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Una buena práctica para el análisis estadístico en un entorno de negocios

(Mientras me doy cuenta de que esto no es estrictamente acerca de las estadísticas, se trata de la difusión de las estadísticas en un entorno de negocios, así que tengo asumido que es todavía en el tema gama de CV)

Una breve bits de fondo:

Nuestro entorno de negocios (y sospecho que otros entornos) tienen una función de apoyo que se especializan en el análisis estadístico y la investigación. Trabajamos en estrecha colaboración con la Inteligencia de Negocios y son llevadas a cabo por otros departamentos para producir piezas de trabajo. En efecto, los datos, análisis y conclusiones que no nos pertenecen: recopilamos los datos, realizar el análisis y extraer conclusiones para el comisionado para el uso dentro de su trabajo.

Lo que quiero hacer:

Actualmente, estamos bastante de un laissez-faire. Un individuo de la función de apoyo se asigna cuando el trabajo es un encargo, los datos se recogen (o extraído, si es que existe, por Business Intelligence), analizado y el conjunto final de conclusiones que se envía a la comisaria. Este ha sido vagamente justificado sobre la base de que no es el papel del comisario de leer a través de los análisis; es nuestro papel como una función de apoyo para asegurarnos de brindar el derecho del análisis de las preguntas o temas que el comisario quiere explorar.

Quiero invocar un poco más la estructura en el enfoque para hacer

a) nuestro análisis de una calidad superior;

b) proporcionar defensibility cuando nuestro análisis puede llevar a tomar malas decisiones; y hacer

c) nuestro análisis más transparente así que no son vistos como una "caja negra" que toma los datos y obtiene resultados.

Mis pensamientos iniciales han sido:

  1. Producir un documento técnico con cada pieza de trabajo que justifica el enfoque adoptado, los supuestos, los problemas encontrados, las incertidumbres que existen, etc. Mientras esto no necesariamente ser leído por todo el mundo, debe ser utilizado como un medio para explicar el comisionado de las consecuencias de la utilización de las conclusiones extraídas. Esto transfiere parte del riesgo a donde se siente como debe estar: con el comisario.

  2. Restringir el análisis a un paquete como Stata, SPSS o R, y requieren de un conjunto completo de código para ser producido junto con el documento técnico. Todos nosotros tenemos la costumbre de usar Microsoft Excel para algunos tipos de análisis (mala costumbre más que nada). Sin embargo, Excel, no promueve fácil reproducibilidad de los análisis. Esto ayuda a defender la función de apoyo cuando nuestro análisis es cuestionada, crea transparencia en nuestro enfoque, sino que también hace el papel de (3) mucho más fácil:

  3. Asignar un revisor para cada pieza de trabajo que debe "refrendar" el trabajo antes de que sea enviado a la comisaria. Por la contrafirma, que distribuye la integridad de los análisis a través de 2 personas y les anima a trabajar juntos (con 2 cabezas piensan mejor que 1). Esto debería mejorar la calidad de los análisis y también proporcionar algunos defensibility.

Hay otras facetas de buenas prácticas que se pueden aplicar en un entorno de negocio de este tipo?

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AusTravel Puntos 6

Mi consejo en dos palabras (TL;DR modo): reproducible de la investigación.

Para más detalles - en gran parte por no repetirme que me remito a mis respuestas en otros lugares en StackExchange. Estas respuestas representan mis pensamientos (y algo de experiencia) sobre los temas:

Nota Final (lo siento, si usted encuentra que es obvio): independientemente del tipo de entorno de su negocio (que no es claro, por cierto), yo recomendaría empezar desde el lado comercial de las cosas y crear un análisis de datos de la arquitectura, que, como todos los relacionados con la informática) debe estar alineado con la arquitectura del negocio, incluyendo los procesos de negocio, unidades de la organización, su cultura y su gente. Espero que esto es útil.

ACTUALIZACIÓN: En lo que respecta a la creación de una nueva o la mejora de uno existente análisis de datos de la arquitectura (también conocida como arquitectura de datos, en la arquitectura de la empresa terminología), pensé que estos dos conjuntos de diapositivas de la presentación puede ser de utilidad: este y este.

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Aksakal Puntos 11351

En la banca de la modelización debe cumplir con el modelo de gestión del riesgo de directrices, tales como OCC 2011-12. Creo que es un interesante documento, incluso si usted no está en la banca.

MathWorks tiene este artículo en el modelado de las normas.

Desde el modelado consiste en un software de escritura de una u otra forma puedo utilizar elementos de la metodología de desarrollo de software, especialmente cuando se trata de pruebas y pruebas de unidad. Yo también emplean la configuración del software de gestión de herramientas como SVN. Hay mucho que el modelado de los equipos pueden aprender de los programadores en términos de la gestión de proyectos de software complejos, tales como el problema de los sistemas de seguimiento y CMS.

Una de las cosas más importantes es la metodología y el proceso de desarrollo del modelo de ciclo de vida. Crear la pauta de cómo desarrollar los modelos, y prueba de ellos, la lista de las herramientas estándar y prueba etc. Por ejemplo, elija uno o dos de bondad de ajuste de las pruebas, y utilizar en todas partes.

Crear plantillas de todo: modelado de secuencias de comandos, white papers, presentaciones, etc. Por ejemplo, yo tengo las plantillas de Látex para la totalidad de la documentación, por lo que nuestros papeles blancos de aspecto muy similar y todo el mundo sabe dónde buscar información. Tenemos secciones estándar, tales como la estadística descriptiva y columnas estándar en ellos, tales como la curtosis, la primera y la última observación fecha etc.

Tiene el laboratorio de diario. Esto es una cosa que la ciencia con la gente debería haber aprendido de Doctorado: mantener un registro diario de todas las investigaciones, ideas y sobre todo las decisiones. Cuando se decidió a utilizar ARIMA en lugar de GARCH, registro en el diario de laboratorio y describir el motivo de la decisión. Abajo en el camino, la gente tiende a olvidar las razones detrás de las decisiones, por lo que es importante para grabarlos. Por desgracia, la gente de ciencias sociales orígenes no tienen hábito de mantener el laboratorio de revistas, es un problema.

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nikolaMM94 Puntos 38

Otro aspecto de buena práctica es la disciplina en la primera etapa de puesta en marcha. Esto podría incluir cosas básicas como acordar por escrito lo que es requerido por el comisionado (para evitar malentendidos y conflictos posteriores) y aclarando que en la empresa tiene la autoridad de trabajo de la comisión (un primer paso para asegurar que la función es atender las necesidades reales de negocio y no sólo caer cualquier persona que tiene una idea brillante).

La disciplina en la puesta en servicio debe también promover el diálogo constructivo previo a un acuerdo sobre el trabajo a realizar. Aquellos puesta en marcha puede tener una vaga idea de lo que necesitan, pero tiene dificultad en la formulación de precisión, o si ellos ofrecen una formulación precisa no puede ser lo que es más relevante para las necesidades de su negocio (por ejemplo, se podría pedir una investigación de las razones para un a corto plazo la caída en las ventas, cuando lo que realmente está interesado en son de más largo plazo en los factores que impulsan las ventas). Los estadísticos y los investigadores pueden ser buenos en la formulación de preguntas específicas o planes de trabajo, pero menos capaces de identificar lo que será útil para el negocio. Hay sugiero un paralelo con las buenas prácticas en la investigación académica, que establece una distinción entre preguntas de investigación la identificación bastante amplia de temas de interés y de investigación, hipótesis y objetivos dentro de los temas que son lo suficientemente específicos para llevar a bien definidos los estudios de investigación. Por tanto, puede ser útil pensar de los comisionados como generar el equivalente de las preguntas de investigación y los estadísticos y los investigadores como de ayudarles a identificar más específicos de los programas de trabajo pertinentes a esas preguntas.

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goodsamaritan Puntos 56

Creo que tienes parte de la respuesta en la pregunta - "una buena estructura" es la clave.

Yo soy ingeniero y trabajo en roles que destacar una aplicación similar - en el que se presentó a los problemas para proporcionar asistencia con el análisis y mejora de los resultados, pero son de un asesor en lugar de ejecutor de papel.

Los mejores enfoques, que he visto, son los que no son demasiado prescriptiva o suelto para asegurar el derecho a la cantidad de evidencia de que el trabajo fue realizado con diligencia - que es lo que creo que usted está después.

Seis Sigma (que es un poco de un sucio plazo en algunos lugares que he trabajado) y otros methodoligies proporcionar un marco para abordar, resolución de problemas y la incrustación de una solución. Porque se basan en un marco, que puede ser auditado. La clave es asegurarse de que todo el mundo está capacitado en la metodología Y tienen una buena plantilla que es auditable.

Por ejemplo, usted probablemente querrá la soluciones de una norma - esto no es definido por el programa utilizado, sino más bien si se puede realizar un seguimiento de los pasos de análisis utilizado en una fecha posterior y estar convencido de que el trabajo fue terminado a un estándar. Proporcionar hitos - por ejemplo, los puntos de control donde se puede auditoría será más fácil que tratar de auditoría al final del proyecto.

Volviendo a Seis Sigma, algunos de los enfoques podría ser de auditoría al Definir el escenario, después de Medir y Analizar, y por último en la conclustion (después de Mejorar y Controlar).

Seis Sigma no es ciertamente el mejor en todas las situaciones, pero lo recomiendo como un posible punto de partida.

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