Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

– самый доступный для проведения анализа настроений.

Обсуждение

На первый взгляд кажется, что в этом сценарии все прошло хорошо. Однако фундаментальный вопрос о важности проекта так и не был поднят. Вместо этого команда проекта попыталась ответить на другой вопрос: «Можем ли мы создать информационную панель для отслеживания настроения клиентов, исходя из содержания их комментариев на страницах компании?» Разумеется, ответ на этот вопрос был положительным. Однако результаты этого проекта для организации оказались бесполезны и даже не важны.

Казалось бы, маркетологи могли бы сказать больше – однако они не были изначально включены в список людей, которых могут затронуть результаты проекта. Кроме того, в подходе команды к решению проблемы проявились два описанных ранее предупреждающих знака – фокус на методологии (анализ настроений) и фокус на конечном результате (информационная панель).

Более того, проектная группа из вышеописанного сценария могла бы выполнить пробный запуск своего решения, предположив, что у нее уже есть информационная панель, которая ежедневно обновляется с учетом результатов анализа комментариев в социальных сетях:

– Можем ли мы использовать полученный ответ? Команда могла бы подумать об актуальности анализа настроений с точки зрения изучения клиентского восприятия. Как команда может использовать полученную информацию? Какую выгоду может извлечь бизнес из знания настроений клиентов, основанного на анализе их комментариев в социальных сетях?

– Чья работа от этого изменится? Предположим, команда убедила себя в том, что знание настроений важно для эффективного управления бизнесом. Но будет ли кто-то следить за показателями на этой информационной панели? Будем ли мы принимать какие-либо меры, если вдруг наметится тенденция к снижению? А к повышению?

На этом этапе в разговор, возможно, вступили бы маркетологи. Но изменили бы они свою повседневную деятельность с учетом полученной информации? Скорее всего, нет. Проект в его нынешнем виде зашел в тупик.

Все было бы иначе, задай они те пять вопросов.

Работа над значимыми проблемами

До сих пор мы объясняли провалы проектов неправильным определением основополагающей проблемы и связывали их с потерей денег, времени и энергии. Однако в мире науки о данных есть более серьезная и весьма неожиданная проблема.

В настоящее время отрасль сосредоточена на подготовке специалистов по работе с данными. Чтобы удовлетворить существующий спрос, всевозможные учебные учреждения выпускают множество критически мыслящих людей. А поскольку работа с данными заключается в нахождении истины, то главные по данным стремятся именно к этому.

Что же происходит, когда они вынуждены браться за проект, который их не вдохновляет, когда им приходится работать над плохо определенной проблемой или когда их навыки становятся всего лишь поводом для хвастовства руководителей?

В этих случаях многие специалисты по работе с данными разочаровываются в своей профессии. Работа над проблемами, которые чрезмерно сосредоточены на технологиях или имеют неоднозначные результаты, вызывает у них раздражение и неудовлетворенность. Сайт Kaggle.com, на котором дата-сайентисты со всего мира соревнуются друг с другом и изучают новые методы анализа данных, провел опрос относительно того, с какими препятствиями эти специалисты сталкиваются на работе[9]. Некоторые из перечисленных далее препятствий напрямую связаны с плохо сформулированными проблемами и неправильным планированием:

– Отсутствие четко поставленного вопроса, на который необходимо дать ответ (с этим столкнулись 30,4 % респондентов).

– Результаты не используются лицами, принимающими решения (24,3 %).

– Отсутствие вклада со стороны экспертов в предметной области (19,6 %).

– Ожидания относительно воздействия проекта (15,8 %).

– Интеграция результатов в решения (13,6 %).

Все это имеет очевидные последствия. Те, кто не удовлетворен своей работой, уходят.

Подведение итогов

Цель данной книги – научить вас задавать больше вопросов. Этот процесс начинается с важнейшего, а иногда и сложнейшего вопроса: «В чем суть проблемы?»

В этой главе вы узнали о том, как можно уточнить и прояснить центральный бизнес-вопрос, а также о том, почему проблемы, связанные с данными и их анализом, особенно важны. Мы перечислили пять важнейших вопросов, которые должен задать главный по данным при определении проблемы, а также предупреждающие знаки, говорящие о риске сбиться с пути. Если при обсуждении вопроса вы замечаете, что фокусируетесь (1) на методологии или (2) на конечных результатах, значит, пришло время взять паузу.

Ответив на все эти вопросы, вы можете приступать к работе.

Глава 2

Что такое данные?

«Если у нас есть данные, давайте смотреть на данные.

Если все, что у нас есть, – это мнения, давайте придерживаться моего»

– Джим Барксдейл, бывший генеральный директор компании Netscape

Многие люди работают с данными, не владея соответствующим языком. Чтобы упростить понимание материала, изложенного в остальной части книги, в этой главе мы поговорим о данных и их типах. Если вы уже проходили базовый курс по статистике или аналитике, термины будут вам знакомы, однако некоторые фрагменты изложенного далее материала могут выходить за рамки вашего обучения.

Данные и информация

Термины «данные» и «информация» часто взаимозаменяемы. Однако в этой книге мы проводим между ними различие.

Информация – это извлеченное знание. Вы можете извлекать знания разными способами – например, путем измерения показателей процесса, размышлений о чем-то новом, изучения произведений искусства и обсуждения некоего предмета. Информация создается постоянно, и ее источниками является множество вещей, начиная с датчиков спутников и заканчивая нейронами в нашем мозге. Однако передать и зафиксировать эту информацию не всегда бывает легко. Некоторые вещи довольно просто измерить, а другие – нет. И все же мы стараемся передавать знания другим и сохранять то, чему научились. Один из способов передачи и хранения информации – ее кодирование. В процессе кодирования мы создаем данные. Таким образом, данные представляют собой закодированную информацию.

Пример набора данных

Содержимое табл. 2.1 рассказывает историю компании, которая каждый месяц проводит различные маркетинговые мероприятия в Интернете, на телевидении или в печатных СМИ (газетах и журналах). Этот процесс каждый месяц генерирует новую информацию. Созданная компанией таблица представляет собой результат кодирования этой информации и, следовательно, содержит данные.

Таблица с данными, подобная табл. 2.1, называется набором данных.

Обратите внимание на то, что эта таблица содержит строки и столбцы, которые играют определенные роли в процессе интерпретации ее содержимого. Каждая горизонтальная строка таблицы представляет собой измеренный экземпляр связанной информации. В данном случае – информации о маркетинговой кампании. Каждый вертикальный столбец таблицы представляет собой список интересующих нас фрагментов информации, имеющих общую кодировку, что позволяет нам сравнивать экземпляры между собой.

Строки подобных таблиц обычно называются наблюдениями, записями, кортежами или испытаниями.