聽取分析思想領袖的意見（並獲得他們的書籍）分析思想領袖現在很忙碌，因為越來越多的組織發現分析是他們成功的關鍵。但每月一次，不同的分析專家會抽出時間與我的同事Anne Milley進行對話分析演講網絡直播系列 。他們的討論涉及統計，實驗設計，質量工程，數據可視化以及消費者和市場研究。
我們在網絡廣播中彙編了該系列的一些亮點，我們稱之為Analytically Speaking，具有最佳展示效果。它將於12月10日星期三下午1點到2點30分播出 ET。 該網絡直播於12月10日首播。它現在可用一經請求 。展會中最好的包括：
SAS聯合創始人約翰薩爾關於統計學科的重要性。行為經濟學家和作家丹·阿里利為什麼更多的企業不試驗。統計思維作者羅納德和羅傑霍爾關於質量和可靠性之間的關係。熱門博主 Kaiser Fung 和阿爾貝托開羅關於良好數據可視化的要素。來自尊敬的統計學家的有抱負的數據分析師的智慧之言大衛薩爾斯堡和斯圖亨特 。當然還有教授 Dick De Veaux 關於他如何成為The Grateful Dead的官方統計學家！有這麼多美好的時刻，這個網絡廣播的運行時間比通常的小時長。您可以選擇完整地觀看網絡直播，也可以按時間段分段觀看，如您的時間允許。
如果您確實觀看，我們希望您在網絡廣播中留下關於您最喜歡的時刻的深思熟慮的評論。該前16 參加將有資格從以下選擇的標題中獲得免費書籍（其中一些由作者簽名）：
Numbersense：如何利用大數據為您帶來優勢 ，Kaiser Fung
實驗的優化設計：案例研究方法 ，Peter Goos和Bradley Jones
品茶女士：二十世紀統計學如何革命化科學 ，大衛薩爾斯堡
實驗者統計：設計，創新和發現 ， George EP Box，J。Stuart Hunter和William H. Hunter
不可能性原則：為什麼每天都會出現巧合，奇蹟和稀有事件 ，David J. Hand
創新者的假設 ，Michael Schrage
數據挖掘技術：用於營銷，銷售和客戶關係管理 ，Michael JA Berry和Gordon S. Linoff
商業統計：決策和分析 ，Robert A. Stine和Dean Hunter
以下是這本書贈品的工作原理： 觀看了Best in Show網絡廣播後，請在網上直播中告訴我們您最喜歡的時刻。您的評論長度必須介於50到75個字之間。請務必在撰寫評論時輸入您的電子郵件地址，以便我們在您成為贏家時與您聯繫。每位評論者只有一本書。評論者必須居住在美國才有資格獲得一本書。前16名合格的評論者將贏得一本書！
Bob Psencik寫道：數據可視化（第5節）給出了...鮑勃Psencik 中寫道：
數據可視化（第5部分）為我提供了一些關於如何最好地傳達JMP提供的結論的好主意。如果我無法將我的想法傳達給我的管理層，那麼JMP提供的所有分析見解都只會成為另一個科學實驗。那些能夠運用我的想法的人會感到困惑，最終會使用另一種不如我的解決方案。發現。他們使用劣質解決方案不是因為他們認為更好，而是因為他們總會選擇他們能夠理解的解決方案。如果我無法彌合世界其他地方和我的科學發現之間的溝通差距（由JMP提供），我只是在浪費時間 - 我的時間和時間。
我們需要告訴觀眾他們想知道什麼 - 不是我想告訴他們的。我們需要指出我們發現的具體結論，而不僅僅是將它們淹沒在表格，圖形和文字的漩渦中。
偉大的信息，真正的最好的。
Dave Olson寫道：我喜歡Dan Ariely關於如何胡的評論......戴夫奧爾森中寫道：
我喜歡丹·阿里利關於人類如何對數據中的噪音感到困惑的評論，並根據這一點進行無意義的推斷 - 他的減肥例子很有趣，但並不是誇大其中有時會發生的事情我們沒有在我們的方法和思考中進行分析。
他對棒球運動員以及迷信是如何開始提出了一個觀點 - 這與一些製造工藝如何被“豁免”並且從未恰當地表現出好的DOE有很大的不同嗎？我一次又一次地看到一個好的DOE推翻了一個關於一個過程的“已知的東西”。
順便說一句，我強烈推薦Dan的Coursera課程，題為“非理性行為初學者指南”。當我第一次提供這個課程時，我做了這個課程，我認為他們可能會再次提供它（ www.coursera.org/course/behavioralecon ）。
Sean Schubert寫道：Dan Ariely對relucta的評論......肖恩舒伯特中寫道：
丹·阿里利（Dan Ariely）對於不願意在商業上進行實驗的評論與我們日常的商業生活息息相關。我喜歡他稱之為“實驗科學”，以及一個實驗如何表明我們可能不正確，一些領導者不習慣承認。
- 肖恩
Al Zayas寫道：很難選擇最喜歡的女士...... Al Zayas 中寫道：
從如此出色的見解和評論中選擇最喜歡的時刻是很困難的。
令我印象深刻的是Hunter的引用，Roger Hoerl（我認為）：“數據本身沒有任何意義，它們只對所研究現象的概念模型有意義”。這引起了我的注意，因為我經常看到報告和數據的呈現格式沒有明確表達意圖。主持人似乎不清楚為什麼他們正在進行實驗並且無法將信息提煉為基本信息。
我也很喜歡Ronald Snee關於“未記錄的工作是未完成工作”的聲明。工程師們似乎不喜歡總結他們的研究結果給他人，但他們沒有意識到的是，他們的工作，無論多麼優秀，很快就會被遺忘。文檔提供了成就記錄。
Caroll Co寫道：在...中最令人難忘的時刻之一卡羅爾公司中寫道：
網絡直播中最令人難忘的時刻之一是Kaiser Fung關於“翻譯”的評論是良好數據可視化的關鍵。作為數據分析師，在創建圖形時，不僅僅是對我來說有意義，更重要的是，它是能夠用他們說的語言與目標受眾聯繫。
Tao Y寫道：Roger Hoerl和Ronald Snee提到了我...陶喆中寫道：
Roger Hoerl和Ronald Snee提到了實驗設計在服務行業中的重要性。在製造業中，人們正在考慮如何每天改進流程，但在服務行業，還有很大的提升空間，因為大多數時候，人們都在遵循協議。從服務行業看一些DOE的例子很有意思。
James Kennady寫道：數據可視化是我最喜歡的...詹姆斯肯納迪中寫道：
數據可視化是我最喜歡的主題。引用 - 有話要說，說出來並停止 - 這是對可視化的一個很好的提醒。可視化是關於用數據講述故事並使觀眾能夠參與基於數據的討論。我經常看到並以視覺形式提出結論。我認為真正的目標是通過視覺方式瀏覽觀眾。james.m.kennady@gsk.com
傑西卡馬夸特寫道：謝謝，托馬斯。你是我們的...傑西卡馬夸特中寫道：
謝謝，托馬斯。你是我們的第一個評論者。我會通過電子郵件聯繫。
托馬斯·希爾茲寫道：分析說話特色......托馬斯希爾茲中寫道：
以分析的方式展示最佳展示
我最喜歡的釋義來自Dan Ariely的介紹：在收到對一個人的表現的正面評論後，表現的減少僅僅是對平均值的回歸。
關於最終篩選DOE的網絡廣播中的對話引發了開始在我們的組織內教授DOE這種方法的運動。
我只想說'統計思維！'
