterà alcune delle sue ricerche approfondite sull'analisi predittiva, il data mining e la gestione delle relazioni con i clienti - incluse le ultime analisi di sopravvivenza, il ridimensionamento degli sforzi analitici e altro ancora.
Cos'altro dovresti sapere di Bart? I miei fatti preferiti sono che ha una cabina telefonica inglese nel suo giardino in Belgio e che il suo cibo americano preferito è la torta al lime.
Speriamo che lo farai unisciti a noi il 17 luglio per il webcast di Bart.
