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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Quantifying the Value

verfasst von : Steven Flinn

Erschienen in: Optimizing Data-to-Learning-to-Action

Verlag: Apress

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Abstract

In the last chapter, we reviewed some examples of working backward from decisions to understand the value of addressing bottlenecks on actionable learning. For instance, for the pricing example, we needed to understand how much more profit would be expected to be attained if we could better estimate competitors’ bids. And, more particularly, we wanted to know how much more profit would be expected for various levels of accuracy in predicting competitors’ bids. With that information in hand, we could then work backward in our straightforward way to identify the constraints that contributed to the current state of less-than-perfect-predictability of competitors’ bids and determine what it would be worth to resolve those constraints, starting with the constraint that was identified to be the current most-limiting factor in the data-to-learning-to-action chain.

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Fußnoten
1
For a comprehensive review of decision analysis, including value of information–related concepts and more-complex examples than those discussed in this chapter, see Howard and Abbas, Foundations of Decision Analysis, Pearson Education Ltd (2016).
 
3
Taleb, Nassim Nicholas. The Black Swan: the impact of the highly improbable (2nd ed.) (London: Penguin, 2010).
 
4
See, for example, the following research, which is indicative of limited Bayesian processing at lower levels of cognition:​ Devkar, Deepna, Anthony A.​ Wright, and Wei Ji Ma, “Monkeys and humans take local uncertainty into account when localizing a change”, Journal of Vision 17(Sept. 2017): 4. doi:10.​1167/​17.​11.​4
 
Metadaten
Titel
Quantifying the Value
verfasst von
Steven Flinn
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Apress
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3531-7_6