«Хорошо сформулированная проблема – это наполовину решенная проблема»
– Чарльз Кеттеринг, изобретатель и инженер
Вот пять вопросов, которые вам следует задать, прежде чем приступать к работе с данными:
1. Почему эта проблема важна?
2. Кого затрагивает эта проблема?
3. Что, если у нас нет нужных данных?
4. Когда проект будет завершен?
5. Что, если нам не понравятся результаты?
Мы хотим научить вас вовремя замечать предупреждающие знаки и сообщать о возникающих проблемах. Вот пять вопросов, которые вам следует задать, прежде чем приступать к работе с данными:
1. Почему эта проблема важна?
2. Кого затрагивает эта проблема?
3. Что, если у нас нет нужных данных?
4. Когда проект будет завершен?
5. Что, если нам не понравятся результаты?
По сути, команды должны ответить на вопрос: «Действительно ли это реальная бизнес-проблема, которую необходимо решить, или мы занимаемся анализом данных ради него самого?»
Однако ключевым аспектом правильного осмысления и использования данных является признание возможности принятия неверного решения. Это означает понимание и распространение информации о рисках и неопределенностях. Но эта идея где-то затерялась.
Промышленный комплекс науки о данных в своем высокомерии нарисовал картину уверенности и простоты, и некоторые люди на нее купились. Возможно, такова человеческая природа: люди не хотят признавать, что не знают будущего. Однако ключевым аспектом правильного осмысления и использования данных является признание возможности принятия неверного решения. Это означает понимание и распространение информации о рисках и неопределенностях. Но эта идея где-то затерялась. Мы наде
Допущение независимости фактически связанных между собой событий – распространенная ошибка в статистике
Допущение 3. Дата-сайентисты – это единороги, обладающими всеми необходимыми навыками.
Мы привыкли полагать, что дата-сайентисты, умеющие разрабатывать модели, также способны решать все остальные задачи, связанные с внедрением этих моделей. Другими словами, мы считаем их своеобразными «единорогами», которые могут все. Но таких «единорогов» нет вообще, или они существуют лишь в небольшом количестве. Главные по данным, которые понимают не только основы науки о данных, но и особенности бизнеса, а также способны эффективно управлять проектами и выстраивать деловые отношения, будут чрезвычайно ценны как участники проектов по работе с данными. Они могут стать продуктивными членами команд дата-сайентистов и повысить вероятность того, что проекты по работе с данными принесут бизнесу пользу.
– Now You See it: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis, Stephen Few (Analytics Press, 2009);
– The Visual Display of Quantitative Information, Edward Tufte (Graphics Press, 2011).
Всегда стоит задумываться об информации, которая не была закодирована в рассматриваемых вами данных. Играйте в детектива[32].
