Разберись в Data Science

Ресурсы для освоения статистического образа мышления

Ранее в этой главе мы сказали о том, что в ходе дальнейшего обсуждения статистического мышления мы собираемся лишь коснуться поверхности. К счастью, есть несколько отличных книг, в которых эта тема рассматривается более подробно. Больше всего нам нравятся следующие:

• «Damned Lies and Statistics: Untangling Numbers from the Media, Politicians, and Activists», Joel Best (University of California Press, 2001);

• «Как не ошибаться. Сила математического мышления», Джордан Элленберг (Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2021);

• «Как лгать при помощи статистики», Дарелл Хафф (Издательство: Альпина Паблишер, 2015);

• «Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке», Чарльз Уилан (Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2022);

• «Proofiness: How You’re Being Fooled by the Numbers», Charles Seife (Penguin Books, 1994);

• «(Не)совершенная случайность. Как случай управляет нашей жизнью», Леонард Млодинов (Издательство: Livebook, 2021);

• «Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет», Нейт Сильвер (Издательство: КоЛибри, 2016);

• «Думай медленно… решай быстро», Даниэль Канеман (Издательство: АСТ, 2014).

Подведение итогов

В этой главе мы заложили основы для освоения статистического образа мышления, от которых будем отталкиваться в следующих главах книги.

В частности, мы поговорили о важности вариаций и понимания их существования в контексте измеряемых нами вещей. Мы показали, что результаты опросов клиентов могут иметь широкий разброс не потому, что обслуживание было плохим (хотя и это возможно), а потому, что сам вопрос предрасполагает к даче совершенно разных ответов, которые до измерения могут характеризоваться как похожие.

Мы также поговорили о вероятности и статистике, которые помогают нам управлять вариациями, демонстрируя то, что некоторые из этих вариаций являются предсказуемыми, а некоторые не имеют значения в долгосрочной перспективе.

Теория вероятности позволяет нам двигаться от общего к частному, то есть делать выводы о небольшом фрагменте данных на основе знаний о совокупности информации. А статистика позволяет нам двигаться от частного к общему, то есть делать выводы о совокупности информации на основе доступных нам фрагментов. И теория вероятности, и статистика – инструменты, которые помогают нам узнать больше о полной картине, пока она остается для нас неясной. Наконец, мы поговорили об использовании знаний о теории вероятности и статистике для оттачивания навыка критического мышления.

Часть II Говорите как главный по данным

Часть II, «Говорите как главный по данным», так же, как и первая, побуждает вас мыслить статистически и подвергать все сомнению. В ней вы найдете вопросы, которые следует задать, и вещи, которые следует обдумать независимо от того, о чьем проекте по работе с данными идет речь – о вашем или о чужом. Многие из этих вопросов отражены в названиях будущих разделов. Считайте это своеобразной подсказкой. Данная часть книги состоит из следующих глав:

Глава 4. Сомневайтесь в данных.

Глава 5. Исследуйте данные.

Глава 6. Изучайте вероятности.

Глава 7. Бросайте вызов статистике.

Прочитав эти главы, вы научитесь задавать правильные вопросы относительно данных и аналитики, с которыми будете сталкиваться на работе.

Глава 4 Сомневайтесь в данных

«Для извлечения разумного ответа из имеющейся совокупности данных одного страстного желания недостаточно»

– Джон Тьюки, известный статистик

Как главный по данным, именно вы должны подвергать сомнению данные, используемые в рамках того или иного проекта.