Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - [3]

Глава 11 «Этика данных». Я не смог пройти мимо этой темы, наша область начинает все больше и больше регулироваться со стороны государства. Здесь поговорим о причинах этих ограничений.

Глава 12 «Задачи и стартапы» рассказывает об основных задачах, которые я решал в e-commerce, а также о моем опыте сооснователя проекта Retail Rocket.

Глава 13 «Строим карьеру» больше предназначена для начинающих специалистов – как искать работу, развиваться и даже когда уходить дальше.

Глава 1 Как мы принимаем решения

«Итак, главный принцип – не дурачить самого себя. А себя как раз легче всего одурачить. Здесь надо быть очень внимательным. А если вы не дурачите сами себя, вам легко будет не дурачить других ученых. Тут нужна просто обычная честность.

Я хочу пожелать вам одной удачи – попасть в такое место, где вы сможете свободно исповедовать ту честность, о которой я говорил, и где ни необходимость упрочить свое положение в организации, ни соображения финансовой поддержки – ничто не заставит вас поступиться этой честностью. Да будет у вас эта свобода».

Нобелевский лауреат Ричард Фейнман, из выступления перед выпускниками Калтеха в 1974 году

Монетизация данных возможна лишь тогда, когда мы принимаем на основе этих данных правильные решения. Однако делать выбор, руководствуясь только статистикой, – плохая идея: как минимум нужно уметь читать их между строк и слушать свою интуицию (gut feeling). Поэтому в первой главе я расскажу про принципы, которыми я пользуюсь, принимая решения на основе данных. Я проверял на своем опыте – они работают.

Решения принимать непросто, ученые даже придумали новый термин «усталость от решений» (decision fatigue) [7]. Мы накапливаем стресс, совершая выбор каждый день сотни раз: и в какой-то момент, когда уже полностью вымотаны необходимостью принимать решения, можем махнуть рукой и начать действовать наугад. Я не зря привел в начале этой книги цитату выдающегося физика, нобелевского лауреата Ричарда Фейнмана. Она напрямую касается как аналитики данных, так и вообще нашей жизни.

Как принимать верные решения, оставаясь честным с собой?

В книге «Биология добра и зла. Как наука объясняет наши поступки» профессор Стэнфордского университета, нейробиолог Роберт Сапольски [1] пишет, что на наши поступки, а значит и решения, влияет множество факторов: cреда, в которой мы выросли, детские травмы, травмы головы, гормональный фон, чувства и эмоции. На нас всегда влияет множество факторов, которые мы даже не осознаем. Мы необъективны!

Лично я принял как данность, что гораздо легче принять необъективное и срезать углы, чем объективное, потому что для второго нужны серьезные усилия.

Вспомните об этом, когда будете предоставлять цифры кому-либо для принятия решения. И даже мои сотрудники указывали мне на то, что я сам нарушаю принципы объективности при утверждении результатов некоторых А/Б-тестов. Тогда я возвращался к реальности и соглашался с ними – объективность важнее моих априорных решений до проведения эксперимента.

В современном мире решения мы вынуждены принимать быстро и в условиях неопределенности. Но это не катастрофа. В квантовой физике, в отличие от классической, мы не знаем точно, где находится электрон, но знаем вероятность его нахождения. И вся квантовая физика базируется на этих вероятностях. С решениями точно так же – никто не знает истины, мы просто пытаемся угадать «правильное» с определенной долей успеха. И именно для этого нужны данные – увеличить вероятность успеха ваших решений!

Четыреста сравнительно честных способов

Остап Бендер знал четыреста сравнительно честных способов отъема денег у населения. Профессиональный аналитик знает примерно столько же способов «повернуть» цифры в сторону «нужного» решения. К сожалению, это очень распространено в политике: вспомните, как государства рапортовали о количестве зараженных во время пандемии вируса COVID-19. Показатели смертности в России были занижены [6]. Оказалось, что если человек болел коронавирусом и умер от сопутствующего заболевания, то в соответствующую статистику не попадет. В большинстве же западных стран одной положительной пробы на коронавирус было достаточно, чтобы попасть в статистику. Если копнуть глубже, мы видим, что у всех разная методика и разные цели. Существуют объективные и субъективные причины неточности таких цифр.

Первая причина – объективная: много бессимптомных носителей вируса, они не обращаются к врачам. Здесь требуется «ковровое» тестирование населения, которое подразумевает случайную выборку из всей популяции определенной местности. Тестирование добровольное, значит, кто-то не придет. Некоторые – потому, что у них есть симптомы коронавируса, и если это будет обнаружено в процессе тестирования, то их запрут дома на двухнедельный карантин. А это может привести к потере заработка. В итоге мы получим выборку, смещенную в сторону здоровых людей, а значит, и заниженную оценку количества заболевших.

Вторая причина тоже объективная – нет денег на массовое тестирование населения.

А вот третья причина – субъективная: власти хотят уменьшить официальную статистику заболевших, чтобы снизить панику среди населения и успокоить международное сообщество. Умение понимать эти причины и читать данные между строк – важное качество аналитика, которое позволяет ему делать более объективные выводы.