Не будьте специалистом по данным/аналитиком, который использует только жаргон и/или термины, непонятные большинству людей. От этого ты умнее не кажешься. На самом деле, вы отталкиваете людей, выглядите высокомерно и, вероятно, затрудняете реализацию своих собственных объектов (поскольку вы знаете, чего хотите от этого).
Вместо того, чтобы говорить "модель получила показатель f1 0,75" или "все оценки значимы":
1. Предпочитайте осязаемые примеры: «Как видите, все оценщики значимы, а это означает, что вероятность дефолта для клиентов с 60-дневной задержкой платежа действительно увеличивается на 10 %». Другим примером речи с той же точки зрения может быть что-то вроде: «из каждых 10 клиентов, которые не выполняют свои обязательства, наша модель может предсказать/предвидеть в среднем 8».
2. Покажите, какое влияние ваша модель может оказать на бизнес-результаты: «С помощью этой модели мы можем улучшить отношения с клиентами, не нарушающими обязательств, и предоставить более эффективные рассрочки для потенциальных неплательщиков. Мы оцениваем прирост выручки до 10 миллионов долларов в год при более настойчивых рассрочках».
И ваши коллеги, и ваши руководители оценят такой подход. Можете быть уверены, никто не посчитает вас менее умным из-за того, что вы не используете такие умные термины и детали. Просто вы, вероятно, получите гораздо больше морального духа и сочувствия от тех, кто в этом участвует.
Ps.: Поскольку мы работаем с вероятностью, будьте осторожны со словами, которые вы выбираете во время презентации. Помните, что когда речь идет о статистике, ничто не гарантируется полностью, все зависит от случая. Ложные обещания будут мешать построению культуры, основанной на данных.
