データの実用的な意味を理解する（そして本を獲得する）方法Kaiser Fungは、マーケティング手法と顧客行動の関係を解明するために統計手法を適用するための10年以上の経験を持つ統計家です。彼はSirius XM Radioの統計担当者チームを率いて、顧客に対する洞察と運用上のベストプラクティスを担当しています。
彼の人気ブログから彼を知っているかもしれません、がらくたチャートこれは、マスメディアのデータとグラフィックの批判的検証の先駆者です。彼はまたの基調講演者でした JMP ディスカバリーサミット 2010年に、彼は「数学が終わった後に何が起こるか」と尋ねたスピーチをしましたそしてそして彼は本の著者ですあなたの世界を支配する数字 。（特別なJMPブログプレゼントのために25の署名入りコピーを持っています。詳細は以下の通りです。）
Fung氏は、分析コミュニティはデータ駆動型の意思決定を最も効果的にサポートする方法についてもっと時間をかけて考えるべきだと考えています - そして彼はこの点を新しいストーリーで説明しています」 より実用的なデータを理解するという使命について "：
情報デザインの第一人者であるEdward Tufteは、誰かがPowerPointプレゼンテーションを行うたびに子猫を殺すと脅しています。Kaiser Fungは、Tufteが冗談であることを知っていますが、Fungはまだ心配しています。
Fungはあまり気にしないことを見てきました - あまりにも多くのスライドが不合理な情報の融合で詰まっていました。
熟考すべき情報はたくさんあるので、すぐに手に入れることができます。しかし、洞察が雑然として失われたり、実用的な価値が欠けたりすることがよくあります。
誤解しないでください。彼はデータとデータ駆動型の意思決定を支持しています。彼は、量的な情報を伝えるときに発表者がどのように聴衆を失うのか心配しています。
「数字だけではなく、技術に精通していない人々が本質的に証拠によって動かされる方向に動くことができるようにするには、多くのことが必要です」とFung氏は言います。
読む一部始終についてのサイドバーを含む JMPの役割 Fungの作品に。
そして、あなたがこのブログ記事にコメントして、データ主導型の推進のためのあなたの戦略を説明する最初の25人のうちの1人であればビジネスあなたの組織で意思決定をすれば、あなたはFungの本の署名入りハードカバーコピーを獲得することができます。あなたの世界を支配する数字 。このディスカッションに対するあなたの貢献は、50から75ワードの間の長さであるべきです。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。
Lisa Hanebergは次のように書いています：私は、最も重要なものの1つだと思います...リサ・ハネベルク書きました：
分析の最も重要な側面の1つは信頼の構築です。私は信頼できる情報の通訳としての地位を確立したいです。そして私が信頼性を確立するとき、私はより多くを伝えるためにより少なく示すことができます。
時々私たちは雑草の中で迷子になるでしょうが、もっと頻繁に、私はリーダーが最も顕著な発見に集中するのを手伝うことができます。私は、私がXYZを共有していないと述べたプレゼンテーションを思い出します。なぜなら、それはストーリーがどこにあったのかではなく、彼らの貴重な時間の無駄になるからではありませんでした。これらの指導者たちは私にこれを期待しています。彼らはまた、私がいつでも彼らにざらざらしたことを見せても構わないと思っていることを知っている。
Sushil Bは、次のように書いています。エンジニアリンググループで働いている、それは簡単です...スシルB 書きました：
エンジニアリンググループで働いていると、意思決定を推進するためにデータを使用することの重要性を人々に理解させるのは簡単です。難しいのは、彼らにデータを正しく使わせることです。私が見つけるのは、大部分の人々が変動性を理解していないということです。実験計画の間にランをランダム化することの重要性、自然分散を決定するために中心点を複数回実行する必要性などを人々に常に伝えています。
Arati Bechtelは書きました：こんにちは、Sushil、あなたのコメントをありがとう....アラティベヒテル書きました：
こんにちは、
ご意見ありがとうございます。ここでは特にビジネス上の意思決定に焦点を当てています。アナリティクスコミュニティはビジネス上の意思決定にどのような影響を与えることができますか。それがKaiser Fungについての物語です。そのような例がありますか - エンジニアリンググループがビジネスパーソンに影響を及ぼして決定を下すことができた場所ですか？
ダニークグラーは書いた：ヒューレットパッカードで私たちのプレゼンテーションを...ダニー・クグラー書きました：
ヒューレットパッカードでは、プレゼンテーションはパワーポイントで行われる予定であるため、タフテ博士の脅威についてはあまりできません。しかしながら、私たちは同僚を建設的に批評することを奨励されています。管理者、マーケティング担当者、またはエンジニアは通常、エンジニアリングのバックグラウンドを持っているため、作成者および対象ユーザーはデータ駆動型の決定を下すことに熱心です。作者が通常のチャートのゴミなしでデータを再提示するのを手助けするという私の通常の習慣によって訂正するのを助けることができる邪魔になることができるグラフィック。
Christopher Kは次のように書いています：私は黒い帯の支持者として働いています...クリストファーK 書きました：
私はインパクトのあるプロジェクトをサポートするための黒い帯として働いています、そして統計の使用が改善されるべき何かであるとわかります。私の戦略は、JMPの視覚的な力を利用してデータをストーリーの形で説明し、明確な方向性を示す簡単な図を提供することで、ビジネスリーダーや主導的科学者/エンジニアが仮定 私の仕事の多くは、構造化DOEの作成と視覚的解釈に焦点を当てています。
Steve Reagan氏は次のように書いています。スティーブレーガン書きました：
もちろん、DDの意思決定を[実際の、相対的な]ビジネス慣行に組み込むことは、継続的な課題です。そこには簡単に取り除かれていない多くの、現在の精神的な発見的方法があります。もちろん、これは人間の本性です。
データを使用してビューを変更することに成功した3つの分野は次のとおりです。
1）初心者、さらには管理者。彼らは克服するための相互関係のハングアップを持っていないし、真の信念に達するのははるかに速いです。ここでの問題はそれらが手に入れるのが難しくて長続きしないので、あなたがそうすることができる間彼らをつかみなさい。
2）持続性：データベースに基づく報告書、プレゼンテーションなどを作成する。明確で単純に翻訳されたメッセージを使ってそれに固執する。利用可能になるdta aasを更新しますが、テーマに固執します。
3）真実、論理的、そして誠実であること。それはあなたのデータです。非専門家が従うことは論理的であるべきです、そしてあなたが本当にそれを信じるならば、他の人たちは知っているでしょう。
今日の私の考えは…
スティーブ
Andrew Landgrafは書きました：私の主な戦略の1つはdi ...アンドリュー・ランドグラフ書きました：
私の主な戦略の1つは、対話しやすい方法でデータを表示することです。私が提示するときはいつでも、私が考えなかったことがいつも浮かび上がる質問があります。データ/チャートをインタラクティブにすることは、静的なグラフよりも多くの質問に簡単に答えることができることを意味します。また、それが単純で直感的なものであれば、意思決定者にパラメータを変更させて、自分が持っている理論をテストすることができます。
Sizhen Wangは次のように書いています：私の6年間のキャリアとしてのプロセスとして...王思思書きました：
半導体業界のプロセス統合エンジニアとしての6年間のキャリアの中で、データ収集、要約、分析のステップよりも実験データ分析のプレゼンテーションの方がはるかに重要であることもわかりました。より新鮮な、または後輩のエンジニアは、彼らが実験を行い分析する詳細な情報を伝え、プレゼンテーションに多くのがらくたの言葉を投げるために最善を尽くします、失望したものはほとんどの場合です。仕事をやり直すか、エンジニアを失望させます。
シニアテクニックの専門知識はまったく異なる方法で情報を導きますが、できるだけ簡単な言葉でストーリーを語るだけで、意思決定を行い、合理的で実用的な管理方法を説得しようとします。通常します。そしてこの方法も非常に効果的です、それは詳細に精通しているあなた自身であるのでそれは管理の決定リスクと作業負荷を減らします。
Kun Wangは書いた：独立した医薬品凍結Dとして...王君書きました：
独立した製薬凍結乾燥専門のコンサルティング組織として、私たちは凍結乾燥の研究開発、生産操作、労働力管理および機器メンテナンスにおいてお客様にベストプラクティスをお届けします。JMPは、毎日データを収集し、根本原因の分析を実行し、お客様がより少ないコストでより多くのことができるように支援する機会を見つけるのに役立ちます。当社のJMPベースのGMP可視化システムは、コンプライアンス要件を満たすために、医薬品の凍結乾燥製品の品質を向上させるためにお客様が最小限のリソースを使用するのを支援します。また、データ駆動型GVSは、生産性を向上させるために顧客がオペレーションのボトルネックを解消するのに役立ちます。
Sushil Bは、次のように書いています。スシルB 書きました：
DOEにおける変動要因の影響がプロセスの自然な変動とほぼ同じであることを指摘することは、いくつかの高価なプロセス変更が行われるのを妨げてきた。
私の考えでは、これらの種類の技術的な決定は、最終的な収益に直接影響するため、ビジネス上の決定です。
ありがとう。
Mark Neelyは、次のように書いています。データの文化を創造するための私の戦略...マークニーリー書きました：
データ主導型の意思決定の文化を築くための私の戦略は、他の人とチームを組み、データを動的に探してパターン、傾向、および相関関係を探しながら、手元のデータを最大限に活用しながら実験的に行うことです。） JMPで利用可能な多くの視覚的/探索的プラットフォームを使用してデータを分析しながら他人を巻き込むことは、他では完全に見逃されていたであろう関係を発見することを可能にします。
それらが分析の一部であり、重要な何かが発見されたときに存在する場合、彼らは（積極的に結果が与えられるのではなく）将来に積極的に参加することにもっと関心があります。
エリックは書きました：物理学者として訓練されて、私はルに慣れています...エリック書きました：
物理学者として訓練された私は、データに決定を促すことに慣れています。私は弁護士ではありませんが、プロフェッショナルサービス業界（あるいは単に法的分野）では、データは王からかけ離れていることがわかりました。これは、法律事務所の管理においても、訴訟に関するデータを（陪審員などに）提示する際にも当てはまります。私の目標の1つは、関連する、興味深い、そして重要なデータをページ（または画面）から飛び出させるためにTufteの原則を適用することによってこれを修正することです。
ベンスピゲルは書いた：の最も便利なアプリケーションの一つ...ベン・スピゲル書きました：
データの視覚化の最も有用な用途の1つは、理にかなっているように思われる明確な継続的な間違いを犯すことです。最大の問題は、新規またはリピート顧客を獲得することを期待して、損失として商品（製品またはサービス）を販売することです。これは、内臓レベルでは意味のあるピッチになりますが、実際に利益が得られるかどうかを確認するには、詳細な追跡と数字の整理が必要なGrouponの出現により、さらに重要になりました。今日の理にかなっていることが明日はうまくいかないかもしれない理由を理解するためには、視覚化が重要です。
annonymousは書きました：まず第一に、私はドラッグしています...匿名の書きました：
何よりもまず、私は見つけることができるすべての人をEdward Tufteのセミナーに長年ドラッグしてきました。誰かが少なくともいくつかの悪い習慣を落とすことなく戻ってくるのですか。私はまた、私たちのイントラネットのホームページにあなたのジャンクチャートと番号ルールあなたの世界のRSSフィードを追加しました。
JMPは、受動的に受け取るだけではなく、誰もが収集したデータを探索することを可能にするので、私たちにとって素晴らしいツールです。私たち全員が私たちのスキルを学び、発展させることが探求の中です。
パトリックBは書いた：私がやろうとする一つのことはアインストに従うことです...パトリックB 書きました：
私がやろうとしていることの1つは、アインシュタインのアドバイスに従うことです。「可能な限り単純にするが、単純にはしない」。私はこれが人々に影響を与えることを試みるとき特に重要であることを多くの決定が非常に迅速に、おそらく最初の印象だけでなされるので見つけます。人々が何かを見てそれから必要なものを素早く手に入れることができれば、彼らは意図した方向に動かされる可能性が高くなります。
Keith Sucklingは、次のように書いています。キース・サックリング書きました：
情報を提示し、そこから洞察を得る人にとっての大きな課題（注意：ワークショップ環境で情報を分析してレビューするのではない - それは違う）は、細部が見えることを必要とするボックスのメンタリティを組み合わせることと相反する憧れである。
それは暗黙の不信ですか？時々。
実務家としての私たちは、さまざまな情報のためにさまざまな手段を維持することにおいて、より強くなる必要があるかもしれません。どんなPowerPoint教祖でもガイドラインのリストに「1スライド、1ポイント」のようなものがあるでしょう。たぶん私たちは別の媒体のためのメッセージの山がある巧妙な分析的なグラフィックを提示して保存するときに同じことを自分自身で保持するべきです。
「あなたが除外するものは、あなたが除外するものと同じくらい重要です」
Glenn Waddellは書きました：私は高校AP統計の先生です...グレンワデル書きました：
私は教室でJMPを使用する高校AP統計の教師です。さらに、私たちの学生支援オフィスからのデータ、私たちのテストデータ、そして私たちの学校によって生成された他のデータを求めて、それをJMPで分析することによって、私たちの政権に彼らが持っていた先入観のいくつかが間違っているということを示すことができました。
これは私の学校がデータ駆動型であることから（エクセルグラフを介して）、データを知らされることへと導きます。ありがとうJMP！
エドガーは書いた：データ主導のビジネス決定を促進するために、E ...エドガー書きました：
データ主導型のビジネス上の意思決定を促進するために、企業はタウンホールスタイルの会議をさらに開催する必要があります。話をしている間はノートパソコンやソーシャルメディアの使用を禁止し、言われていることに注意を払う必要があります。データ駆動型の決定がないのは、実際には人々がビジネスに関することを知らないことが原因です。
Andrewは次のように書いています。アンドリュー書きました：
私が所属する組織において、データ主導型の意思決定の文化を推進するために行った方法は、次のとおりです。
- 簡単な勝利を通して利益を見せる
- 人々がデータの品質を向上させるためにデータ収集のプロセスを所有することを可能にする
- 自分のデータが全体像にどのように当てはまるかを理解するように人々を奨励する
- 人々がレポート/チャートを批評し、誠実な質問をすることを可能にする
Shawn Shaferは、次のように書いています。一貫性が私にとって鍵でした。ショーンシェイファー書きました：
一貫性が私にとっての鍵となっています - データを調査し、その意味を徹底的に探究するコンサルタント、ビジネスリーダーが頼りにし、計画している作業成果物そのもの。1つの重要な分野で証拠に基づいた意思決定プロセスを確立した後、そのプロセスを拡大するためのケースは主にそれを探しているエグゼクティブによって行われます。
Andrew Marritt氏は次のように書いています。アンドリューマリット書きました：
私の聴衆は人事の専門家です。出発点は常に彼らがする必要がある決定でなければなりません。これ、そしてこれだけが、情報がどのように提示されるかを導く必要があります。すべてのデータを表示したいという誘惑や、文字通り理解できる方法で興味深いパターンを使用することがよくありますが、これによって重要なメッセージが薄れたり、混乱したりすることがあります。あなたはこの誘惑に抵抗する必要があります。
より多くのユーザーを対象とした定期的なレポートでは、通常、ユーザービリティテストの手法を使用して、ユーザーの使用方法、表示場所、情報の解釈方法、その他の質問の原因を確認します。
Lisa Kは次のように書いています：私は中等専門学校のWeb管理者です...リサK 書きました：
私は中等大学のWeb管理者です。数字で成功を測定する組織にとって、Webサイトの訪問者から収集したデータに基づいてDept HeadsにWebの戦略とコンテンツに関する決定を下させるのは簡単だろうと思います。私はこのアプローチがうまくいくことを発見しました：
1。データの出所と信頼性を説明する
2。最初に概要形式でデータを表示してから、時間の経過とともに傾向を示すために詳細にドリルダウンし、特定のセクションに特に関心があるようにします。
3。私たちのカレンダー上のさまざまなイベント間の関係、および私たちのウェブサイトへの関心の急上昇。
4。事例証拠またはインタビューからのデータでこれを支持する。
5。これを使用して、うまく機能している分野、またはより多くのTLCが必要な分野に注意を向けます。
Antonio Rinaldiは書きました：私の意見ではキーポイントは次のとおりです。si ...アントニオ・リナルディ書きました：
私の意見では、重要な点は、単純化、つまり基本ブロックへの問題の縮小です。統計学者はかなり複雑なシステムを開発することができますが、彼はまた彼自身を理解させ、その点を他の人々に明らかにしなければなりません。
問題を単純化するためのあらゆる努力は、最も便利な種類のデータ分析を実行するプロセスを助け、次に最良の決定を下すべきです。
シモンズ：私の前の投稿を破棄してください、私は私の電子メールアドレスにタイプミスをしました。
Daan氏は次のように述べています。大安書きました：
鉄道整備業界は、大量のデータに牽引されて変革を遂げています。新しい測定ツールを使用して、鉄道、スイッチ、電力線などに関する詳細な情報を入手できます。利用可能になりつつあります。正しい分析と組み合わせることで、これはメンテナンススケジュールだけでなくメンテナンス契約の再構築、KPI、研究要求などを定義するアプローチを根本的に変えるために使用されています。
Meic Goodyearは書きました：公衆衛生には大量のdがあります...メイックグッドイヤー書きました：
公衆衛生の分野では、大量のデータがあり、常に欲しいものがあるとは限りません。また、完全なデータや最高品質のデータがあるとは限りません。統計的には健全でありながら、可能な限り地理的な表現を取り入れ、第一線の専門家と協力して意味のあるパターンを探し出すために、私はプレゼンテーションを統計的に健全でありながらできるだけわかりやすくします。
Gary T.は、次のように書いています。ゲイリーT. 書きました：
あなたがデータで答えるという質問をする。
「Webアプリケーションを継続する費用を正当化するのに十分なトラフィックがありますか？」
「グルーポンのオファーから金を儲けましたか？」
データを収集し、分析を行い、そしてグラフを作成します。数字は便利ですが、幹部は写真に反応します。
最終的には、データ分析から価値を示す必要があります。多くの場合、その価値は経済的である必要があります。
Chris McGraw氏は次のように書いています。クリス・マッグロウ書きました：
私は、優れたデータと分析がほとんどまたはほとんどない、新しい形態の商業用不動産のデータサービスプロバイダに勤めています。私たちは信頼できるデータを提供する唯一のプロバイダーなので、市場でファンダメンタルズの偏りのないスナップショットを提供するのは私たちの責任です。私は、集約データに対してこれを行うには、単なるトップラインの数字が行っていること以上のものを提示する必要があることを発見しました。一般に、異常値に注目してデータの分布に関するデータを提供し、比率系列を使用している場合は分子/分母が個々にどのように動作しているかについて色を付けます。私たちは全体像を示し、なぜメトリクスがその方向に動いているのかを理解したいと考えています。
Dwinanto Santosoはこう書いています。ドウィナントサントソ書きました：
私がアナリティクスとして価値を生み出し、経営陣を支援し、コミュニティと共有したいと考えるのに役立つと思うものはほとんどありません。
1。特にデータ収集において、できるだけ早く社内の顧客との関わりを築きましょう。
2。彼らがしなければならない決定が何であるか、決定基準と制約を理解してください。私たちは、それが彼らの決定であると信じる必要性の日の終わりに彼らのガイドラインに従う必要があります。
3。数字で始めることは絶対にしないでください。人々が難しい事実を知りたいのであれば、後でスプレッドシートに入れることができます。物語が正しく描かれていることを確認してください。
デイモンエドモンドソンは書いた：勝つかどうかに関係なく... それ...デイモンエドモンドソン書きました：
勝つかどうかにかかわらず...
それはしばしば硬いデータポイントを示すことの問題です。しかし、私が最初に重要なのは、データがサポートしている点を信じているデータをすべての人に提示するという重要なリーダーシップスタッフを見つけることです。
データ自体は、その真実に関係なく、信じられないことがよくあります。Aldous Huxleyは、事実が無視されているからといって事実が存在しなくなるわけではないと述べた。
Carolyn Nielsonは次のように書いています。キャロリン・ニールソン書きました：
視覚的なストーリーテリングとしてグラフ化を考えます。それは物語が簡潔に語られ、それでも感情的な影響を与える完全な物語を語るという優れたフラッシュフィクションに似ています。
グラフでは、主なメッセージが一度に視聴者にはっきり見えるはずです。おそらくもっと慎重な研究が必要な質問を引き起こすでしょう。適切にレンダリングされれば、長い閲覧はより多くの情報を明らかにします。
Sumanthは書いた：私は自分自身と私の共同作業をプッシュしようとしました...スマンサス書きました：
サポートデータや統計的検定に裏付けられていないのであれば、私は自分と同僚に意思決定プロセスに疑問を投げかけようとしました
