О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Анализ данных. Сегодня доступны значительно более сложные технологии интеллектуального поиска данных, но в 1992 году они еще не получили распространения. Команда аналитиков Teradata сформулировала запросы по базе данных, чтобы выявить товары, покупаемые вместе чаще, чем другие. Такой анализ, проведенный К. Хис, одной из членов группы, показал, что покупатели (вообще говоря, не обязательно мужчины), заходившие в магазин в интервале между 17:00 и 19:00 по четвергам и субботам, очень часто покупали вместе пиво и пеленки. Однако никаких статистических тестов для подтверждения того, что это не случайное явление, проведено не было.

Результаты и необходимые меры. Это именно тот случай, когда анализ показал свою неэффективность. В досужих рассуждениях об этой истории частенько проскальзывали разные предположения – например, что магазинах пиво и пеленки располагались на соседних стеллажах или что, наоборот, они находились в разных концах магазина и покупателям приходилось пересекать весь торговый зал. По сути, ни одно из этих предположений не подтвердилось. Результат анализа сочли забавным курьезом, и ни аналитики Teradata, ни менеджеры Osco Drug даже не пытались произвести какие-то действия на их основе или хотя бы оценить потенциальные их последствия.

У нас недостаточно информации, чтобы судить о том, почему этот интересный пример поиска моделей в данных так и не получил достойного продолжения. Но он наглядно свидетельствует о том, что любой этап аналитического процесса будет эффективным только в том случае, если приведет к какому-то результату. Компьютеры способны найти модели в базе данных, но только человек может сказать, есть ли в этих моделях какой-то смысл, и принять соответствующие меры (см. вставки «Компьютеры и модели: число π» и «Закон первой цифры – способ обнаружения мошенничества»).