Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Следующая вещь, с которой я столкнулся, – это точность цифр. Я много занимался анализом маркетинговой деятельности, в том числе маркетинговых акций. Моя задача заключалась в том, чтобы как можно более точно оценить их влияние на бизнес. Вообще реакция менеджеров на цифры разная – все радуются положительным результатам, не проверяя их; но когда видят отрицательные – сразу ищут ошибку. И скорее всего, «найдут». Видите ли, все метрики содержат ошибку. Вспомните лабораторные работы по физике в школе или институте, сколько мы мучились и считали погрешности. Системные, случайные… Сколько времени мы тогда тратили на то, чтобы подогнать результат под нужную закономерность?

В бизнесе и науке так делать нельзя, особенно если вы хотите быть хорошим аналитиком и не пользоваться вышеупомянутыми «сравнительно честными способами» повернуть цифры туда, куда нужно. Сейчас погрешность измерений веб-аналитики (системы измеряют посещаемость веб-сайтов) составляет около 5 %. Когда я еще работал в Ozon.ru, погрешность всей аналитической системы тоже была около 5 % (расхождение с данными бухгалтерии). У меня был серьезный случай – я обнаружил ошибку в коммерческой системе веб-аналитики Omniture Sitecatalyst (ныне Adobe Analytics): она не считала пользователей с браузером Opera. В результате погрешность измерений была очень большой – около 10 % всех совершенных заказов система, за которую мы платили более 100 тысяч долларов в год, безнадежно потеряла. С такой погрешностью ей тяжело было доверять – но, к счастью, когда я обнаружил ошибку системы и сообщил о ней в Omniture, их разработчики ее устранили.

При работе с погрешностями я вывел правило, которое называю Правилом штангенциркуля. Есть такой инструмент для измерения размеров деталей с точностью до десятых долей миллиметра. Но такая точность не нужна при измерении, например, размеров кирпича – это уже за пределами здравого смысла, достаточно линейки. Правило штангенциркуля я бы сформулировал так:

Погрешность есть в любых измерениях, этот факт нужно принять, а саму погрешность – зафиксировать и не считать ее ошибкой (в одной из следующих глав я расскажу, как ее мониторить).

Задача аналитика – в разумной мере уменьшить погрешность цифр, объяснить ее и принять как данность. Как правило, в погоне за сверхточностью система усложняется, становится тяжелой с точки зрения вычислений, а значит, и более дорогой – ведь цена изменений становится выше.

Принцип Парето

Итальянский экономист и социолог Вильфредо Парето в 1897 году, исследуя структуру доходов итальянских домохозяйств, выяснил, что 80 % процентов всех их доходов приходится на 20 % из них.

Универсальный принцип, названный в его честь, был предложен в 1951 году, и сейчас принцип Парето звучит так: «20 % усилий дают 80 % результата».

Опираясь на свой опыт, я бы так сформулировал его на языке данных:

• 20 % данных дают 80 % информации (data science);

• 20 % фич или переменных дают 80 % точности модели (machine learning);

• 20 % из числа успешных гипотез дают 80 % совокупного положительного эффекта (тестирование гипотез).

Я почти 20 лет работаю с данными и каждый день убеждаюсь в том, что эта закономерность работает. Это правило лентяя? Только на первый взгляд. Ведь чтобы понять, какие именно 20 % позволят добиться результата, нужно потратить 100 % усилий. Стив Джобс в интервью Business Week в 98-м году сказал: «Простое сделать труднее, чем сложное: вам придется усердно поработать, чтобы внести ясность в ваши мысли, и тогда станет понятно, как сделать проще. Но это стоит того: как только вы достигнете этого, вы сможете свернуть горы».

Приведу пример того, как применяется правило Парето в машинном обучении. Для проекта обычно готовится ряд фич (входных параметров модели), на которых будет тренироваться модель. Фич может получиться очень много. Если выводить такую модель в бой, она будет тяжелой, требовать для своего поддержания много строк программного кода. Для такой ситуации есть лайфхак – посчитать вклад каждой фичи (feature importance) в результирующую модель и выбросить из модели фичи с минимальным вкладом. Это прямое использование правила Парето – 20 % фич дают 80 % результата модели. В большинстве случаев лучше модель упростить, пожертвовав небольшой долей ее точности, при этом проект будет в разы меньше исходного. На практике можно экономить время, подсмотрев фичи в решениях какой-нибудь схожей задачи на kaggle.com. Взять оттуда самые сильные из них и реализовать в первой версии собственного проекта.

Можно ли принимать решения только на основе данных?