Hören Sie von Analytics-VordenkernAnalytics-Vordenker sind heutzutage sehr beschäftigt, da immer mehr Organisationen feststellen, dass Analysen der Schlüssel zu ihrem Erfolg sind. Aber einmal im Monat nimmt sich ein anderer Analytikexperte die Zeit für ein Gespräch mit meiner Kollegin Anne Milley Analytisch sprechende Webcast-Serie . Ihre Diskussionen umfassen Statistiken, Versuchsplanung, Quality Engineering, Datenvisualisierung sowie Verbraucher- und Marktforschung.
In einem Webcast, den wir Analytical Speaking Featuring the Best in Show nennen, haben wir einige Highlights aus der Serie zusammengestellt. Es wird am Mittwoch, den 10. Dezember, 13 - 14.30 Uhr gezeigt ET. Dieser Webcast wurde am 10. Dezember uraufgeführt. Es ist jetzt verfügbar auf Nachfrage . Das Beste in der Show beinhaltet:
SAS-Mitbegründer John Sall über die Bedeutung der statistischen Disziplin.Verhaltensökonom und Autor Dan Ariely warum mehr Unternehmen nicht experimentieren. Statistisches Denken Autoren Ronald Snee und Roger Hoerl über das Verhältnis zwischen Qualität und Zuverlässigkeit.Beliebte Blogger Kaiser Fung und Alberto Kairo auf die Elemente einer guten Datenvisualisierung.Worte der Weisheit für aufstrebende Datenanalysten von angesehenen Statistikern David Salsburg und Stu Hunter .Und natürlich, Professor Dick De Veaux wie er zum offiziellen Statistiker der dankbaren Toten wurde!Es gab so viele gute Momente, dass dieser Webcast länger als die übliche Stunde läuft. Sie haben die Möglichkeit, den Webcast je nach Ihrer Zeit vollständig oder segmentweise anzusehen.
Wenn Sie aufpassen, hoffen wir, dass Sie unten einen durchdachten Kommentar zu Ihrem Lieblingsmoment aus dem Webcast hinterlassen. Das erste 16 Die Teilnahme berechtigt zu einem kostenlosen Buch aus der folgenden Auswahl von Titeln (von denen einige von den Autoren unterschrieben sind):
Numbersense: So nutzen Sie Big Data zu Ihrem Vorteil Kaiser Fung
Optimale Versuchsplanung: Ein Fallbeispiel , Peter Goos und Bradley Jones
The Lady Tasting Tea: Wie die Statistik im zwanzigsten Jahrhundert die Wissenschaft revolutionierte David Salsburg
Statistik für Experimentatoren: Design, Innovation und Entdeckung . George EP Box, J. Stuart Hunter und William H. Hunter
Das Prinzip der Unwahrscheinlichkeit: Warum jeden Tag Zufälle, Wunder und seltene Ereignisse passieren David J. Hand
Die Hypothese des Innovators Michael Schrage
Data Mining-Techniken: Für Marketing, Vertrieb und Customer Relationship Management , Michael JA Berry und Gordon S. Linoff
Statistik für Unternehmen: Entscheidungsfindung und Analyse , Robert A. Stine und Dean Hunter
So funktioniert das Buch-Giveaway: Nachdem Sie sich den Best-in-Show-Webcast angesehen haben, erzählen Sie uns Ihren Lieblingsmoment aus dem Webcast, hier in einem Kommentar. Ihr Kommentar muss zwischen 50 und 75 Wörtern umfassen. Geben Sie beim Schreiben Ihres Kommentars unbedingt Ihre E-Mail-Adresse ein, damit wir Sie als Gewinner kontaktieren können. Nur ein Buch pro Kommentator. Die Kommentatoren müssen sich in den USA aufhalten, um ein Buch erhalten zu können. Die ersten 16 in Frage kommenden Kommentatoren gewinnen ein Buch!
Bob Psencik hat geschrieben: Datenvisualisierung (Abschnitt 5) gibt m ... Bob Psencik schrieb:
Die Datenvisualisierung (Abschnitt 5) gibt mir einige großartige Ideen, wie die Schlussfolgerungen von JMP am besten vermittelt werden können. Wenn ich meine Idee nicht mit meinem Management in Verbindung bringen kann, werden alle analytischen Erkenntnisse, die von JMP geliefert werden, zu einem "Wissenschaftsexperiment". Diejenigen, die meine Ideen hätten verwenden können, werden verwirrt und verwenden eine andere Lösung, die meiner unterlegen ist Ergebnisse. Sie verwenden die minderwertige Lösung nicht, weil sie denken, dass sie besser ist, sondern weil sie immer eine Lösung wählen, die sie verstehen können. Wenn ich die Kommunikationslücke zwischen dem Rest der Welt und meinen wissenschaftlichen Entdeckungen (die von JMP bereitgestellt werden) nicht schließen kann, vergeude ich nur Zeit ... sowohl meine Zeit als auch ihre Zeit.
Wir müssen dem Publikum mitteilen, was es wissen will ... nicht was ich ihm sagen möchte. Wir müssen die konkreten Schlussfolgerungen hervorheben, die wir entdeckt haben, und sie nicht nur in einem Wirbel aus Tabellen, Grafiken und Wörtern ertränken.
Tolle Informationen, wirklich das Beste vom Besten.
Dave Olson hat geschrieben: Ich liebte Dan Arielys Kommentare dazu, wie ... Dave Olson schrieb:
Ich habe Dan Arielys Kommentare darüber geliebt, wie die Menschen über das Rauschen in Daten verwirrt werden und auf dieser Grundlage unsinnige Schlüsse ziehen - sein Beispiel für den Gewichtsverlust war urkomisch, aber nicht allzu übertrieben, was manchmal passieren kann, wenn wir nur beobachten, was passiert uns, ohne in unserem Ansatz und Denken analytisch zu sein.
Er legt Wert auf Baseballspieler und wie der Aberglaube beginnt - ist das so viel anders als wie einige Herstellungsprozesse "großväterlich gemacht" werden und nie richtig mit guten DOEs charakterisiert werden? Immer wieder habe ich gesehen, wie ein gutes DOE "das, was bekannt ist", über einen Prozess aufhebt.
Nebenbei empfehle ich Dan's Coursera-Kurs mit dem Titel "Ein Anfängerleitfaden für irrationales Verhalten". Ich habe diesen Kurs gemacht, als er zum ersten Mal angeboten wurde, und ich denke, es ist wahrscheinlich, dass sie ihn wieder anbieten ( www.coursera.org/course/behavioralecon ).
Sean Schubert schrieb: Dan Arielys Kommentare zur Zurückhaltung ... Sean Schubert schrieb:
Dan Arielys Bemerkungen über den Widerwillen, in der Wirtschaft zu experimentieren, sind für unser tägliches Geschäftsleben ziemlich wichtig. Ich mochte es, wie er es als „experimentelle Wissenschaft“ bezeichnete und wie ein Experiment eine Aussage ist, dass wir möglicherweise nicht richtig sind, was einige Leute in Führungspositionen nicht gewillt haben, zuzugeben.
- Sean
Al Zayas hat geschrieben: Es ist schwierig, einen Favoriten auszuwählen ... Al Zayas schrieb:
Es ist schwierig, aus so hervorragenden Einsichten und Kommentaren einen Lieblingsmoment auszuwählen.
Was mir persönlich aufgefallen ist, war das Zitat von Hunter, gelesen von Roger Hoerl (denke ich): "Daten haben an sich keine Bedeutung, sie sind nur in Bezug auf ein konzeptionelles Modell des untersuchten Phänomens von Bedeutung". Dies erregte meine Aufmerksamkeit einfach deshalb, weil zu oft Berichte und Präsentationen von Daten in Formaten angezeigt werden, die keine klare Absicht vermitteln. Es scheint, dass der Moderator unklar ist, warum er ein Experiment durchführt und nicht in der Lage ist, die Informationen zu einer wesentlichen Nachricht zusammenzufassen.
Ich mochte auch die Aussage von Ronald Snee in Bezug auf "Arbeit nicht dokumentiert ist Arbeit nicht erledigt". Ingenieure scheinen es zu verabscheuen, ihre Ergebnisse für andere zusammenzufassen, aber sie wissen nicht, dass ihre Arbeit, egal wie hervorragend sie auch sein mag, schnell vergessen wird. Die Dokumentation enthält eine Liste der Ergebnisse.
Caroll Co schrieb: Einer der denkwürdigsten Momente in der ... Caroll Co schrieb:
Einer der denkwürdigsten Momente in dem Webcast war für mich der Kommentar von Kaiser Fung, dass "Übersetzung" der Schlüssel zu einer guten Datenvisualisierung ist. Als Datenanalytiker geht es bei der Erstellung von Grafiken nicht nur darum, was für mich Sinn macht, sondern es ist wichtiger, die Zielgruppe in einer Sprache ansprechen zu können, die sie sprechen.
Tao Y hat geschrieben: Roger Hoerl und Ronald Snee erwähnten, wie ... Tao Y schrieb:
Roger Hoerl und Ronald Snee erwähnten, wie wichtig experimentelles Design im Dienstleistungssektor sein könnte. In der Fertigungsindustrie denken die Menschen täglich darüber nach, wie sie den Prozess verbessern können, aber in der Dienstleistungsbranche gibt es viel Raum für Verbesserungen, da die meisten Protokolle den Protokollen folgen. Es ist interessant, einige Beispiele für DOE aus der Dienstleistungsbranche zu sehen.
James Kennady hat geschrieben: Datenvisualisierung war mein Liebling ... James Kennady schrieb:
Datenvisualisierung war mein Lieblingsthema. Das Zitat - etwas zu sagen, sagen und stoppen - es ist eine großartige Erinnerung an die Visualisierung. Bei der Visualisierung geht es darum, eine Geschichte mit Daten zu erzählen und das Publikum zu befähigen, zu einer datenbasierten Diskussion zu gelangen. Ich sehe und habe Schlussfolgerungen oft visuell dargestellt. Ich denke, das eigentliche Ziel ist es, das Publikum visuell durch die Daten zu führen. james.m.kennady@gsk.com
Jessica Marquardt hat geschrieben: Danke, Thomas. Du bist unser fi ... Jessica Marquardt schrieb:
Vielen Dank, Thomas. Du bist unser erster Kommentator. Ich melde mich per Email.
Thomas Shields hat geschrieben: Analytisch sprechen ... Thomas Shields schrieb:
Analytisch sprechen mit Best-in-Show
Meine liebste paraphrasierte Aussage kam von Dan Ariely während der Einführung: "Eine Leistungsminderung, nachdem er einen positiven Kommentar zu seiner Leistung erhalten hat, ist lediglich ein Rückschritt auf die Mittel".
Das Gespräch im Webcast über Definitive Screening DOE 's hat eine Bewegung ausgelöst, um diese Methode des DOE in unserer Organisation zu unterrichten.
Ich möchte nur "Statistisches Denken" sagen
