Джон Форман - Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel

1. Разговор с клиентами обо всякой чепухе (о спорте, отпуске, барбекю… конечно, я не имею в виду, что жареное мясо – полная ерунда).

2. Сведение данных в Excel.

Вы можете не знать всего о школьном футболе (я определенно не знаю), но если вы усвоите эту главу, смело отправляйте второй пункт в нокаут.

Запомните: вы читаете эту книгу не затем, чтобы стать консультантом по менеджменту. Вы здесь для того, чтобы глубоко погрузиться в науку о данных. И это погружение произойдет буквально со следующей главы, которую мы начнем с небольшого неконтролируемого машинного самообучения.

Я работаю в индустрии почтового маркетинга для сайта под названием MailChimp.com. Мы помогаем клиентам делать новостную рассылку для своей рекламной аудитории. Каждый раз, когда кто-нибудь называет нашу работу «почтовым вбросом», я чувствую на сердце неприятный холод.

Почему? Да потому что адреса электронной почты – больше не черные ящики, которые вы забрасываете сообщениями, будто гранатами. Нет, в почтовом маркетинге (как и в других формах онлайн-контакта, включая твиты, посты в Facebook и кампании на Pinterest) бизнес получает сведения о том, как аудитория вступает в контакт на индивидуальном уровне , с помощью отслеживания кликов, онлайн-заказов, распространения статусов в социальных сетях и т. д. Эти данные – не просто помехи. Они характеризуют вашу аудиторию. Но для непосвященного эти операции сродни премудростям греческого языка. Или эсперанто.

Как вы собираете данные об операциях с вашими клиентами (пользователями, подписчиками и т. д.) и используете ли их данные, чтобы лучше понять свою аудиторию? Когда вы имеете дело с множеством людей, трудно изучить каждого клиента в отдельности, особенно если все они по-разному связываются с вами. Даже если бы теоретически вы могли достучаться до каждого лично, на практике это вряд ли осуществимо.

Нужно взять клиентскую базу и найти золотую середину между «бомбардировкой» наобум и персонализированным маркетингом для каждого отдельного покупателя. Один из способов достичь такого баланса – использование кластеризации для сегментирования рынка ваших клиентов, чтобы вы могли обращаться к разным сегментам вашей клиентской базы с различным целевым контентом, предложениями и т. д.

Кластерный анализ – это сбор различных объектов и разделение их на группы себе подобных. Работая с этими группами – определяя, что у их членов общего, а что отличает их друг от друга – вы можете многое узнать о беспорядочном имеющемся у вас массиве данных. Это знание поможет вам принимать оптимальные решения, причем на более детальном уровне, нежели раньше.

В этом разрезе кластеризация называется разведочной добычей данных , потому что эти техники помогают «вытянуть» информацию о связях в огромных наборах данных, которые не охватишь визуально. А обнаружение связей в социальных группах полезно в любой отрасли – для рекомендаций фильмов на основе привычек целевой аудитории, для определения криминальных центров города или обоснования финансовых вложений.

Одно из моих любимых применений кластеризации – это кластеризация изображений: сваливание в кучу файлов изображений, которые «выглядят одинаково» для компьютера. К примеру, в сервисах размещения изображений типа Flickr пользователи производят кучу контента и простая навигация становится невозможной из-за большого количества фотографий. Но, используя кластерные техники, вы можете объединять похожие изображения, позволяя пользователю ориентироваться между этими группами еще до подробной сортировки.

В разведочной добыче данных вы, по определению, не знаете раньше времени, что же за данные вы ищете. Вы – исследователь. Вы можете четко объяснить, когда двое клиентов выглядят похожими, а когда разными, но вы не знаете лучшего способа сегментировать свою клиентскую базу. Поэтому «просьба» к компьютеру сегментировать клиентскую базу за вас называется неконтролируемым машинным обучением , потому что вы ничего не контролируете – не диктуете компьютеру, как делать его работу.

В противоположность этому процессу, существует контролируемое машинное обучение , которое появляется, как правило, когда искусственный интеллект попадает на первую полосу. Если я знаю, что хочу разделить клиентов на две группы – скажем, «скорее всего купят» и «вряд ли купят» – и снабжаю компьютер историческими примерами таких покупателей, применяя все нововведения к одной из этих групп, то это контроль.