Gordon Linoff在很多方面都是自我發起者。 僅舉幾例，他與Michael Berry一起成立 Data Miners Inc. 在1998年。Gordon也是SAS在20世紀90年代開始推出備受歡迎的SAS商業知識系列的首批專家之一。 他曾為多家公司提供諮詢服務，包括美國銀行，英國電信，The Limited，紐約時報，T-Mobile，教學公司和輝瑞公司，他還撰寫了一些世界上最受尊敬的數據挖掘書籍。。
在幾週內，Gordon將在年度用戶大會期間舉辦特別早餐， 2011年探索峰會在丹佛。 我最近採訪了戈登，討論他最近在做什麼很酷的新項目。
您如何描述生存採礦？告訴我你在這方面做過的一些有趣的工作。
數據挖掘是分析大量數據以解決實際問題的過程。生存數據挖掘專門應用於事件發生時間問題。 典型的例子是試圖了解客戶何時離開。問題不在於客戶是否最終會停止。問題是客戶將作為客戶保留多長時間。
這個使用生存分析來理解客戶保留的簡單示例有幾個直接用途。客戶盈利能力與兩個因素有關：每單位時間客戶的盈利時間乘以客戶預期的停留時間？該等式的後半部分是生存分析。 另一個用途是預測未來的客戶數量。 自下而上建立的預測 - 使用生存分析 - 比自上而下建立的預測更強大，因為您可以更輕鬆地深入查找影響預測的因素。
而且，客戶保留只是一個應用程序。 自從我10年前開始使用生存數據挖掘以來，我發現到處都是時間問題。 問題不在於客戶是否會重新激活，而是在重新激活之前需要多長時間。 問題不在於客戶是否會進行購買，而是在下次購買之前需要多長時間。 可以使用生存數據挖掘來測量和可視化零售商所謂的購買速度。
你現在已經寫了很多書，其中一本現在是第三版。 解釋您在此版本中涵蓋的一些新材料，這些材料過去沒有包含在內。 您希望人們從本書中獲取哪些關鍵見解？
用於營銷，銷售和客戶關係管理的數據挖掘技術是第一本涵蓋數據挖掘的書籍之一。它也是第一本擁有第三版的數據挖掘書籍。
儘管受到早期兩個版本的啟發，Michael Berry和我重寫了所有章節，添加了幾個新版本，並結合了一些早期版本。這本書仍然分為三個部分。 前幾章是數據挖掘和數據挖掘過程的概述，以我們多年來學到的故事為例進行說明。 本書的大部分內容是技術章節，每個主要技術都有一章。 本書的其餘部分將數據挖掘納入業務環境，討論數據，數據倉庫和更多案例研究。
也許最有趣的新篇章是關於文本挖掘的章節，其中包括一個關於DirecTV使用文本挖掘所取得的成功的精彩案例研究。 另一個重要的新章節涵蓋了主成分和奇異值分解。 這一章寫起來非常具有挑戰性，因為我們的書強調理解矩陣代數上的技術。 聚類是一個非常重要的技術家族，我們將原來的章節分成兩部分，增加了對技術的更多討論，例如期望最大化聚類，層次聚類和其他聚類方法。
多年的SAS用戶將通過SAS商業知識系列認可您多年的重要講師。 你最喜歡的課程是什麼？為什麼？
我所有的課程都是我的最愛。 邁克爾和我實際上在10多年前幫助創建了商業知識系列。SAS長期以來一直為其軟件提供出色的培訓。 在20世紀90年代末期，他們決定通過引進外部專家來討論不同的主題來利用培訓投資，我們是第一批提供此類課程的培訓師。
您的諮詢工作涉及許多行業（以及許多國家/地區）。您目前正在做什麼，以及您對此項目最感興趣的內容是什麼？
我從事各種各樣的項目。我的一個項目是與一個提供內容的大型網站合作，鼓勵客戶成為付費用戶。 這很具挑戰性，因為收集的數據量非常大。
我最近在商業區外完成了一個小項目。 FORGE是新澤西州的一項計劃，旨在幫助女性假釋者適應監獄外的生活 - 並防止再犯。 這使我能夠將生存分析應用於一個有趣的領域，其目的是幫助人們並預防犯罪。
我的一些工作更多的是在“數據”方面，而不是在“採礦”方面。 在過去的一年裡，我一直在與雷曼兄弟（Lehman Brothers）房地產合作，幫助理解描述破產程序中涉及的衍生品交易的數據。
