Дуглас Хаббард - Как измерить все, что угодно [Оценка стоимости нематериального в бизнесе]

Корреляция между двумя наборами данных обычно характеризуется числом, варьирующим от +1 до —1. Корреляция, равная +1, означает, что две переменные меняются совершенно одинаково: с ростом одной увеличивается и другая. Корреляция —1 также указывает на тесную связь между переменными, но когда одна из них увеличивается, другая уменьшается. Нулевая корреляция означает отсутствие всякой связи.

Чтобы понять, как выглядят коррелирующие друг с другом показатели, рассмотрим четыре примера, приведенных на рисунке 9.5. По горизонтальной оси отложены баллы теста на профессиональную пригодность или объем телевизионной рекламы за месяц, а по вертикальной — производительность труда или объемы продаж за месяц. Иными словами, на осях могут быть отложены любые критерии. Но из рисунка видно, что на одних диаграммах между параметрами существует более тесная связь, чем на других. В верхнем левом углу — график изменения двух переменных, никак не связанных друг с другом, между которыми нет корреляции, что видно из отсутствия наклона. Плоской и вытянутой в длину совокупность точек кажется потому, что изменчивость переменной по горизонтали больше таковой по вертикали. Будь их изменчивость одинаковой, точки разместились бы по кругу, но наклона все равно мы не наблюдали бы. График в нижнем правом углу указывает на сильную взаимозависимость двух переменных.

Прежде чем приступить к расчетам, необходимо построить график, чтобы убедиться в наличии или отсутствии заметной корреляции. Если при сравнении ожидаемых затрат на реализацию проекта с фактическими издержками ваш график оказался аналогичен изображенному в нижнем правом углу рисунка 9.5, значит, оценка была необыкновенно точной. А если он похож на набор точек в верхнем левом углу, то можно сказать, что игрок в кости оценил бы эти затраты не хуже.

Использование регрессионных моделей и данных за прошедшие периоды освобождает нас от необходимости проведения управляемого эксперимента. Допустим, что нам трудно увязать реализацию проекта в области информационных технологий и рост продаж. Однако имеется много данных о том, как влияет на продажи что-то еще, например более быстрый выход нового продукта на рынок. Если знать, что автоматизация некоторых процессов позволит сократить время от разработки до выхода продукта на рынок, то можно найти интересующую нас зависимость.

Однажды по просьбе одной крупной компании кабельного телевидения я анализировал ее проект инвестирования в новое программное обеспечение. Компания собиралась автоматизировать выполнение ряда административных задач, связанных с выпуском новых телешоу. Она надеялась, что это, в частности, приведет к повышению рейтингов подобных передач, а следовательно, и к росту доходов от рекламы. Но как компания могла оценить влияние проекта на рейтинги, зависящие от столь многих факторов?

По идее система автоматизации производства должна была ускорить выполнение определенных административных задач. Если они станут выполняться быстрее, компания сможет раньше начинать раскручивать новые шоу. У телекомпании были данные о рейтингах в прошлые периоды, и изучив старые производственные графики, мы смогли определить, сколько недель каждое новое шоу рекламировалось до выхода в эфир (ранее мы рассчитали стоимость этой информации и определили, что затраты на ее оценку полностью себя оправдают). Рисунок 9.6 представляет собой график роста рейтинга с увеличением продолжительности раскрутки (в неделях). Он построен не на основе реальных данных моего клиента, но иллюстрирует примерно ту же корреляцию.

Можем ли мы сразу, еще до анализа имеющихся данных, сказать, что между двумя переменными существует корреляция? Если да, то на какой график рисунка 9.5 больше всего будет похожа эта корреляция? Построение такой зависимости — всегда мой первый шаг при регрессионном анализе, поскольку чаще всего корреляция (если она существует) бывает очевидной. В Excel это очень просто сделать: заполните два столбца числами (в данном случае — недели раскрутки шоу и пункты рейтинга), каждая пара данных соответствует одному ТВ-шоу. Просто выберите весь набор данных, щелкните в меню программы Excel по кнопке «график», выберите опцию «XY (Scatter)» («график разброса»), выполните остальные указания, и вы увидите такой же график, как на рисунке 9.6.