Вопрос о том, возможно ли ответы на них перевести в диагноз, решается довольно просто. Каждому варианту ответа присваивается балл от 5 до 25. Проблему с потенцией классифицировали по пяти степеням: серьезная (5–7), умеренная (8–11), от умеренной до незначительной (12–16), незначительная (17–21) и отсутствие проблемы (22–25). Этот простой в применении диагностический тест называется IIEF-5 (вариант Международного индекса эректильной функции из пяти вопросов) и прекрасно иллюстрирует способы сбора субъективной информации.
Неважно, каким объемом данных вы располагаете, – всегда остаются возможности собрать еще больше или расширить круг показателей, по которым собирались данные. После начала работы над проектом обычно выявляется, что тех показателей, которые были отобраны на этапе идентификации проблемы, недостаточно. Талантливый квант Рама Рамакришнан, о котором мы уже говорили в главе 2, в своем блоге описал интересный способ улучшить качество данных: «Одно из моих любимых занятий – улучшать качество данных. Это означает не увеличивать их количество, а, скорее, получать новые по характеру данные по сравнению с теми, которые использовались до этого момента. Если у вас имеются демографические данные, добавьте данные об объемах закупок. Если у вас и те и другие, попробуйте добавить функцию их свободного просмотра. Если у вас есть количественные данные, добавьте к ним текстовые (кстати говоря, в последней работе мы получили весьма обнадеживающие результаты, добавив к традиционным данным об объемах продаж и сбытовых мероприятиях текстовые данные о покупателях с целью их персонификации и моделирования потребительского поведения)»
[33].
Специалист по интеллектуальному поиску данных Ананд Раджараман также писал в своем блоге о возможностях улучшения качества анализа за счет включения новых данных.
Я веду курс по интеллектуальному поиску данных в Стэнфордском университете. Студентам поручают выполнить аналитический проект, включающий нетривиальный вариант интеллектуального поиска данных. Многие из них пытались разработать более совершенную методику подбора рекомендаций по поводу кино, чем в проекте Netflix Challenge.
Это яркий пример того, как действует конкуренция. Netflix предоставляет огромный массив данных о рейтингах 18 тысяч фильмов, выставленных почти полумиллионом посетителей сайта. Основываясь на этой информации, надо спрогнозировать рейтинги, которые выставят пользователи тем фильмам, которые они еще не оценивали. Первая группа аналитиков, которой удастся разработать методику, работающую лучше, чем Netflix Challenge, получит миллион долларов!
Студенты в моей группе пытались применить разные подходы для решения этой проблемы, причем одна команда использовала уже известные алгоритмы, а вторая – новые идеи. Их результаты позволяют взглянуть на проблему шире. Первая команда предложила очень сложный алгоритм, основанный на имеющихся данных. Вторая использовала довольно простой алгоритм, но зато на основе не только имеющихся, но и новых данных, которых в базах Netflix не было. Их позаимствовали из онлайновой базы данных о фильмах (Internet Movie Database). Какая из команд, по вашему мнению, добилась лучших результатов? Представьте себе, вторая! Ее результаты оказались почти так же хороши, как и результаты лучших участников конкурса Netflix!
[34]
В том же посте Раджараман отмечает, что появившийся недавно источник информации – гипертекстовые ссылки – стал отличительной чертой поискового механизма Google по сравнению с прочими поисковиками, использовавшими только текст на веб-страницах. В своем высокорентабельном алгоритме AdWords, предназначенном для размещения рекламы, Google также использовал дополнительные данные, которыми на тот момент не интересовался ни один из конкурентов – коэффициент эффективности баннеров (отношение числа щелчков к общему числу показов), рассчитывавшийся для каждого баннера рекламодателей.
Раджараман и Рамакришнан в один голос утверждают, что больший объем и лучшее качество данных почти в любом случае важнее, чем лучший алгоритм расчетов. Оба ссылаются на опыт розничного бизнеса и электронной коммерции, но и в других областях существует множество подобных примеров. Топ-менеджер команды НБА Houston Rockets Дэррил Морей является одним из лучших аналитиков в профессиональном баскетболе (мы вспомним о нем в главе 6). Он считает, что «реальное преимущество обеспечивают лишь эксклюзивные данные», и держит в штате нескольких квантов, анализирующих действия соперников в защите в каждой игре
[35]. Кроме того, Морей стал одним из первых менеджеров в НБА, которые начали анализировать видеозаписи отдельных матчей.
В страховом бизнесе одним из факторов, долгое время отличавших компанию Progressive от менее склонных к аналитике компаний, стала ее уникальная база данных. Компания первой стала использовать кредитный рейтинг агентства FICO (этот пример рассматривается в главе 4) в качестве одной из переменных в модели страховых тарифов, а также в течение долгого времени использовала гораздо больше данных и переменных в анализе клиентского риска и расчете страховых тарифов, чем ее конкуренты. Progressive выступила первопроходцем в сборе данных о манере вождения автомобилей клиентами (конечно, с разрешения последних) и расчете страховых тарифов в зависимости от их водительских привычек (эту программу компания сейчас называет Snapshot). Вы можете не захотеть сообщать страховой компании такие сведения, но если проявите себя осторожным водителем, то получите скидку по страховке.
Ценность вторичных данных
Многие аналитики самостоятельно собирают, а затем анализируют данные. Но иногда можно воспользоваться данными, собранными кем-то другим (так называемыми вторичными данными), и существенно сэкономить время. Обычно вторичные данные получают из результатов переписей, опросов, внутренней документации и других подобных источников. Таких данных везде очень много, и они просто ждут, когда аналитики обратят на них внимание.
Иногда вторичные данные помогают получить очень важные результаты. Достаточно вспомнить, например, работу астронома Иоганна Кеплера. Он родился в бедной семье, но ему повезло получить очень точные вторичные данные о движении астрономических объектов, тщательно собиравшиеся в течение нескольких десятилетий. Необыкновенный математический талант и удача помогли ему разгадать тайны планет.
