О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Как найти кванта

Если для решения вашей проблемы требуется количественный аналитик, то существует несколько способов отыскать его.

• Если вы работаете в большой компании, наверняка несколько квантов найдутся в штате. Загляните в отдел маркетинговых исследований, производственную лабораторию, отдел бизнес-аналитики.

• Если ни одного кванта среди сотрудников отыскать не удалось, то можно обратиться к целой армии независимых консультантов. Проведите интернет-исследование по запросу «консультанты по бизнес-аналитике».

• Если вы хотите привлечь кванта из-за рубежа, то лучше всего обратить внимание на Индию, в частности на компании Mu Sigma, Fractal Analytics и Genpact.

• Возможно, в местном университете удастся найти профессоров или студентов-старшекурсников, специализирующихся на количественном анализе; позвоните заведующему кафедрой статистики, к примеру.

• Если вы считаете необходимым взять кванта на постоянную работу, можно просмотреть объявления на сайтах вакансий, где, как правило, есть соответствующие предложения: например, на сайте Simply Hired есть страница с резюме количественных аналитиков, а на сайте analyticrecruiting.com – с резюме статистиков. Можно обратиться в специализированную рекрутинговую фирму.

Сначала ознакомимся с последовательностью выполняемых этапов. Мы ведь помним, что речь идет об аналитическом проекте, направленном на проверку гипотезы. Сначала мы формулируем проблему (глава 2), затем переходим к моделированию и выбору переменных (первый шаг на этом этапе решения проблемы), а в результате можно будет выдвинуть гипотезу, требующую подтверждения или опровержения. Затем аналитик собирает данные и решает проблему. На каждом из этих шагов необходимо понимать или хотя бы предполагать, как функционирует исследуемый мир, и тогда на основе анализа данных можно будет сделать вывод о том, была ли правильной исходная гипотеза. Однако есть несколько видов анализа, не требующих предварительного выдвижения гипотезы. В интеллектуальном поиске данных и машинном обучении (когда модели разрабатываются на основе закономерностей, выявленных в имеющихся данных, с помощью программного обеспечения давая быстрый и оптимальный результат) аналитик просто вводит в компьютер массив данных и запускает поиск закономерностей. Все гипотезы выдвигаются уже потом, на этапе интерпретации и распространения результатов.

Нам не слишком нравится этот подход: в основном потому, что зачастую он дает необъяснимые результаты. А поскольку ни один аналитик не пытался использовать анализ данных для подтверждения своих взглядов на происходящее вокруг, то и комментировать результаты анализа или убеждать в необходимости изменить решение на их основе никто не будет. Однако иногда случаются обстоятельства, в которых подход к анализу как к «черному ящику» может сэкономить немало времени и труда аналитикам. В среде больших данных, где постоянно генерируются колоссальные массивы информации, у аналитика не всегда есть возможность формулировать гипотезы до проведения анализа данных. Например, при размещении рекламы на сайтах издательств решения принимает автоматизированная система в тысячные доли секунды, а компании, занимающиеся этой работой, генерируют несколько тысяч статистических моделей каждую неделю. Очевидно, такой вид анализа не рассчитан на выдвижение гипотез и рассмотрение результатов людьми, поэтому машинная работа здесь абсолютно необходима. Но по большей части в дальнейшем изложении мы будем иметь дело с этапами и методикой анализа на основе проверки гипотез.

Шаг 3. Моделирование (выбор факторов)