과학자들이 항상 옳은 것은 아니다. 사실, 좋은 사람들은 대부분의 경우 틀린 것에 익숙해집니다. 누구도 해결하지 못한 문제를 해결한다는 것은 효과가 없는 접근 방식을 많이 시도한다는 것을 의미하는 경우가 많습니다. 기업의 연구 개발 팀에 속해 있다면 솔루션이 너무 비싸거나, 확장성이 없거나, 시장이 없을 가능성도 있습니다. 어느 쪽이든, 어떤 것에 대해 틀릴 수 있는 모든 방법을 알아내는 것은 업무의 일부입니다.
그렇기 때문에 나는 "올바른" 답을 얻기 위해 단호하게 노력하는 데이터 분석가나 소프트웨어 패키지가 자신이 선호하는 통계 기법을 구현하지 않으면 쓸모가 없다고 말하는 사람들과 대화할 때 그다지 인내심을 갖지 않습니다. 시장 조사원들이 99% 동일한 답변을 반환하는 다양한 통계 기법을 종교적으로 옹호하는 긴 논쟁은 요점을 놓치기 때문에 나를 피곤하게 만듭니다. 빅 데이터, 딥 러닝, 자연어 처리 등 항상 흥미롭고 새로운 기술이 존재하며 어느 시장의 트렌드와 마찬가지로 사람들은 그렇지 않을 때까지 그것에 집착할 것이다. .
시장 조사원은 여기에 집착해서는 안 됩니다. 오른쪽 . 그들은 집착해야합니다 더 나은 . 제 생각에는 시장 조사에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는 가장 큰 기회는 최신 통계 기법에 있는 것이 아닙니다. 이는 과학 연구에서 가장 오래되고 가장 덜 섹시한 부분을 부지런히 구현한 것입니다.
정적 연구 보고서 == 놓친 기회
시장 조사 프로젝트의 최종 결과가 다시는 볼 수 없는 보고서라면 시간이 지남에 따라 귀하의 비즈니스와 고객에 대해 배울 수 있는 귀중한 기회를 놓치고 있는 것입니다. 지난 분석에서 놓친 추세가 다시 나타날 수도 있습니다. 아마도 이전 설문 조사에는 베스트셀러 제품에 새로운 경쟁자가 있다는 경고 신호가 있을 수 있습니다. 처음에는 볼 수 없었지만 지금은 분명하게 알 수 있는 경쟁자입니다. 앞으로 구현할 수 있는 시장 조사의 과거 성공이 있을 수도 있고, 과거의 실수로부터 배울 기회가 있을 수도 있습니다. 어느 쪽이든 자신의 사업에 대한 시장 조사 이력을 모른다면 개선하지 않고 반복만 하게 될 것입니다.
시장은 빠르게 변화합니다. 이것이 바로 많은 기업이 새로운 정보를 수집하기 위해 "오래된" 데이터를 무시하는 이유일 수 있습니다. 나는 급격한 변화가 현재뿐만 아니라 과거를 연구하는 중요한 이유라고 주장하고 싶습니다. 과거 연구와 그로부터 나온 예측을 통해 귀하의 비즈니스는 귀하의 사고에서 결함을 발견하거나 지난번에 효과가 있었던 방법을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.
기존 데이터를 사용한 새로운 분석과 새로운 데이터를 사용한 과거 연구의 재현은 시장이 어떻게 변화하는지 파악하는 데 유용한 도구입니다. 쉽게 다시 생성할 수 있는 방식으로 과거 분석을 저장하면 완전히 새로운 작업을 수행하는 데 드는 비용의 일부만으로 분석을 수행할 수 있습니다. 저렴하고 빠르게 배울 수 있는 기회를 활용하지 않겠습니까?
새로운 발견에는 맥락이 필요하다
과학 분야에서 일하는 사람이라면 누구나 새롭고 놀라운 결과에 지쳤습니다. 마치 그것이 절대적으로 사실인 것처럼 언론에 등장합니다.복제할 수 없는 결과가 포함된 작은 표본을 기반으로 한 연구는 과학자에게는 새로운 것이 아니지만 비즈니스에서는 때때로 작은 표본과 불완전한 정보를 기반으로 결정을 내려야 합니다. 과거 연구 결과를 손쉽게 확인할 수 있으므로 새로운 결과를 맥락에 맞게 배치하는 것이 훨씬 더 쉬워집니다. 상황은 더 나은 정보를 의미하고, 더 나은 정보는 더 나은 결정을 의미합니다. 데이터 없이 문서로 저장된 연구 보고서나 결과를 얻는 데 사용된 단계는 일부 맥락을 제공할 수 있습니다. 하지만 실제로 데이터를 보고 분석을 나란히 다시 생성하는 것이 더 좋지 않을까요?
JMP가 도와드릴 수 있습니다
과학자들은 연구 결과를 쉽게 재현하는 것이 과학 연구 발전의 중요한 부분이라는 것을 깨닫고 재현성을 위한 새로운 도구와 새로운 모범 사례를 개발하기 위해 앞장서고 있습니다. JMP 는 원래 과학자와 엔지니어를 위해 개발되었으며 이러한 모범 사례 중 상당수가 오랫동안 소프트웨어에 내장되어 있었습니다. JMP 스크립팅 언어, 데이터 변경 사항을 투명하게 만드는 데이터 테이블 도구, 실시간 보고서는 모두 통계 분석이 신비스러워서는 안 되며 통계 결과는 재현 가능해야 한다는 철학을 표현합니다. 당신은 할 수 있습니다 JMP를 무료로 사용해 보세요 , 그런데.
고마워요, 첼시! 어떤 종류의 학계에 익숙해지면 그것을 당연하게 여기겠지만(나도 그랬다는 걸 안다), 비즈니스 환경은 학문적 환경과 너무 다르다. 우리는 서로에게서 많은 것을 배울 수 있습니다!
예! 재현 가능한 작업 흐름을 갖는 것은 과학을 비롯한 모든 분야에서 매우 중요하며, JMP에서는 많은 시간을 절약하고 엄청나게 쉽습니다. 
