![Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com](/uploads/posts/books/5/1/2/1/6/roman-s-data-science-kak-monetizirovat-bolshie-dannye-litres-download.jpg)
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]
- Автор: Зыков Роман
- Год: 2021
- Язык: русский
- Год: Питер
- ISBN: 978-5-4461-1879-3
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]». Краткое содержание книги:
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Четыреста сравнительно честных способов
Остап Бендер знал четыреста сравнительно честных способов отъема денег у населения. Профессиональный аналитик знает примерно столько же способов «повернуть» цифры в сторону «нужного» решения. К сожалению, это очень распространено в политике: вспомните, как государства рапортовали о количестве зараженных во время пандемии вируса COVID-19. Показатели смертности в России были занижены [6]. Оказалось, что если человек болел коронавирусом и умер от сопутствующего заболевания, то в соответствующую статистику не попадет. В большинстве же западных стран одной положительной пробы на коронавирус было достаточно, чтобы попасть в статистику. Если копнуть глубже, мы видим, что у всех разная методика и разные цели. Существуют объективные и субъективные причины неточности таких цифр.
Первая причина – объективная: много бессимптомных носителей вируса, они не обращаются к врачам. Здесь требуется «ковровое» тестирование населения, которое подразумевает случайную выборку из всей популяции определенной местности. Тестирование добровольное, значит, кто-то не придет. Некоторые – потому, что у них есть симптомы коронавируса, и если это будет обнаружено в процессе тестирования, то их запрут дома на двухнедельный карантин. А это может привести к потере заработка. В итоге мы получим выборку, смещенную в сторону здоровых людей, а значит, и заниженную оценку количества заболевших.
Вторая причина тоже объективная – нет денег на массовое тестирование населения.
А вот третья причина – субъективная: власти хотят уменьшить официальную статистику заболевших, чтобы снизить панику среди населения и успокоить международное сообщество. Умение понимать эти причины и читать данные между строк – важное качество аналитика, которое позволяет ему делать более объективные выводы.
В работе я постоянно с этим сталкивался. Сейчас все живут на KPI, поэтому руководитель будет не очень-то рад плохим цифрам – премия висит на волоске. Возникает искушение найти показатели, которые улучшились. Нужно быть очень сильным руководителем, чтобы принять отрицательные результаты и внести коррекцию в работу. Аналитик данных как исследователь несет личную ответственность за результат своих цифр.
Чему можно научиться у Amazon?
Мне всегда нравились письма Джеффа Безоса (основателя Amazon.com) акционерам. Например, еще в 1999 году он писал про важность систем персональных рекомендаций на сайте, которые сейчас стали стандартом в современной электронной коммерции. Меня заинтересовали два его письма: 2015 [2] и 2016 [3] годов.
В первом из них Безос писал про «Фабрику изобретений» (Invention Machine). Он точно знает, о чем говорит, – само провидение вело Amazon через тернии электронной коммерции. Попутно в компании изобретали много вещей, абсолютно новых для рынка: система рекомендаций, А/Б-тесты (да-да, именно они были пионерами тестирования гипотез для веба), AWS (Amazon Web Services), роботизация склада, кнопки на холодильник для мгновенного заказа порошка и многое другое.
Так вот, в первом письме он рассуждает о том, как в больших компаниях принимаются решения об изобретении новых продуктов. Часто процесс утверждения выглядит так: все участники процесса (как правило, руководители департаментов компании) проставляют свои «визы». Если решение положительное, идея или гипотеза отправляются на реализацию. Здесь Безос предупреждает, что есть два типа решений и они не должны проходить один и тот же процесс утверждения.
Первый тип – решения, у которых нет или почти нет обратной дороги. Это как дверь, в которую можно войти, но нельзя выйти. Здесь нужно действовать очень внимательно и осторожно.
Второй тип – решения, у которых есть обратный ход. Дверь, в которую можно войти и выйти. Здесь он предлагает утверждать идею достаточно быстро, не мучая ее долго бюрократическими процедурами.
В письме 2016 года Безос противопоставляет компанию Дня 1 (Day 1), где сохраняется живая атмосфера создания компании и новых продуктов, компании Дня 2 (Day 2), которая статична и, как следствие, приходит к своей ненужности и смерти. Он выделяет 4 фактора, которые определяют компанию Дня 1:
• истинная одержимость покупателем (customer obsession);
• скепсис относительно моделей (a skeptical view of proxies);
• стремительное освоение внешних трендов (the eager adoption of external trends);