预测分析专家必须具备一副好口才?

日期: 2012-06-04 作者:Mark Brunelli翻译:茶一峰 来源:TechTarget中国 英文

据业内人士称,组建预测分析团队成功与否的关键在于人员的统计分析能力,而更重要的则是表达能力。

  来自美国保险公司XL的战略分析副总裁Jennifer Golec说,由于很多时候预测分析团队人数并不多,这就要求人员具备多种才能。多面手的适应性很强,可以应对资源不够的时期。

  Golec说,如果预测分析专家还能充当程序员就更好了,因为他们的工作内容包括大量的信息处理与探索性分析。我们可以使用商业软件来协助工作,但是人员自身的编程能力无法替代,尤其在对数据的控制、精处理和新变量的生成方面会派上很大的用场。

  预测分析专家的统计分析能力也得过硬。在构建多变量模型与统计工具时,我们需要对多种变量进行分析来预测结果。

  Golec继续说:“还有一点,对你的表达能力也有要求。得出结果以后,还需要解读它们。也就是说,首先你需要从分析数据中真正地洞察出其中的意义,然后把它们转述出来。如果做不到这一点,再好的模型也毫无用处,无法进行实施。”

  还记得去年入围奥斯卡的那部《点球成金》吗?影片讲述了奥克兰运动家队的总经理Billy Beane通过分析技术来评估球员,从而组建了一支伟大的棒球队的故事。这部电影也许会给观众造成一种错觉——分析技术就是用于裁员或精简的。Golec认为不尽然,企业必须深度理解分析模型结果对于现实商业世界的积极作用。

  Golec说:“这就像我们有时会提到的关于SAS的弊端。他们总认为很容易,把数据汇集起来,按下按钮,完了。其实我们必须在对结果的解读方面多下功夫,否则一不小心就会把垃圾信息当宝。”

  分析技术可降低损失率

  Golec拥有密苏里大学的经济学博士学位,曾在The Hartford(知名保险公司)负责预测分析项目,大约半年前开始为XL Insurance及其全球总公司XL Group PLC工作。

  她在刚上任时的工作之一就是寻找软件供应商,为公司开展首个预测分析项目。XL Insurance实施这个项目的原因就是希望可以更好地规避不必要的风险,最终达到降低损失率的目的。

  Golec说:“我们公司的损失率是保险金额的流失,因此损失率越小,盈利就越多。”

  Golec非常认真地考虑过2011年被IBM收购的SPSS和Wolfram Research的Mathematica工具,但是鉴于过去在SAS公司的从业经历,她决定还是试一下SAS的软件。

  她解释道:“其中一半的任务都是收集数据、处理数据并为建立模型做准备;从这一点上,SAS能够很好地将数据整合成我们想要的模型。”

  XL Insurance使用了多款SAS产品,其中包括:

  SAS/STAT:一款统计分析工具

  SAS Graph:一款可视化工具,可将信息以图表形式呈现给用户

  SAS Enterprise Guide(EG):可简化数据存储的探索性分析流程

  JMP:一款数据可视化工具

  “通过使用EG,我很快就能清楚地了解目前手头上的信息,并加以整理,比如删减数据、清除记录、生成导出变量或预测变量等等;”Golec说,“我们还在使用JMP,它应该是一款对数据理解很有帮助的工具。”

  预测分析工具的实施

  XL Insurance的团队目前正在为风险评估建立预测模型。Golec说,他们下一步的工作就是应用这些模型、仔细监控它们并测评出结果。

  Golec提到,实施阶段最大的挑战主要是管理模式的改变;更准确地说,是怎样让员工将预测分析纳入他们的日常工作中。还有一个难点在于如何对所有工作流程与架构变化进行合理归档。

  “另外,我们还得想办法如何对它们进行查找,必须万无一失;”她说,“但我认为实施的终极意义还是在于使用,不浪费采购资源才是最重要的。”

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