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

Давайте прервемся ненадолго, и я расскажу вам о себе. Научный подход к изучению данных, который я проповедую, возник не вчера – к нему меня вел долгий путь. Много лет назад я был консультантом по менеджменту. Я работал над аналитическими проблемами таких организаций, как ФБР, министерство обороны США, компания Coca-Cola, группы отелей Intercontinental и Royal Carribbean. Из всего этого опыта я вынес одно: наука о данных должна стать прерогативой не только ученых.

Я работал с менеджерами, которые покупали симуляции, когда им были нужны модели оптимизации. Я работал с аналитиками, которые понимали только графики Ганта [1] Популярный тип столбчатых диаграмм (гистограмм), который используется для иллюстрации плана, графика работ по какому-либо проекту. Является одним из методов планирования проектов. – Прим. ред. , так что абсолютно все приходилось представлять в виде этих графиков. Как консультанту, мне было нетрудно расположить к себе покупателя, имея в арсенале любые старые бумаги и миленькую презентацию в PowerPoint, потому что они не могли отличить искусственный интеллект от бизнес-анализа, а бизнес-анализ – от ВS.

Цель этой книги – расширение аудитории, способной понять и применить техники научного анализа данных. Я не пытаюсь обратить вас, уважаемые читатели, в специалистов по научной обработке данных против вашей воли. Я просто хочу, чтобы вы научились применять науку о данных настолько, насколько сможете, в той области, в которой вы уже хорошо разбираетесь.

Это заставляет задать вопрос: кто же вы?

Не пугайтесь, я не использовал научный анализ данных, чтобы шпионить за вами. Я понятия не имею, кто вы, но заранее благодарен вам за то, что раскошелились на эту книгу.

Вот несколько архетипов (или личностей – для вас, маркетологи!), которые пришли мне на ум, когда я писал эту книгу. Возможно, вы:

• заместитель начальника по маркетингу и хотите использовать свои бизнес-переменные стратегическим образом, для оценки продукта и сегмента рынка, но не понимаете подходов, рекомендуемых разработчиками приложений и переоцененными консультантами;

• аналитик, предсказывающий спрос, который знает, что история заказов фирмы содержит больше информации о клиентах, чем даже план на следующий квартал;

• руководитель розничного интернет-магазина, желающий угадать по данным о предыдущих заказах, когда клиент скорее всего «созреет» для очередной покупки;

• бизнес-аналитик, который в состоянии просчитать растущие денежные потоки и затраты на снабжение, но не знает, как перебросить мостик экономии на издержках;

• онлайн-маркетолог, который хочет чего-то большего для своей компании от бесплатных текстовых сервисов, таких как электронные письма или социальные сети. Пока же судьба разосланных сообщений незавидна – их открывают и тут же выбрасывают в корзину.

Иными словами, вы – читатель, который получает практическую пользу от дополнительной информации о научной обработке данных, но пока не нашел «свой конек» во всем многообразии техник. Цель этой книги – стряхнуть мишуру (код, инструменты и просто слухи) с науки о данных и обучить необходимым техникам на практических примерах, понятных любому, прошедшему курс линейной алгебры или вычислительной математики в институте. Если вы, конечно, их успешно сдали. Если нет – читайте медленно и не стесняйтесь пользоваться Википедией.

Эта книга не о программировании. Я даже готов гарантировать полное отсутствие (ну, по крайней мере, до главы 10) в ней кода. Почему?

Да потому что я не хочу тратить первые сто страниц на возню с Git, объявлением переменных среды и выступление Emacs против Vi.

Если вы пользуетесь исключительно Windows и Microsoft Office, работаете в государственной структуре и вам запрещено скачивать и устанавливать приложения из каких попало открытых источников и даже если MATLAB или ваш графический калькулятор наводили на вас леденящий ужас во времена студенчества, вам нечего бояться.

Нужно ли вам знать, как пишется код, чтобы перевести большую часть этих техник в автоматизированную, производственную форму? Непременно! Вы или кто-то из ваших коллег должен знать технологии хранения данных и уметь управляться с кодом.

Нужно ли вам знать, как пишется код, чтобы понимать, различать и моделировать эти техники? Совершенно ни к чему!

Именно поэтому я объясняю каждую методику с помощью электронных таблиц.