Procter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersProcter & Gamble’s Principal Statistician Bill MyersBill Myers, Chefstatistiker von Procter & Gamble
Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und andere Schlagworte werden oft verwendet, aber was bedeuten diese Begriffe außer Methoden zur Problemlösung? Während viele sie als automatisierte Problemlösungsmethoden betrachten (und es gibt einen Platz für Automatisierung), sind diese Methoden kein Ersatz für die Klärung des vorliegenden Problems und das kritische Nachdenken über die Fragen, die Sie beantworten möchten. Das sagt Bill Myers, Chefstatistiker von Procter & Gamble, in seiner Plenarsitzung zum ersten Mal in Südostasien Statistisch gesehen .
Bills umfangreiche Erfahrung in der Wertschöpfung aus Daten zeigt sich in der Weisheit und den Beispielen, die er teilt. Er liefert Kontext für maschinelles Lernen im Analyseprozess von Daten zu Werten. Er spricht sogar über die Synergien, die Methoden des maschinellen Lernens mit anderen Analysemethoden, einschließlich der Versuchsplanung, haben können. Und er modelliert die Rollen, die Mentoring und Zusammenarbeit spielen. Er war eine entscheidende Komponente der Beteiligung von Procter & Gamble an der Forschungskooperation mit dem Georgia Institute of Technology, die den Preis gewann SPAIG-Preis 2020 (Statistische Partnerschaften in Wissenschaft, Industrie und Regierung).
Miao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Data Scientist at TEL SingaporeMiao Chen, Datenwissenschaftler bei TEL Singapore
Im Anschluss an Bills Plenarsitzung liefert Miao Chen, Datenwissenschaftler bei TEL Singapore, großartige Beispiele dafür, wie Automatisierung die Wertschöpfung aus Daten beschleunigen kann, und untermauert damit meine Behauptung, dass es einen Platz für Automatisierung gibt. Von der einfacheren Datenbeschaffung über die Freigabe von Ressourcen bis hin zur strategischen Nutzung JMP Mithilfe von Skripten zur Automatisierung von Analysen zeigen diese Beispiele, wie Automatisierung den Data-to-Value-Prozess erleichtern kann.
Beide Redner verstehen, wie man Analysen nutzt, um Wettbewerbsvorteile aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Der Livestream zog viele Zuschauer aus vielen Zeitzonen an, aber die On-Demand-Version steht Ihnen jederzeit zur Verfügung.
