Оценка качества решения в анализе данных – сложный и неоднозначный вопрос. Мы полагаемся на аналитические модели для разработки стратегии, оценки эффективности, выделения целевых сегментов, распределения маркетинговых бюджетов. Но как быть уверенным, что аналитическая модель «хорошая»?

Некоторые статистические методы имеют четкий критерий качества: например, уровень значимости, R2 в регрессионном анализе (и то, есть большая разница «приемлемости» его величины среди социологов и эконометристов). В некоторых методах используется процент верных предсказаний.

А как быть с теми методами, в которых нет этих формальных критериев? Например, в анализе соответствий, методе главных компонент, кластерном анализе? Сегментации – это вообще отдельная «песня» с точки зрения критериев качества! В сегментации критично все: выбор кластеризующих переменных, приведение их к оптимальной шкале, использование подходящего метода кластерного анализа с подходящим расстоянием, и, наконец, вершина: определение количества кластеров. На каждом из этих шагов нет четких однозначных критериев, таких, как R2. И, следовательно, критическую роль приобретает опыт исследователя, который эти методы применяет.

Как оценивать качество решения в этих случаях? На что обращать внимание? И, самое главное, как правильно интерпретировать результаты таких методов? Как избежать распространенных ловушек? Будем разбираться на вебинаре 30 июня.

Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder агентства RADAR

Формат: Zoom-конференция

Дата и время: 30 июня 2022, начало в 19:00

Участие бесплатное, необходима регистрация