一直是早期的支持者爪子我很高興看到這次會議蓬勃發展。很高興見到這麼多朋友和同事，他們是這個實踐從業者社區的熱心和忠誠的一部分。埃里克西格爾 ，項目主席，以網升模型（又名升力建模，真實升力建模，差分響應建模......）這一熱門話題開始了它。我希望我們會更多地採用更複雜的實驗設計來幫助回答這個問題：我的營銷預算的哪一半有效與否，或者我的哪些客戶會回复/購買？他要求我們更多地思考為這些問題提供更好的答案是多麼實際和有價值，這是很好的。
約翰薩爾關於加速發現的主題演講特別具有相關性和視覺吸引力：
- 更快，更簡單，更豐富的圖形告訴您更多讓您交互式深入挖掘的東西。
動畫幫助。通過智能自動化/設計，您可以最大限度地減少苦差事，並“解決問題”。關於John的主題演講的許多積極評論隨之而來，其中包括在Predictive Analytics Meetup小組週三晚上由教授進行的一次非常有趣和有趣的演講中的一些提及。 John W. Emerson 耶魯大學：“貝葉斯主義者，頻繁主義者和大數據：21世紀統計數據。”他提出了一個很好的觀點，即統計數據被認為很難，因為它的教學很少（很多人） - 不是每個人都需要重型數學砲兵，統計數據更容易。
我有幸聽到了 Dean Abbot 兩次 - 一次是在會前研討會上，一次是與Bill Seer一起進行的一些有趣的調查工作，他們為基督教青年會做了一些工作。 Manu Sharm LinkedIn的首席研究科學家在LinkedIn上分享了一些非常有趣的觀點和活動。他對數據科學家的看法：好奇心+直覺+數據收集+標準化+統計+建模+可視化。為此，我會增加創造力。他提出的另一個重要觀點也出現在其他一些談話中：“你需要可視化來影響決策者;沒有它，你只是在與其他數據科學家交談。”
雖然我沒有聽到馬特弗林在JMP，SAS和R上出現的The Travelers，我看到他上個月在JMP Discovery峰會上做得很好 - 非常酷，能夠充分利用這些強大的範例。唐科贊 Analytici分享了一種關於市場混合建模的新方法 - 計量經濟學方法（VARMAX）與模擬相結合。你可以隨時告訴一個真正的技術主題何時受到演講者在演講後保留多長時間的好處，在這種情況下，這是一段很好的時間。
Antonia de Medinaceli 關於美國郵政服務中的欺詐行為的討論非常清楚地表明了在這樣一個龐大的組織中處理如此多潛在類型的欺詐的挑戰和復雜性。
約翰埃爾德特別的全體會議引起了一些笑聲，同時提出了一些重要觀點。“為了獲得最大的衝擊力，你不能只是將球傳到球門線上 - 你必須把它帶到看台上。”他指出，我們必須擁有取得商業成功的視角，而不僅僅是技術成功。生活在研究和商業中的能力就像是生活在水和空氣世界中的海岸生物。在兩個世界碰撞的地方發生了許多驚人的事情。
湯姆達文波特將自己描述為“分析激勵演講者”，在Everyday Analytics上發表了一篇非常受歡迎的主題演講。最喜歡的引用：“這是關係（人），”歸功於英特爾首席數學家Carl Kempf。
可悲的是， Usama Fayyad 原本打算在定位和網絡營銷方面舉辦期貨特別全體會議無法實現 - 我們很想念他並祝福他。
對於瑞星傳媒和埃里克西格爾而言，唯一的抱怨是，不可能參加所有的談判，必須作出艱難的選擇。值得慶幸的是，其中一些發言人也將出席SAS' 分析2011 下週在奧蘭多舉行的會議（雖然不一定是同一主題），其中包括The Traveller的Matt Flynn，Analytici的Don Cozine和 Anthony Goldbloom ，Kaggle的首席執行官。
PAW提出了許多關於加快發現和獲得更快價值的好消息。我期待更多來自Analytics 2011！
王坤中寫道：
我相信John Sall的主題演講非常具有吸引力。不幸的是，我今年不能在那裡。在JMP站點上進行按需重新編碼以進行共享非常棒。謝謝。
