"일단 문제를 정의 할 수 있다면, 올바른 기술과 올바른 방법론을 찾고 문제를 해결해야합니다. 그리고 거기에는 많은, 많은, 많은 방법론이 있습니다. 질문은 정말로 : 올바른 것을 고를 수 있습니까? 그리고 종종 다음 사항에 따라 달라집니다 : 올바른 방법으로 문제를 정의 했습니까? "- 분석가가 말하는 카이저 봉 (Kaiser Fung), 2012 년 9 월 10 일 웹 캐스트
뉴스 매체에서 데이터가 그래픽으로 어떻게 표현되며, 실제로 어떤 이야기가 나오나요? 데이터 과학은 통계와 다른가요? 통계 전문가와 비즈니스 분석가 사이에 존재하는 커뮤니케이션 장벽이 실제로 깨질 수 있습니까? 예측 분석에서 발견은 어떤 역할을합니까?
최근에 우리는 청문회의 특권을 가졌습니다. 봉 카이저 9 월 회기 동안이 질문들에 답하십시오. 분석적 말하기 ( 주문형보기 가능 당신이 그것을 놓친 경우에). Fime, Vimeo의 비즈니스 인텔리전스 및 분석 담당 부사장 겸 숫자는 당신의 세계를 지배합니다 ( 책 과 블로그 ) 또한 통계 수업에서 가르쳐주지 않는 5 가지 통계 원리와 라인 차트에 대한 자신의 취향이 개척 블로그에 많은 논란을 불러 일으키는 이유를 설명합니다. 정크 차트 .
카이저 (Kaiser)는 인기있는 연설자 였기 때문에 웹 캐스트 고객이 제출 한 모든 질문에 답변 할 수 없었기 때문에이 이벤트 후 인터뷰에서 좀 더 답변 해 주셨습니다.
의문: 정보 시각화에서 가장 흔한 최악의 관행은 무엇입니까?
황제: 절대적인 최악의 관행은 음모를 꾸미는 것입니다. 디자이너가 해결하고자하는 질문이 무엇인지 파악할 수없는 차트가 많이 있습니다. 다음 문제는 잘못된 데이터를 사용하는 것입니다. 또 다른 문제는 우리의 인식을 왜곡시키는 예쁜 것들을 선호한다는 것입니다 : 거품 형 차트가 그 예입니다. 정크 차트에서 필자는이 세 가지 기준에 따라 각 차트를 테스트하는 trifecta 점검을 사용합니다.
의문: 분석가의 궁극적 인 목표는 전략적 의사 결정을위한 데이터 지원을 제공하는 것입니다. 비즈니스 의사 결정에 기여하기 위해 애널리스트가 갖추어야 할 핵심 자격은 무엇입니까?
황제: 애널리스트는 최소한 정신적으로 많은 숫자를 처리하고 정보를 추출 할 수 있어야합니다. 세부 사항으로 인해 수렁에 빠지기가 매우 쉽습니다. 큰 데이터는이 문제를 확대합니다. 나는 산이 많은 데이터를 분석하는 것보다 데이터의 하위 집합에 대한 고품질의 분석을 보는 편이 낫다.
그런 다음 분석가는 항상 비즈니스 목표를 염두에 두어야합니다. 지루한 기법을 사용한 간단한 분석은 통계적으로 유의미한 경우 라 할지라도 일부 중요하지 않은 양으로 현상 유지를 향상시키는 복잡한 방법보다 훨씬 큰 영향을 주기도합니다.
마지막으로 성공적인 분석가들이 발견 할 수있는 많은 무형의 특성이 있습니다. 호기심, 인내, 겸손, 모퉁이를 자르는 방법과시기, 시간 관리 등을 아는 것이 모두 유용합니다.
의문: Analytically Speaking 웹 캐스트에서는 최종 이야기를 잠재 고객에게만 보여주고 많은 내용은 "버려진"것이라고 언급했습니다. 데이터 품질 확인, 실제 분석 및 최종 스토리 문서 작성에 소요되는 일반적인 시간은 얼마나됩니까? ? 나는 처음 두 단계에서 너무 많은 시간을 보내고 있다고 생각한다. 모든 분석에 가치가있는 스토리 텔링 기법을 개선하기위한 조언이 있습니까?
황제: 내 이상적인 시나리오는 다음과 같습니다. 프로젝트에 한 달을 소비하고 가설을 세우고 가설을 세우며 많은 막 다른 골목에 섰지 만 마지막으로 당신이 살 수있는 대답을 찾습니다. 이 답을 좋아하기 때문에이 질문에 간단히 답할 수 있습니다. 다른 답의 대부분을 버릴 수 있습니다. 그 이유는 귀하의 최종 답보다 부적절하거나 효과가 훨씬 약하기 때문입니다. 이제 여러분은 그것을 뒷받침 할 수있는 확실한 이론을 가지고 있습니다. 그것은 모두 하나의 슬라이드에 들어 맞으며, 하나의 차트를 통해 모두 가져옵니다. 나는 한 회의 슬라이드로 그 회의에 들어갔다. 관리자는 이야기를 듣고 문제를 해결합니다.
의문: 어떻게 이야기를 정의하겠습니까?
황제: "이야기"란 영어로 된 몇 가지 중요한 숫자로 된 것입니다. 10 개의 슬라이드가 있다고 상상해보십시오. 10 개의 머리글을 꺼내서 종이 위에 올려 놓으십시오. 당신은 이야기를 가지고 있습니까? 일반적으로 결론을 내리고 결론을 뒷받침하는 포인트가 있습니다. 역사 수업에 대한 논쟁을 쓰는 것과 같습니다. 유일한 차이점은 원료의 일부로서 데이터가 있다는 것입니다.
의문: 분석가 및 분석 도구에 대한 의견을 공유해주십시오. 그들은 어떻게 서로를 가장 잘 보완 할 수 있습니까?
황제: 나는 항상 애널리스트가 도구보다 앞서 있다고 생각한다. 분석가가 데이터를 보는 방법에 대해 명확하면 분석을 용이하게하는 도구를 찾을 수 있습니다. 그것이 정크 차트에서 툴에 대해 거의 이야기하지 않는 이유입니다. 도구에 관해 정말로 말하고 싶다면 도구를 사용하여 분석가의 삶을 단순화해야한다고 말하고 싶습니다. 반쯤 개발 된 툴은 필연적으로 애널리스트를위한 추가 작업을 창출합니다.
의문: 소음이 많은 지저분한 데이터를 어떻게 다룰 수 있습니까? 일반적으로 깨끗한 데이터 또는 원시 데이터 또는 데이터 수집 외부의 데이터를 평가하여 프로세스를 시작합니까?
황제: 이 질문은 두 가지 방식으로 해석 될 수 있습니다. 노이즈가 데이터의 특징 일 수도 있고 데이터에 잘못 추가 될 수도 있습니다. 나는 항상 데이터를 수집하는 방법을 알아 내고 이상적으로는 데이터를 수집 한 사람과 이야기하는 시간을 보냅니다. 오류를 정정하기 전에 오류가 얼마나 큰지 항상 자문 해보십시오. 데이터의 분산이 높으면 통계 방법이 필요할 때입니다.
의문: 통계 학자와 임원 사이의 장벽을 허물기 위해 어떤 권장 사항을 갖고 있습니까?
황제: 내가 가장 좋아하는 팁은 자신의 언어로 말하기를 배웁니다. [임원]에게 수학을 가르치려고하지 마십시오.
리차드 지암 브론 쓴 :
"[임원들에게] 수학을 가르치 려하지 마라." 이것은 매우 좋은 권고입니다. 경영진이 바보 같다고 해석하지 않습니다. 그것은 그들이 시간 약속을 받았음을 의미하며 귀하의 추천을 알고 싶습니다. 나는 당신이 그들의 세계를 이해하고 그들의 언어로 말하려고 노력했다는 것을 의미한다고 생각합니다. 그것은 신뢰와 좋은 협력 관계를 구축 할 것입니다. 그들은 당신이 이미 똑똑하다는 것을 알고 있습니다. 그들이 방정식을 알고 싶다면, 그들은 물을 것이다.
