Scotten Nicholson (이전 LinkedIn 및 Accretive Health)은 보스턴의 첫 번째 Predictive Analytics World (PAW)에서 흥미로운 기조 연설을했습니다. 그것은 나중에 " 데이터 과학 "이 용어에 대한 반응 중 일부는 세대 요소가있는 것으로 보인다. 이 회의 전과 회의 중 다른 사람들과 가진 대화에서 통계 학자, 데이터 광부 또는 기타 다른 사람으로 자신을 식별하면 새로운 데이터 과학자 용어로 데우기가 어려울 수 있습니다. 그레고리 피아트 스키 샤피로 (Gregory Piatetsky-Shapiro)가 그의 강연에서 언급 한 구글 트렌드에서 입증 된 것처럼 "데이터 마이닝 (data mining)"사용이 줄어들고있다. 이 모든 용어는 수하물과 함께 제공되거나 시간이 지남에 따라 달라질 수 있습니다. 유행은 데이터 분석 세계에도 적용됩니다.
최근에 참석 한 JMP 디스커버리 서밋 , 나는 생각할 수밖에 없었습니다. 그러나 " 통계 공학 "Roger Hoerl과 Ron Snee 옹호자 (나는 그들의 두 번째 판을 사랑한다. 통계적 사고 !). 통계 공학의 용어 사용은 스콧 니콜슨이 분석가의 관점에서보다 전략적인 엔드 투 엔드 관점을 취하는 것과 유사합니다. SAS 는 PAW 2009에서 기조 연설을했으며, 분석가가 조직 계층에서 더 높은 자리를 차지하도록하고, 탁월한 분석 센터를 구축함으로써 전체 프로세스 관점을 크게 옹호했습니다.
Trip Advisor에서의 PAW 작업 중 Michael Berry의 기조 연설은 재미 있고 간결했으며, JMP 노점. 2 일째의 그의 사례 연구는 "왜 신제품이 이전 제품에서 돈을 훔치고 있습니까?"와 같은 질문에 대답하기 위해 일치 쌍을 더 많이 사용해야하는 이유에 대한 확실한 추론을 제공했습니다. 처음에는 진실을 알기 위해 생각하는 것처럼 간단하지 않습니다. 그는 도전 과제를 제시하고 일치하는 쌍에 대한 사례를 만들었습니다.
임상 연구는 쌍둥이를 사랑합니다.한 번에 여러 요소를 제어하십시오.다른 모든 것이 같을 때 관찰 된 차이는 치료에 기인 한 것입니다.마이클 (Michael)의 연설은이 회의를 마무리 짓기위한 많은 질문을 만났습니다. 그 이전의 이야기도 주목할 만하다 : Focus Optimal의 Jane Zheng (이전에는 Fidelity에서)은 향상의 주제에 대해 발표했거나 Fidelity의 Victor Lo가 언급 한 것처럼 True lift 모델링이었습니다.
대화 외에도 참석자들과 흥미로운 대화가있었습니다. JMP의 많은 사람들은 이미 JMP가 할 수있는 것을 알지 못하는 것을 배우기가 행복했던 JMP 고객과 JMP의 대화 형 그래픽 데이터 검색 기능을 보게되어 기뻤던 많은 사람들이있었습니다.
다음 달 PAW 뒤셀도르프를 기대하고 있습니다. 아니면 아마 말해야할까요?
리차드 지암 브론 쓴 :
앤,
나는 통계적 사고에 대한 귀하의 언급을 좋아합니다. 통계 분석에서 가치를 얻는 것에 대해 읽은 책 중 가장 좋습니다.
