Читать книгу "Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон"

Что такое анализ данных?

Уделим немного времени самому термину «анализ». Он происходит от древнегреческого ἀνά [ana] + λύω [luō], что означает «освобождать», «распутывать». В этом есть смысл, но слишком высокопарный, чтобы помочь нам уловить, что это действительно означает. Для целей бизнеса можно воспользоваться определением Марио Фариа из главы 1:

Анализ — преобразование данных в выводы, на основе которых будут приниматься решения и строиться действия с помощью людей, процессов и технологий.

Давайте остановимся на этом подробнее. Надеюсь, из главы 2 и главы 3 у вас уже сложилось понимание, что такое массив данных, а вот что такое аналитические выводы?

Согласно «Википедии», аналитические выводы — понимание конкретных причин и следствий в конкретном контексте[74]. В английском языке у этого термина (insight) есть несколько сопутствующих значений:

• информация;

• «озарение» — понимание внутренней сути вещей и процессов;

• самоанализ;

• проницательность, способность делать глубокие наблюдения и выводы;

• понимание причин и следствий на основе установления взаимосвязи и поведения в рамках модели, контекста или сценария.

Итак, понимание взаимосвязи причин и следствий, понимание внутренней природы вещей и процессов и так далее. Это будет нам полезно.

Термин «информация»[75], то есть «результат обработки данных для придания им контекста и смысла», часто используется как синоним термина «данные», хотя технически это не одно и то же (см. ниже врезку, а также статью The Differences Between Data, Information and Knowledge («Разница между понятиями “информация”, “данные” и “знания”»)[76].

ДАННЫЕ, ИНФОРМАЦИЯ И ЗНАНИЯ

Данные представляют собой сырые, необработанные факты об окружающем мире. Информация — собранные, обработанные данные, в то время как знания — это набор ментальных моделей и убеждений об окружающем мире, который сформировался на основе информации, полученной на протяжении какого-то периода времени.

Температура на данный момент составляет 6 °C. Это количественный факт. Он существует и соответствует действительности вне зависимости от того, зафиксировал ли его кто-то. К сожалению, этот факт бесполезен (для всех, кроме меня), так как из-за отсутствия контекста (когда? где?) он не позволяет сделать никаких выводов.

В Нью-Йорке 2 ноября 2014 года в 10 утра температура составила 6 °C. У этих данных есть контекст. Однако это по-прежнему лишь констатация факта без интерпретации.

Температура 6 °C гораздо ниже климатической нормы. Это информация. Мы обработали данные и объединили их с другими данными, чтобы определить понятие климатической нормы и оценить, как соотносятся значения.

При температуре 6 °C на улице прохладно, я надену пальто. Вы объединили информацию за какой-то период времени и построили мыслительную модель, что это означает. Это знания. Конечно, все эти модели относительны. Например, житель Аляски может посчитать температуру 6 °C в ноябре не по сезону теплой.

Исходя из глубины информации, мы вновь можем вернуться к подробному определению анализа (рис. 5.1). Хотя в нем по-прежнему остаются такие термины, как «понимание» и «контекст», надеюсь, теперь у вас более четкое представление о том, что такое анализ, по крайней мере концептуально. На этом новом уровне понимания давайте изучим набор инструментов, находящийся в распоряжении аналитиков. Сейчас речь идет не о программных инструментах, таких как Excel или R, а о статистических инструментах и о видах анализа данных, которые можно проводить.

Рис. 5.1. Результат двухуровневого раскладывания определения термина «анализ»

Виды анализа данных

Джеффри Лик, старший преподаватель биостатистики в Университете Джонса Хопкинса, а также один из редакторов блога о статистике[77], выделяет шесть типов анализа данных[78]. Они перечислены далее от простого к сложному:

• описательный (descriptive);

• разведочный (exploratory);

• индуктивный (inferential);

• прогностический (predictive);

• каузальный (причинно-следственный) (causal);

• механистический (mechanistic).

Мы рассмотрим первые пять типов анализа. Механистический тип в большей степени связан с фундаментальной наукой, исследованиями и разработками, и к нему больше подходит термин «моделирование», чем «анализ». Механистическое моделирование и анализ отличаются очень глубоким пониманием системы, которое приходит в результате многолетнего контролируемого изучения стабильной системы посредством большого числа экспериментов. Именно на этом основана моя ассоциация с фундаментальной наукой. Это редкость для большинства компаний, за некоторыми исключениями, такими как научно-исследовательские подразделения фармацевтических компаний и инженерно-проектные подразделения технических компаний. Иными словами, если вы проводите анализ данных на этом уровне, который представляет собой вершину анализа, то практически наверняка вам не требуется читать в этой книге, как его выполнять. Если вернуться к главе 1, то сейчас у вас должен прозвучать звоночек. Ранее мы говорили о восьми уровнях аналитики. Сейчас мы говорим о шести типах анализа данных, при этом у нас встретилось всего одно общее слово — «прогностический». Что все это значит?

В предыдущем списке перечислены типы статистического анализа. Важно отметить, что они могут относиться к разным уровням аналитики. Например, на основе разведочного анализа данных (о котором шла речь в главе 2) можно подготовить ad hoc отчет (уровень аналитики 2). Также на его основе можно сформулировать бизнес-логику для системы оповещения (уровень аналитики 4), например определить 98-й процентиль в распределении и установить сигнал оповещения, если соответствующий показатель превысит этот уровень.