D2A

"Action. Action. Action."

我是電機系出身的，在學校的時候學過 D2A converter （但現在全還給學校了），也就是 Digital-to-Analog converter 的縮寫。只是這篇文章不談如何把數位訊號轉換成類比訊號，標題的 D2A 是指 Data to Action ，因為資料分析的最終目的是讓我們決定採取（或決定不採取）行動。

我在十年前幫客戶建分群模型時，不時被客戶 challenge 說他們要的是 actionable segments。所以在說明分群結果時，我們非常重視是否真的 actionable。沒想到十年過去，我還在協助（其他的）客戶建分群模型。我用 k-means clustering 這個廣泛運用的演算法來說明建置顧客分群模型過程中要注意的事項，但是這回客戶 challenge 我的不是如何證明結果是不是 actionable ，而是質疑我為什麼還用這麼「古老」的演算法？為什麼不用新發展出來、可以自動算出「最佳」分群數的 clustering 演算法？