Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврет или умрет

1010399661Данные — это не золото. Повторяю, данные — это сырье. Золото — то, что можно из них добыть.

Большинство людей не испытывают никакого интереса к данным, рассматривая их как бесконечные массивы сухих цифр и фактов. Однако они ошибаются! Правда в том, что данные переставляют собой бесценное собрание опыта, на котором можно учиться, считает автор книги «Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврет или умрет» Эрик Сигель.

Сила прогнозирования

Будет ли результат хирургической операции положительным для пациента? Не может ли обращающиеся за кредитом человек оказаться мошенником? Ответы на эти и многие другие вопросы нам помогает найти прогнозная аналитика. Благодаря ей компании могут снизить финансовые риски и сократить расходы, государства — повысить эффективность борьбы с преступностью и качество медицинского обслуживания.

Прогнозирование — это сила. Крупный бизнес обеспечивает себе непоколебимое конкурентное преимущество, прогнозируя будущую судьбу и стоимость отдельных активов.

Стремительно развиваясь, сегодня предиктивные технологии проникают во все новые сферы.

Однако прогнозирование — в высшей степени непростая задача. Каждый прогноз зависит от множества факторов: широкого набора параметров и характеристик. Как же сложить этот пазл? Решение кроется в машинном обучении — компьютеры автоматически приобретают новые знания и способности, жадно поглощая самый ценный и самый мощный неприродный ресурс — данные.

Процесс машинного обучения на основе данных раскрывает всю мощь этого все возрастающего ресурса. Он позволяет выявить, что движет людьми и их поступками, что цепляет нас за душу и как устроен мир. Получение таких знаний и делает прогнозирование возможным.

Данные говорят всегда!

Каждый сделанный нами шаг, онлайн или оффлайн, во все большей степени регистрируется и сохраняется в базах данных: банковские транзакции, посещенные веб-сайты, просмотренные фильмы, звонки друзьям, посты в социальных сетях.

Изучая наше поведение, ученые всегда пытались понять, что первично — чувства или действия. Так родился интерес к коллективным эмоциям.

Главным источником анализа стали записи в блогах. Из всего спектра эмоций исследователи сосредоточились на страхе и пришли к выводу, что страх делает людей не расположенными к риску. Таким образом, ученые разработали индекс тревоги, отражающий уровень массовой тревожности.

Существует мнение, что интерпретация эмоций при помощи данного индекса в скором времени станет одним из основных компонентов рыночного анализа наряду со стандартными экономическими показателями. Все это открывает огромные перспективы перед трейдерами на фондовых рынках и хедж-фондами.

Есть ли место финансовому прогнозированию в мире чистой науки? Изучать эмоции, чтобы заработать побольше денег, чтобы стать счастливыми — не выглядит ли это как погоня за миражом? Нет, все в порядке. Наука и деньги должны научиться сосуществовать друг с другом.

Прогнозная аналитика как метод влияния на людей

Компании тратят миллионы на маркетинговые программы, пытаясь увеличить отклик на рекламу, привлечь новых клиентов и удержать старых. Таким образом, они ищут идеальную формулу влияния на людей. Однако здесь действует так называемый принцип неопределенности — мы не можем одновременно знать о человеке две вещи:

  1. Купит ли Билл, если мы пошлем ему рекламную брошюру?
  2. Купит ли Билл, если мы не пошлем ему рекламную брошюру?

Мы не можем знать ответы сразу на оба вопроса, однако и здесь на помощь нам приходит прогнозная аналитика.

Модель прогнозирования воздействия (uplift model) отвечает на вопрос: «Насколько выше вероятность того, что данное действие приведет к искомому результату по сравнению с альтернативным действием?»

Опираясь на эту скоринговую оценку, организация выбирает способ действия — что сказать или сделать в отношении каждого отдельного клиента.

Послесловие или Завтра всего в одном шаге от нас

Сегодня прогнозная аналитика проникает практически во все сферы нашей жизни. Организации — компании, правоохранительные структуры, медицинские учреждения, благотворительные фонды и учебные заведения — принимают миллиарды операционных решений в процессе оказания услуг. Прогнозирование является ключом к оптимизации этих решений.

Ряд факторов будет способствовать активному развитию такой тенденции: рост объема поступающих данных, появление более умных компьютеров, популяризация прогнозных технологий. Все большее число взаимодействий между организацией и человеком будет зависеть от прогнозов.

Мнение редакции DataReview

Много говорить не будем: эта книга действительно стоит прочтения!

Вне зависимости от того, новичок ли вы в этой области или специалист, она даст вам комплексное видение и понимание ключевых процессов, связанных с анализом данных и построением прогнозных моделей.

В этой книге вы не встретите «воды» — абстрактных суждений и философствований. «Просчитать будущее» — произведение, построенное на реальных примерах, историях успехов и неудач. Эта книга должна стать настольной для каждого, кто в той или иной степени интересуется областью анализа данных!

Оценка — 9 из 10

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =