論文の概要: Augmenting Decision Making via Interactive What-If Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06160v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 17:54:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:06:38.323047
• Title: Augmenting Decision Making via Interactive What-If Analysis
• Title（参考訳）: 対話型What-If分析による意思決定の強化
• Authors: Sneha Gathani and Madelon Hulsebos and James Gale and Peter J. Haas and \c{C}a\u{g}atay Demiralp
• Abstract要約: 現在、ビジネスユーザーは長期にわたる探索分析を行う必要がある。 データセットの複雑さの増大と人間の認知的限界が組み合わさって、複数の仮説を乗り越えることが困難になる。 ここでは、ビジネスユーザがデータ属性の集合間の関係(機能)について対話的に学び、推論できるために必要な4つの機能について論じます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.920817773181235
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fundamental goal of business data analysis is to improve business decisions using data. Business users such as sales, marketing, product, or operations managers often make decisions to achieve key performance indicator (KPI) goals such as increasing customer retention, decreasing cost, and increasing sales. To discover the relationship between data attributes hypothesized to be drivers and those corresponding to KPIs of interest, business users currently need to perform lengthy exploratory analyses, considering multitudes of combinations and scenarios, slicing, dicing, and transforming the data accordingly. For example, analyzing customer retention across quarters of the year or suggesting optimal media channels across strata of customers. However, the increasing complexity of datasets combined with the cognitive limitations of humans makes it challenging to carry over multiple hypotheses, even for simple datasets. Therefore mentally performing such analyses is hard. Existing commercial tools either provide partial solutions whose effectiveness remains unclear or fail to cater to business users. Here we argue for four functionalities that we believe are necessary to enable business users to interactively learn and reason about the relationships (functions) between sets of data attributes, facilitating data-driven decision making. We implement these functionalities in SystemD, an interactive visual analysis system enabling business users to experiment with the data by asking what-if questions. We evaluate the system through three business use cases: marketing mix modeling analysis, customer retention analysis, and deal closing analysis, and report on feedback from multiple business users. Overall, business users find SystemD intuitive and useful for quick testing and validation of their hypotheses around interested KPI as well as in making effective and fast data-driven decisions.
• Abstract（参考訳）: ビジネスデータ分析の基本的な目標は、データを使用してビジネス決定を改善することである。 営業、マーケティング、製品、運用マネージャといったビジネスユーザは、顧客の維持、コストの削減、販売の増加といった重要なパフォーマンス指標(KPI)の目標を達成するために意思決定をすることが多い。 ドライバーとして想定されるデータ属性とKPIに対応するデータの関係を発見するには、現在、ビジネスユーザーは、複数の組み合わせとシナリオを考慮し、スライシング、ディクシング、そしてデータ変換を行いながら、長い探索的な分析を行う必要がある。 例えば、年四半期にわたる顧客保持の分析や、顧客層を越えた最適なメディアチャネルの提案などです。 しかし、データセットの複雑さの増加と人間の認知的限界が組み合わさって、単純なデータセットであっても、複数の仮説を乗り越えることは困難である。 そのため、そのような分析を精神的に行うのは難しい。 既存の商用ツールは、まだ有効性が不明な部分的なソリューションを提供するか、ビジネスユーザを満足させることができない。 ここでは、ビジネスユーザがデータ属性のセット間の関係(機能)を対話的に学び、推論できるようにする必要があると考える4つの機能について論じる。 対話型ビジュアル分析システムであるsystemdでは,これらの機能を実装して,ビジネスユーザがどのような質問をすれば,そのデータを試すことができる。 マーケティングミックスモデリング分析,顧客保持分析,取引クローズ分析という3つのビジネスユースケースを通じてシステムを評価し,複数のビジネスユーザからのフィードバックを報告する。 全体として、ビジネスユーザは直感的で、興味のあるkpiに関する仮説の素早いテストと検証、効果的で迅速なデータ駆動決定に役立ちます。

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