BIG DATA. Вся технология в одной книге. Андреас Вайгенд

Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд страница 19

BIG DATA. Вся технология в одной книге - Андреас Вайгенд Top Business Awards

Скачать книгу

исходя из величины получаемой от рейтинга прибыли. Если отель готов платить Agoda более высокие комиссионные, то почему бы не поместить его на самый верх списка? Или все-таки рейтинг должен составляться на основе предпочтений туристов? Кто-то из клиентов, ориентируясь на рейтинг, составленный с учетом интересов Agoda, бронировал номер, но впоследствии сожалел об этом. Другие смотрели на начало списка, приходили к выводу о том, что у Agoda нет вариантов, соответствующих их вкусам, и уходили к конкурентам. В долгосрочной перспективе более оптимальным для Agoda решением было увязывать свои интересы с интересами клиентов[59].

      Последний уровень работы с данными – предписывающая или инструктивная аналитика, которая на основе вашей информации подсказывает, каким образом следует изменить условия для достижения желаемого результата. Классический пример – анализ данных, примененный в ходе лунной экспедиции НАСА[60]. Для того чтобы доставить на поверхность Луны Нила Армстронга и американский флаг, НАСА приходилось непрерывно анализировать поток данных о положении лунного модуля в пространстве. Инженерам в центре управления нужно было не только обобщить данные (описание) и не только спрогнозировать, где и когда лунный модуль коснется поверхности (прогноз). Чтобы человек действительно попал на Луну, им нужно было определять предпочтительные действия в связи с постоянно изменяющимся положением модуля. Они оценивали, какое влияние оказывает каждое включение любого из реактивных двигателей модуля на траекторию его движения. После этого они прогнозировали, когда и как надолго следует включить его опять для успешного выполнения задачи.

      Информационная грамотность подразумевает понимание того, что допущения – свойственная описаниям неопределенность – это неотъемлемый элемент прогноза, а для инструкций обязательно нужна обратная связь. Стоит ли инфообработчикам помещать вас в какой-либо маркетинговый сегмент на основе истории ваших поисковых запросов в Google? Можно ли объективно судить о кандидате на должность исключительно на основе анализа данных о его контактах в LinkedIn? Насколько обоснованными будут индивидуальные рекомендации по физическим нагрузкам, в основу которых положен анализ информации из Facebook о посещении этим человеком ресторанов?

Эксперименты, эксперименты, эксперименты

      Инфопереработчики не только описывают, прогнозируют и инструктируют – они еще и экспериментируют. Вполне возможно, что над вами экспериментируют каждый раз, когда вы покупаете бестселлеры в Amazon, подбираете себе мокасины в Zappos или ищете пару на Match.com. Эксперименты нужны, чтобы совершенствовать продукты и услуги инфопереработки при помощи так называемого А/В-тестирования.

      В науке причинно-следственная связь устанавливается экспериментальным путем: реакция на изменение одной независимой переменной в экспериментальной группе сравнивается с реакцией контрольной группы, для которой эта переменная остается неизменной. А/В-эксперименты, как правило, начинаются с вопроса.

Скачать книгу


<p>59</p>

Я консультировал Agoda в 2004–2007 гг. В ноябре 2007 года компания была поглощена Priceline.

<p>60</p>

В технике предписывающая аналитика называется «теорией управления».