“Una vez que puede definir un problema, se trata de buscar las técnicas correctas y las metodologías correctas para aplicarlas. Y, hay muchas, muchas, muchas metodologías por ahí. La pregunta es realmente: ¿Puedes elegir la correcta? Y muchas veces eso depende de: ¿Definió el problema de la manera correcta? ”- Kaiser Fung, transmisión por Internet de habla analítica, 10 de septiembre de 2012
¿Cómo se representan los datos gráficamente en los medios de comunicación y qué historia realmente cuenta? ¿Es la ciencia de datos diferente de las estadísticas? ¿Pueden realmente romperse las barreras de comunicación que existen entre los estadísticos y los analistas de negocios? ¿Qué papel juega el descubrimiento en el análisis predictivo?
Recientemente, tuvimos el privilegio de escuchar Kaiser Fung abordar estas cuestiones durante la entrega de septiembre de Hablando analíticamente ( ahora disponible para su visualización bajo demanda en caso que te lo hayas perdido). Fung, el vicepresidente de Business Intelligence and Analytics en Vimeo y autor de Los números gobiernan tu mundo ( libro y Blog ), también discutió cinco principios estadísticos que no te enseñan en clase de estadística y por qué su preferencia por los gráficos de líneas crea muchas publicaciones controvertidas en su blog pionero, Gráficos de chatarra .
Debido a que Kaiser era un orador tan popular, no pudimos responder en vivo a todas las preguntas enviadas por la audiencia de nuestro webcast, por lo que aceptó responder algunas más en esta entrevista posterior al evento.
Pregunta: ¿Cuáles son algunas de las peores prácticas más comunes que ve en la visualización de información?
Emperador: La peor práctica absoluta es la conspiración por conspirar. Hay muchos gráficos por ahí donde no puedo entender qué pregunta quería abordar el diseñador. El siguiente problema es usar datos erróneos. Otro tema es favorecer las cosas bonitas que distorsionan nuestra percepción: el gráfico de burbujas es un ejemplo. En los Gráficos no deseados, utilizo un chequeo trifecta que prueba cada gráfico en esos tres criterios.
Pregunta: El objetivo final de un analista es proporcionar soporte de datos para la toma de decisiones estratégicas. ¿Cuáles son las calificaciones clave que debe tener el analista para contribuir a la toma de decisiones de negocios?
Emperador: Como mínimo, el analista debe poder procesar mentalmente muchos números y extraer la información. Es muy fácil quedar atascado por los detalles. Big data magnifica este problema Prefiero ver un análisis de alta calidad en un subconjunto de datos que un análisis deficiente de una montaña de datos.
A continuación, el analista debe tener en mente el objetivo comercial en todo momento. Un análisis simple que utiliza técnicas aburridas a menudo produce un impacto mucho mayor que las metodologías complicadas que mejoran el status quo en una cantidad inmaterial, incluso si es estadísticamente significativo.
Por último, hay muchas cualidades intangibles que se encuentran en los analistas exitosos. Curiosidad, perseverancia, humildad, saber cómo y cuándo recortar, manejo del tiempo, etc., son útiles.
Pregunta: En la transmisión por Internet de Hablar analíticamente, mencionó que solo muestra la historia final a sus audiencias y que muchas cosas se "descargan". ¿Cuál es la cantidad típica de tiempo empleado en el control de calidad de los datos, el análisis real y la redacción de la documentación final de la historia? ? Creo que estoy pasando demasiado tiempo en los primeros dos pasos. ¿Tiene algún consejo para mejorar las técnicas de narración de historias para que todos los análisis valgan la pena?
Emperador: Este es mi escenario ideal: pasas un mes en el proyecto, pasas por una hipótesis tras otra, llegas a muchos callejones sin salida, pero finalmente encuentras una respuesta con la que puedes vivir. Le encanta esta respuesta porque abordó la pregunta de manera simple, y puede deshacerse de la mayoría del trabajo porque resultó ser irrelevante o tiene efectos mucho más débiles que su respuesta final. Así que ahora tienes una teoría simple con datos sólidos para respaldarla. Todo encaja en una diapositiva, y encontró el gráfico para unirlo todo. Entraría en esa reunión con la única diapositiva. El gerente se hace cargo de la historia y resuelve su problema.
Pregunta: ¿Cómo definirías una historia?
Emperador: Por "historia" me refiero a algo escrito en inglés con solo unos pocos números clave. Imagina que tienes 10 diapositivas. Saque los 10 encabezados y colóquelos en un papel. tienes una historia? Típicamente, tiene una conclusión, luego tiene puntos que apoyan la conclusión. Es como escribir un argumento para una clase de historia; La única diferencia es que tienes datos como parte de tus materias primas.
Pregunta: ¿Puede por favor compartir sus puntos de vista sobre el analista y las herramientas analíticas? ¿Cómo pueden complementarse mejor entre sí?
Emperador: Siempre pienso que el analista viene antes que las herramientas. Si el analista tiene claro cómo mirar los datos, él / ella puede encontrar herramientas que faciliten ese análisis. Es por eso que en Junk Charts, rara vez hablo de herramientas. Si realmente quieres que hable sobre herramientas, entonces diría que las herramientas tienen que simplificar la vida del analista. Las herramientas a medio desarrollar inevitablemente crean trabajo extra para el analista.
Pregunta: ¿Puede abordar cómo manejar los datos desordenados con mucho ruido? ¿Y normalmente comienza su proceso evaluando los datos limpios o los datos en bruto, o algo fuera de la recopilación de datos?
Emperador: Esta pregunta puede ser interpretada de dos maneras. El ruido puede ser una característica de sus datos, o se agrega erróneamente a sus datos. Siempre dedico tiempo a averiguar cómo se recopilan los datos, idealmente hablando con la persona que recopiló los datos. Siempre pregúntese qué tan grandes son los errores antes de perder tiempo corrigiéndolos. Si sus datos tienen una gran variación, es cuando necesita métodos estadísticos.
Pregunta: ¿Qué recomendaciones tiene para romper las barreras percibidas entre estadísticos y ejecutivos?
Emperador: Mi consejo favorito es aprender a hablar su idioma. No trates de enseñar matemáticas a los ejecutivos.
Richard Giambrone escribió:
"No trates de enseñar matemáticas a los ejecutivos". Esta es una muy buena recomendación. No interpreto que los ejecutivos sean tontos. Significa que están presionados por el tiempo y quieren conocer sus recomendaciones. Creo que significa que has tratado de entender su mundo y hablar en su idioma. Eso creará confianza y una buena relación de trabajo. Ellos saben que ya eres inteligente. Si quieren saber las ecuaciones, preguntarán.
