アナリティクスの思想的指導者から聞く（そして彼らの本も手に入れる）より多くの組織が分析を成功の鍵としていることを認識しているため、分析の思考リーダーは最近忙しい人たちです。しかし月に一度、別の分析の専門家が私の同僚のAnne Milleyと会話をする時間を取っています。分析的に言えばウェブキャストシリーズ 。彼らの議論は統計、実験計画、品質工学、データの視覚化、そして消費者と市場調査をカバーします。
私たちが呼んでいるウェブキャストでシリーズからのハイライトのいくつかをまとめました。12月10日（水）午後1時から2時30分まで上映されます ET。 このウェブキャストは12月10日に初演しました。今利用可能ですオンデマンド 。最高のショーは含まれています：
SAS共同創設者ジョン・ソール統計学の重要性について。行動経済学者および著者ダンアリリーなぜもっと多くの企業が実験しないのかについて。統計的思考作者ロナルドスニーそしてロジャーホエル品質と信頼性の関係について。人気のブロガーカイザーフォンそしてアルベルトカイロ良いデータの視覚化の要素について。尊敬される統計学者からデータアナリストを志望するための知恵の言葉デビッドサルズバーグそして Stu Hunter 。そしてもちろん、教授ディックデヴォー彼がGrateful Deadの公式統計家になった経緯についてこのウェブキャストは通常の時間を超えて実行されるほど多くの良い瞬間がありました。あなたの時間が許す限り、あなたはウェブキャストを全部またはセグメントごとに見ることができます。
あなたが見ているなら、私たちはあなたがウェブキャストからあなたの好きな瞬間についての下に慎重なコメントを残すことを願っています。の最初の16 参加するには、以下のタイトルの中から無料の本を受け取る資格があります（そのうちのいくつかは著者によって署名されています）。
Numbersense：ビッグデータをどのように活用するかカイザーフォン
実験の最適設計：事例研究アプローチ 、ピーターグースとブラッドリージョーンズ
お茶のテイスティング：20世紀における統計学の科学の変革デビッドサルズバーグ
実験者のための統計：設計、革新、そして発見 、ジョージEPボックス、J。スチュアートハンター、ウィリアムHハンター
起こりにくさの原則：なぜ偶然、奇跡、そしてまれな出来事が毎日起こるのかデビッドJ.ハンド
イノベーター仮説マイケル・シュレージ
データマイニング技術：マーケティング、セールス、および顧客関係管理のために 、マイケルJAベリーとゴードンS. Linoff
ビジネスのための統計：意思決定と分析 、ロバートA.スタインとディーンハンター
これが本のプレゼントの仕組みです。 Best in Showウェブキャストを見た後、ここにコメントで、ウェブキャストからのあなたの好きな瞬間を教えてください。あなたのコメントは50から75ワードの長さでなければなりません。あなたがコメントを書くときあなたのEメールアドレスを必ず入力してください。そうすればあなたが勝者であれば私達はあなたに連絡することができます。1コメンターあたり1冊のみ。本を受け取る資格があるためには、コメンターは米国に居住していなければなりません。最初の16人の適格コメンターが本を獲得します！
Bob Psencikは、次のように書いています。ボブ・プセンシク書きました：
データの視覚化（セクション5）では、JMPによって提供された結論を最も適切に伝える方法についていくつかの素晴らしいアイデアを得ることができます。自分の考えを自分の経営陣に伝えることができなければ、JMPによって提供されるすべての分析的洞察は、単なる科学実験に他なりません。調査結果 彼らはそれがより良いと思うからではなく、彼らが常に彼らが理解することができる解決策を選ぶので、劣った解決策を使います。世界の他の国々と私の科学的発見（JMPが提供）との間のコミュニケーションのギャップを埋めることができなければ、私は時間と時間の両方を無駄にしています。
私たちは観客に彼らが知りたいことを伝える必要があります。表、グラフ、単語の渦に溺れているのではなく、私たちが発見した具体的な結論を指摘する必要があります。
素晴らしい情報、本当にベストオブザベスト。
Dave Olsonは、次のように書いています。Dan Arielyのコメントを気に入っています…デイブオルソン書きました：
人間がデータのノイズについて混乱させ、それに基づいて無意味な推論を行う方法についてのDan Arielyのコメントが大好きでした。彼の減量の例は陽気でした。私たちのアプローチや分析に分析的であることなく私たち。
彼は野球選手と迷信がどのように開始されるかについて論点をつけます - それは製造プロセスが「壮大にされる」方法とは全く異なっていて、決して良いDOEで適切に特徴付けられませんか？何度も、私は良いDOEがプロセスについて「わかっていること」を覆すのを見ました。
余談ですが、DanのCourseraコースの「不合理な行動に関する初心者向けガイド」を強くお勧めします。私はこのコースが初めて提供されたときにこのコースを行いましたが、彼らがまた提供する可能性が高いと思います（ www.coursera.org/course/behavioralecon ）
Sean Schubertは書きました：Dan Arielyの黙想についてのコメント...ショーンシューベルト書きました：
ビジネスでの実験をしたがらないというDan Arielyのコメントは、ビジネスでの日常生活に非常に密接に関係しています。彼がそれをどのように「実験科学」と呼んでいるのか、そして実験がどのようにして私たちが正しくないかもしれないという声明であるのかが好きだった。
- ショーン
Al Zayasは次のように書いています。アルザヤ書きました：
そのような優れた洞察と解説の中から好きな瞬間を選ぶことは困難です。
個人的に私を襲ったのは、Roger Hoerlが読んだHunterからの引用でした（私は思う）。これは私の注意を引いた。なぜなら、私は意図を明確に伝えていないフォーマットでデータのレポートやプレゼンテーションを見ることがあまりにも多いからである。プレゼンターはなぜ彼らが実験を行っているのか、そして重要なメッセージに情報を留めることができないのかが不明確であるように思われる。
私はまた、「文書化されていない作業は行われていない作業である」というRonald Sneeの発言を気に入っていました。エンジニアは自分たちの発見を他人のためにまとめてまとめるのを嫌がるようですが、彼らが理解していないのは彼らの仕事がたとえどんなに優れていようとも、すぐに忘れられることです。ドキュメンテーションは達成の記録を提供します。
キャロルCoは書きました：で最も記憶に残る瞬間の一つ...キャロルCo 書きました：
私にとってのWebキャストの中で最も記憶に残る瞬間の1つは、優れたデータ視覚化の鍵である 'Translation'についてのKaiser Fungのコメントでした。データアナリストとして、グラフィックを作成するとき、それは私にとって理にかなっていることだけではありませんが、さらに重要なことには、意図した聴衆に彼らが話す言語で手を差し伸べることができるということです。
Tao Yは書きました：Roger HoerlとRonald Sneeはどのようにイムを述べました...タオY 書きました：
Roger Hoerl氏とRonald Snee氏は、サービス業界において実験計画法がいかに重要かを検討しました。製造業では、人々はプロセスを毎日改善する方法を考えていますが、サービス業では、ほとんどの場合、人々はプロトコルに従っているので、改善する余地がたくさんあります。サービス業界のDOEのいくつかの例を見るのは興味深いです。
James Kennadyは、次のように書いています。ジェームズ・ケナディ書きました：
データの視覚化は私のお気に入りのトピックでした。この引用は「言いたいこと、言いたいこと、そして止めたいこと」を含んでいます。ビジュアライゼーションとは、ストーリーをデータで語り、オーディエンスにデータベースのディスカッションへの参加を促すことです。私はしばしば結論を視覚的な形式で見てきました。私は本当の目標は視覚的にデータを通して観客を見学することだと思います。james.m.kennady@gsk.com
Jessica Marquardtは書きました：ありがとう、トーマス。あなたは私たちのfiです...ジェシカ・マルカート書きました：
ありがとう、トーマス。あなたは私たちの最初のコメンターです。私はEメールで連絡を取ります。
Thomas Shieldsは書きました：分析的に言えばトーマスシールズ書きました：
分析的に言えば最高のショー
私のお気に入りの言い換えの声明は導入の間にDan Arielyから来ました。
確定スクリーニングのDOEに関するウェブキャストでの会話が、組織内でこの方法のDOEを教え始める動きを引き起こしました。
「統計的思考」と言いたいだけです。
