हो सकता है कि फिल्म में स्टैलोन का कैच वाक्यांश हो जज ड्रेड, लेकिन इन दिनों एक CMO (मुख्य विपणन अधिकारी) या आपके मार्केटिंग रणनीतिकार भी आसानी से उस वाक्यांश को कह सकते हैं।
$config[code] not foundइन दिनों विश्लेषणात्मक समाधान कई स्रोतों से अधिक डेटा को तोड़ रहे हैं, अधिक सटीक बिक्री और परिचालन मॉडल बना रहे हैं। व्यवसाय नवाचार के माध्यम से प्रतिस्पर्धा करना सीख रहे हैं, लेकिन एक मॉडल विश्लेषण और अवधारणाओं की मात्रा कैसे प्रस्तुत करता है?
प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स: एरिक साइगल द्वारा क्लिक, बाय, लाइ, या डाई की भविष्यवाणी करने की शक्ति, पीएचडी व्यवसाय प्रबंधकों के लिए संभावनाओं और मिथकों को समझने के लिए एक स्पष्ट कॉल के रूप में कार्य करता है।
सीगल प्रीडिक्टिव एनालिटिक्स वर्ल्ड का संस्थापक सम्मेलन अध्यक्ष है और एनालिटिक्स सर्विसेज फर्म, प्रेडिक्ट इम्पैक्ट का अध्यक्ष है।
जब मैं पूरी किताब में आया तो मैं वास्तव में उत्साहित था। इस साल कई नई एनालिटिक्स किताबें जारी की जा रही हैं, इसलिए मैंने विली से एक समीक्षा कॉपी मांगी।
मूल बातें नीचे तोड़ - कैसे डेटा अपने ग्राहकों से संबंधित है
शब्द "एनालिटिक्स" का अर्थ ग्रीक में "टूटना" है।
प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स में इस तरह के ब्रेक का मतलब है, दिए गए संसाधनों के साथ नए अवसरों की खोज के लिए डेटा का सहसंबंधी होना। यह नई क्षमता भी संगठनों में विभाग "साइलो" को तोड़ रही है, हमारे व्यवहार में हमारी प्राथमिकताएं और समय पर, हमारी गोपनीयता के उपाय।
सीगल ने नोट किया कि लोग अवसर की सर्वव्यापीता को कैसे अनदेखा कर सकते हैं:
"ज्यादातर लोग डेटा में कम दिलचस्पी नहीं ले सकते। यह ऐसी सूखी, उबाऊ सामग्री की तरह लग सकता है *** मूर्ख मत बनो। सच्चाई यह है कि डेटा अनुभव का एक अनमोल संग्रह है, जिसमें से सीखना है। प्रत्येक चिकित्सा प्रक्रिया, क्रेडिट आवेदन, फेसबुक पोस्ट, फिल्म सिफारिशें, धोखाधड़ी अधिनियम, स्पैम ई-मेल और किसी भी प्रकार की खरीद - प्रत्येक सकारात्मक या नकारात्मक परिणाम, प्रत्येक सफल या असफल बिक्री कॉल, प्रत्येक घटना, घटना या लेनदेन - डेटा के रूप में एन्कोडेड है और भण्डारित। यह ग्लूट प्रतिदिन अनुमानित 2.5 क्विंटल बाइट्स से बढ़ेगा … "
साइगेल सात अध्यायों का उपयोग यह दिखाने के लिए करता है कि कैसे हम अपनी समझ को बढ़ा रहे हैं - और हमारी गलतफहमी - डेटा के माध्यम से दुनिया की। Hewlett-Packard एनालिटिक्स का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करता है कि क्या आप अपनी नौकरी छोड़ने पर विचार कर रहे हैं - यह देखते हुए कि नए कर्मचारी की तलाश में प्रतिधारण से अधिक खर्च हो सकता है एक और दिलचस्प सहसंबंध प्रयोग "चिंता सूचकांक" है, जो एसएंडपी 500 के प्रदर्शन के खिलाफ ब्लॉग का उल्लेख करता है।
$config[code] not foundमज़ेदार सहसंबद्ध प्रेक्षण निरस्त होते हैं - व्यावहारिक मापक प्रसन्नता के बीच, यह है कि शाकाहारियों को कम उड़ानें याद आती हैं (“एयरलाइन ग्राहक जो शाकाहारी भोजन को प्री-ऑर्डर करते हैं, उनकी उड़ान की संभावना अधिक होती है… ग्राहक को प्रतीक्षित एक व्यक्तिगत या विशेष भोजन का ज्ञान। प्रोत्साहन या प्रतिबद्धता की भावना स्थापित करता है। ”)। ये चर्चाएँ व्यक्ति को फ्रेम कर सकती हैं; मौजूद ग्राहकों के प्रकार:
"अपने बहुत ही डिजाइन के द्वारा, पीए (प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स) सेरिंडिपिटी को बढ़ावा देता है। भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग एक व्यापक, खोजपूर्ण विश्लेषण करता है, कई भविष्यवक्ताओं का परीक्षण करता है और इसलिए आश्चर्यजनक निष्कर्षों को उजागर करता है। ”
आप बता सकते हैं कि साइगेल इस विषय को निहारता है, लेकिन पाठक को अंधा या झूठी बिक्री के साथ नहीं। जब वह कहता है, "डेटा प्रॉफिटर्स मूल्य देखते हैं और मूल्य रोमांचक है," आपको पता है कि वह वास्तव में इसका मतलब है।
ग्राहक की गर्भावस्था के लक्ष्य के आउट होने पर फॉक्स समाचार सेगमेंट पर "फॉयल" के रूप में इस्तेमाल होने के बाद सीगल आगे की व्यक्तिगत जानकारी साझा करता है। गोपनीयता की बात करें तो, सीगल बुद्धिमानी से विषय के लिए एक अध्याय समर्पित करता है। वह इसका इस्तेमाल कम से कम पूर्वाग्रह के साथ मिथक को नष्ट करने के लिए करता है, जैसे डेटा खनन से भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को अलग करना:
"पीए भविष्य कहनेवाला में और स्वयं गोपनीयता पर आक्रमण नहीं करता है - इसकी मूल प्रक्रिया गोपनीयता आक्रमण के विपरीत है। हालांकि इसे कभी-कभी डेटा माइनिंग कहा जाता है, पीए किसी भी व्यक्ति के डेटा को "ड्रिल डाउन" नहीं करता है। इसके बजाय, पीए वास्तव में "सीखने के पैटर्न" को रोल करता है जो सामान्य रूप से ग्राहक रिकॉर्ड के बड़े पैमाने पर क्रंचिंग नंबर के माध्यम से सही होता है। "
निजीकरण कार्यक्रमों के साथ खतरों को समझने में ऐसे भेद महत्वपूर्ण हैं। इस पुस्तक को पढ़ने से उन प्रबंधकों को मदद मिलेगी जो सोचते हैं कि डिजिटल का मतलब केवल एक स्विच को फ्लिप करना है।
छोटे और बड़े व्यवसाय इस पुस्तक का उपयोग फ्रेम में मदद करने के लिए कर सकते हैं जो डेटा के सेगमेंट को समझ में आता है। उदाहरण के लिए, सिएगेल बताते हैं कि एक लर्निंग मशीन एक निर्णय आरेख के माध्यम से कैसे काम करती है - हालांकि इसका उपयोग उद्यम-स्तर की भविष्य कहनेवाला मॉडल को फ्रेम करने के लिए किया जाता है, छोटे व्यवसाय अपने स्वयं के डेटा कॉन्डम को तैयार करने में विचार का उपयोग कर सकते हैं।
अन्य मुख्य आकर्षण में चेस बैंक के बंधक जोखिम पूर्वानुमान मॉडल शामिल हैं, गेम शो जॉट्स्की पर वाटसन के लिए आईबीएम के डेटा उपयोग और भविष्य में उपयोग में आने वाले पूर्वानुमान मॉडल का 147-उदाहरण क्रॉस-इंडस्ट्री टेबल है।
यह पुस्तक अन्य विश्लेषणात्मक ग्रंथों के साथ तुलना कैसे करती है?
इस पुस्तक को डेटा आधारित विपणन के विस्तार और डेवनपोर्ट की तुलना में अधिक विशिष्ट माना जाता है कार्यस्थल पर विश्लेषण (डेवनपोर्ट जिस तरह से एक प्रस्तावना प्रदान करता है)।
पुस्तक में ऐसी टिप्पणियां हैं जो अविनाश कौशिक की पुस्तक की तुलना में एक स्पिन से कम के साथ, डेटा को मनोरंजक बना सकती हैं वेब विश्लेषिकी 2.0 । अंततः यह कुछ विचारों को विकसित करने के लिए एक उत्कृष्ट प्राइमर है कि डेटा किसी व्यवसाय को कैसे बढ़ा सकता है।
इससे पुस्तक अधिक क्रियाशील हो जाती है बड़ा डाटा, हालांकि कोई गहरी डेटाबेस चर्चा शामिल नहीं है।
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भविष्यिक विश्लेषण उत्कृष्ट है, न केवल इसकी प्रवृत्ति के लिए दिन के विषय के लिए, बल्कि जिस तरह से यह अपने विषय को मानता है - सही वैज्ञानिक संदेह के साथ सम्मान और श्रद्धा।
यह पुस्तक थॉमस डेवनपोर्ट, एरिक स्टर्न और एरिक स्टीगेल जैसे व्यावसायिक खुफिया पेशेवरों के काम का सम्मान करती है। यह अपने व्यवसाय के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को बढ़ाने के लिए विश्लेषणात्मक चिकित्सकों या प्रबंधकों का सम्मान करता है।
मुझे यह जानने के लिए डेटा की आवश्यकता नहीं है कि प्रतिस्पर्धात्मक लाभ वह है जो किसी व्यवसाय की तलाश में है।
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