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자료유형
학술저널
저자정보
V. Kumar (Indian School of Business) Mani Vannanc (Georgia State University)
저널정보
한국마케팅과학회 Journal of Global Scholars of Marketing Science(마케팅과학연구) Journal of Global Scholars of Marketing Science(마케팅과학연구) 제31권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
296 - 317 (22page)

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Statistical methods (SM) have been dominant in generating insights from any type of data for generations. However, with the recent advances in technology, machine learning (ML) has become one of the widely spoken methods to generate insights with more ease of use. While the followers of statistical methods have a differing view point about ML, and the followers of ML have a differing viewpoint about SM, this article isolates the merits of each of these two methods and advances arguments for when to use what method based on the purpose, context, frequency of use, cost, expertise and time. To be specific, the main purpose of SM is for inference and that of ML is prediction. Further, this article goes one step further and creates a scenario where it shows that when we combine the learning from using a statistical method and apply it to machine learning, the ultimate benefit can be greater than the sum of each method’s benefits.
#Statistical modeling #Machine learning #Data management #Customer experience #Statistical methods Introduction

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Balducci, B. / 2018 / Unstructured data in marketing / Journal of the Academy of Marketing Science 46(4):557~590 Crossref Breiman, L. / 2001 / Statistical modeling : The two cultures / Statistical Science 16(3):199~215 Crossref Castellanos, S / Bank of America tech chief defines responsible AI projects google schola Chen, T / Advanced technologies for detecting and preventing fraud at Uber google schola Hair, J. / 2008 / Multivariate data analysis / Pearson Education Inc google schola

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