Dean Abbott氏、優れたデータマイナーになるものについて
「最高のデータマイナーの中には、フリーコノミクス Abbott Analyticsの社長であり、モデリング、データマイニング、およびデータの視覚化の分野でリーダーを務めるディーンアボットは、次のように述べています。これらの人々は興味深い質問をする好奇心旺盛なデータ詐欺師です。
Abbott氏は、JMPのアナリティクス戦略担当シニアディレクターAnne Milley氏との間で、このことについて、さらに詳しく説明しました。分析的に言えばウェブキャスト
私は800人以上の視聴者と一緒に見ました。これが彼の要点のいくつかです：
「データマイニングプロジェクトの最も重要な部分は、問題を明確に定義することです。」 ビジネス目標はデータマイニング手法とほとんど一致しないため、「分析を実際に解決したい問題のフロントエンドに結び付けること」は容易ではありません。最初の一歩？問題をカプセル化するターゲット変数を特定します。 "私はベンチを交換しようとしていません！" アナリストが「ベンチで」研究者に取って代わることができるという恐れは根拠がありません。データを解釈するには、データについて何か知っておく必要があります。それが、ドメインの専門家がテーブルにもたらす価値です。データマイナーとして、あなたは解決策を引き渡していません。むしろ、専門家がより良い決定を下すために使用できる情報をより小さな部分に分割しています。 「単一のモデルで完全な話をすることはできません。」 アンサンブル（モデルの組み合わせ）が機能するのはそのためです。それぞれのモデルは異なる視点を提供し、あなたのデータで何が起こっているのかについてのより広い意味をあなたに与えます。 「決定木は貪欲です。」 ランダムフォレストは多様性を取り入れ、「貪欲な道から木を追い出す」。 「要約はデータの正当性を判断しません。彼らは親切ですが、だますことができます。だから、常にデータを視覚化しましょう。 「クロックタイムを超えるものは何もありません。」 マネージャはアナリストにデータの時間を提供するべきです。あなたがそれをほとんど期待しないとき - 家に運転しているときや仕事で会話をしているときに言って - 何かが問題解決のためのあなたの思考過程を誘発するでしょう。 「いつデータを使い果たしたのかを示すルールはありません。」 Abbottは、彼のモデルが一貫して動作していれば、データから多くのことが得られていることを知っていると言います。そして時々、あなたはあなたのプロジェクトを完成するのにどれだけの時間が残っているかに基づいてあなたの分析を判断しなければなりません。収益が減少しているので、「継続した場合、会社にどれだけの価値またはより多くのお金をもたらすことができますか？」と尋ねます。これは会話の表面を掻くだけです。オンデマンドWebキャストは近日中に公開される予定です。分析的に話すWebサイトそれを見るためだけでなく、追加の思考リーダーとの今後のライブウェブキャスト。
データマイナーのための4つのインタビューの質問 - Dice Newsは書きました：...データマイナーのための4つのインタビューの質問 - Dice News 書きました：
[ - ]相撲取り競争の犯罪率。彼がそのテキストに言及するとき、アボットは質問をするデータマイナーの習慣と彼らが問題を築く前に問題を理解するための飽くなき欲望について言及しています。
