Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев… Сергеев Никита

_____________________

Большинство людей услышав о статистическом анализе представляют или технарей, или ученых, изучающих закономерности. Но статистика применяется далеко за пределами научных лабораторий: в рекламе, маркетинге, бизнесе, менеджменте, политике, образовании и т. д. А базовые знания анализа данных крайне полезны и в повседневной жизни.

И неважно какую должность Вы занимаете и какой род Вашей деятельности: в современном мире в любой профессии вероятность столкнуться с цифрами, большими объемами данных и поиском в них закономерностей с каждым днем стремительно мчится к 1 (или к 100%).

Эта книга – это Ваша возможность попробовать «на вкус и ощупь» кажущийся таким невообразимо сложным и непонятным мир цифр и статистического анализа.

Книга вводит профессионалов из не-технических наук (менеджеры, гуманитарии, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей – и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться.

Она написана от простого к сложному так, что способствует погружению в аналитику и Data Science (наука о данных) совсем не «техническо-инженерных» людей. Людей, казалось бы, совершенно далеких от этой очень прикладной дисциплины: менеджеров, гуманитариев и профессионалов социально-экономических дисциплин.

Невзирая на то, что сама книга о прикладной дисциплине и написана экспертом по анализу данных, владеющим всеми статистическими программами (от обычного Excel до SPSS) и языком программирования R, – она совершенно не техническая.

Книга НЕ содержит языка программирования R или Python.

НЕ пестрит запросами к базам данных.

В ней НЕТ теории вероятностей, невообразимых математических формул и матстатистики…

Книга о прикладных практических инструментах, которые любой человек сможет сразу же использовать на рабочем месте, в жизни, в своих собственных исследованиях…

После ее изучения Вы сможете применять современные методы статистического анализа на практике, а также будете легко находить и видеть скрытые закономерности среди любых объемов данных, строить предсказывающие (прогностические) модели, добывать из цифр знания и информацию для принятия решений.

Автор книги – управленческий консультант с 20-летним опытом ведения консалтинговых проектов для крупнейших компаний по всему миру. Ведущий русскоязычный инструктор по инструментам ведения бизнеса и менеджменту на международной платформе UDEMY

https://www.udemy.com/user/nikita-sergeev-2/

В основу книги положены самые современные материалы, которые использовались в разных проектах (трансформация бизнес- и операционных моделей, M&A, реинжиниринг процессов, оптимизация численности, маркетинговые и социологические исследования, исследования персонала, разработка психодиагностического инструментария и тестов, анализ и прогнозирование и т.д.) и читались на специализированных МВА программах. В том числе, и в специализированных русскоязычных курсах по аналитике на международной платформе он-лайн образования UDEMY.

Книга будет полезна любому, кто хочет научиться работать с данными – будь Вы жаждущий освоить статистику новичок или профессионал, желающий систематизировать знания или «освежить память».

Информация в книге в основном ориентирована на социально-экономические дисциплины, но рассматриваемые в ней методы анализа являются универсальными и подходят для компьютерных наук, промышленности, оценки качества, прогнозирования рисков, медицины, физики, химии, фармакологии, биомедицины, биотехнологий, генетики и т. д.

От автора

Почему я решил написать эту книгу? Наверное, по той же причине, по которой помимо основного рода деятельности и образования веду, казалось бы, довольно далекие от них курсы и мастер-классы по анализу данных как для сотрудников и менеджмента корпораций, так и в открытом доступе на международной образовательной платформе UDEMY для всех желающих.

Современный мир, общество и компании – это данные, данные и данные. И их объемы на сегодня настолько обширны, что понять в них закономерности и строить прогнозы невооруженным глазом совершенно невозможно.

Я уже более 20 лет работаю с широким кругом менеджеров и профессионалов из разных стран, отраслей и организаций. И почему-то подавляющим большинством принято считать, что анализ данных – это нечто сакрально сложное и доступное только математикам, ИТшникам и инженерам. А менеджерам, гуманитариям и профессионалам социально-экономических наук это знание непостижимо.

Но это миф. Свой профессиональный путь я начинал именно с анализа данных будучи еще студентом-психологом – анализировал результаты социологических и маркетинговых исследований для международных компаний, а также помогал академикам, кандидатам и докторам различных наук готовить практические части их диссертаций.

Я отчетливо помню, как в 90-х молодыми студентами мы все со страхом шли на первую лекцию страшнейшего для психологов предмета – «Математические методы в психологии». Но по факту предмет оказался совершенно несложным, а также поистине захватывающим и увлекательным.

С того времени уже много воды утекло… Я прослужил в вооруженных силах (помотался по ПВО, ВВС и ядерным войскам). Отработал в бизнесе на должностях старшего и высшего менеджмента от менеджера по маркетингу и оргразвитию до управляющего партнера по стратегии, слияниям и поглощениям. Сопровождал десятки одних из самых крупных в СНГ трансформационных проектов и реорганизаций. Обзавелся женой и 4 детьми. Набрал лишние 30 кило…. А также нашел то, что меня увлекает помимо научных исследований и инвестиций в области биотехнологий и медицины – я стал управленческим консультантом и занимаюсь трансформационными проектами для крупных корпораций.

Надеюсь, эта книга увлечет Вас анализом цифр и данных, выглядящих для многих не-технических профессионалов такими скучными, пресными, сложными и непонятными…

Я хочу, чтобы каждый читатель уловил: статистика и аналитика пронизывают как компании любого размера (будь то крупная транснациональная корпорация, небольшая фирма или стартап), так и практически любую современную область знаний. С каждым днем все сложнее становится провести границу между любой современной профобластью (от биологии и медицины до управления организациями и персоналом) и аналитикой. А все социально-экономические исследования практически неотделимы от сравнений выборок, корреляционного, факторного и регрессионного анализа.

Поэтому чем бы Вы ни планировали заниматься – вероятность необходимости использования статистики и анализа данных в современном мире с каждым днем становится все ближе и ближе к 1 или 100%.

Анализ данных у всех на слуху и на сегодня это один из самых востребованных навыков в любых сферах. Однако, как я наблюдаю, зачастую работа с данными не вызывает восторга ни у студентов, ни у сотрудников нетехнических специальностей, ни у менеджмента. Но в этой книге Вы увидите, что на самом деле аналитика и поиск закономерностей в данных – очень занимательная штука (да и не такая уж и сложная).

Начнется книга с довольно широкого и немного философского контекста – вначале я вкратце расскажу важность моделей исследуемых объектов для правильного построения гипотез, анализа и объяснения результатов. Также остановлюсь на разграничении того, что является, а что не является аналитикой. И пройдусь по основным понятиям статистики.

Далее мы с Вами сфокусируемся на анализе данных и поиске в них скрытых закономерностей. Мы рассмотрим те методы, которые Вы после каждой главы сможете сразу же применять в работе. Этому, по сути, и будет посвящена основная часть книги.

А поскольку сейчас понятие Data Science (наука о данных) и анализ данных плавно вплетены в такую область как машинное обучение (Machine Learning – ML) и искусственный интеллект (Artificial Intelligence – AI) – то напоследок я расскажу и обо всем этом новоязе.

В основной части книге я отобрал современные наиболее ходовые в социально-экономических направлениях методы анализа данных. К ним привел конкретные примеры использования в моей практике. Но, помимо этого, написал немного о подготовке массивов к анализу, а также об основных функциях Excel, которыми покрываются 90% бизнес-задач.

Оговорюсь, что написать об Excel – это скорее вынужденная мера. Просто часто после курсов и тренингов менеджеры и специалисты не-технических дисциплин задают мне вопросы как решить ту или иную «аналитическую» задачу – а большинство этих «аналитических» задач решается условно 5 основными функциональностями Excel.

Книгу я старался написать так, чтобы любой читатель, независимо от уровня подготовки в части аналитики, и уловил основные концепции, и освоил прикладные методы.

Каждый раздел книги структурирован таким образом, чтобы Вы не только ориентировались в методах, а и легко соотносили их с решаемыми аналитическими задачами. В книге в практическом русле рассматриваются те методы и инструментарий, которые покрывают львиную долю аналитических бизнес-задач и которыми Вы самостоятельно сможете пользоваться в работе.

Но тем, кто хочет всерьез освоить тему, а не просто прочесть «еще одну умную книгу», настоятельно рекомендую сразу же после каждого раздела отрабатывать все методы на практике. Для этого у Вас под рукой будет Excel и программа PSPP (распространяется в открытом доступе официальная статистическая программа). А также массивы данных (считай таблички и выгрузки с данными в Excel) из Вашей профессиональной деятельности – отрабатывайте методы сразу прямо на них. Ну и эта книга сожержит инструкции по работе как с Excel, так и с PSPP для каждого метода – так что по сути является одновременно и самоучителем.

О, подумал кто-то, обещали простоту – а только начали читать, и уже появилась какая-то страшная аббревиатура …PSPP… Многие пугаются, что надо будет изучать дополнительное программное обеспечение – «Давай Excel, он есть у всех!».

Да, можно реализовывать всю аналитику и в офисном приложении Excel. Но, боюсь, после этого Вы возненавидите аналитику (а аналитика – это не таблички-диаграммы или дашборды со средними и %: мы об этом еще отдельно поговорим). Особенно после того, как будете 99% времени тратить на написание скриптов и формул в Excel, которые никто кроме Вас неспособен будет прочесть. Или от безысходности найдете выход в покупке недешевых специальных надстроек к Excel.

PSPP не страшнее Excel (даже на порядок проще). А кроме того, эта программа аналогична такому коммерческому IBM’овскому программному продукту как SPSS, который широко используется аналитиками крупных корпораций и международных исследовательских агентств. Научившись работать в PSPP – Вы считай умеете работать и в SPSS. А это очень ценный прикладной навык для не-технических профессий.

Возможно, после прочтения книги кто-то захочет послушать лекции и посмотреть как аналитика работает «вживую» для решения разных задач (от маркетинга и сегментации клиентов до вопросов управления персоналом), а также выполнить практические упражнения на «живых» примерах. Приходите на он-лайн курс «Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев» на крупнейшей образовательной платформе UDEMY:

https://www.udemy.com/analytics-and-data-science/?couponCode=BOOK_READER

Даже если Вы просто взяли полистать эту книгу любопытства ради, но аналитика, невзирая на все доводы, пока совершенно не из области Вашего интереса – то книга все-равно попала в Ваши руки не зря. Наверняка у Вас есть знакомые, которым книга станет полезной – поделитесь с ними информацией о ней.

ОКОЛО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ РАЗГОВОРЫ

Бизнес-жаргон: статистика, метрики, Dashbords, KPIs… и аналитика

Для не-технических специалистов аналитика – понятие обычно обширное и часто включающее то, что является «совсем не очень аналитикой». Дам небольшое разъяснение понятий (по крайней мере, как их следует трактовать исходя из предмета данной книги).

Хочу внести ясность, поскольку время от времени наблюдаю как нахватавшиеся фраз сотрудники компаний путают одно с другим и часто, имея ввиду одно, говорят совершенно о другом. Хотелось бы дополнительно расставить точки над «Ё» в части одинакового понимания и ожиданий читателей того, что они найдут (или не найдут) в этой книге.

Сначала пройдемся по четырем моментам, которые в бизнесе порою жестко ассоциированы с аналитикой. Но таковой они не являются. Они все отражены на рис. 1.

Рис.0 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 1. Важные вещи: но это – не аналитика…

В бизнесе слово статистика используется повсеместно. Часто можно услышать при постановке задачи сотруднику от руководителя – «Приготовь статистику». Речь в таком случае идет не о науке, а о том, чтобы приготовить какие-то отчеты с определённым набором количественных данных за период.

Объем продаж, количество клиентов, численность предприятия, число визитов на сайт, количество лайков в соцсети…. Т.е., это любые данные, накопленные за период времени.

Еще одно избитое в менеджменте слово метрики. Это определенные показатели, которые являются производными от данных. Обычно их получают простыми формулами путем вывода %, суммирования, отнимания, деления или умножения одного статистического показателя на другой. Но иногда бывают более сложные формулы. Метрики уже могут отражать эффективность процессов, активностей, управления, предприятия и т. д.

Например, «3 основные бизнес-метрики нашего стартапа», или «наши HR-метрики показывают неэффективное использование бюджета на персонал». Примерами метрик могут служить такие показатели как конверсия, HR ROI, отток / текучесть клиентов или персонала, % лайков от просмотров, количество ошибок на 1000 транзакций и т. д.

Метрика позволяет отвечать на вопросы «хорошо или плохо», «эффективно или неэффективно».

Дашборд (Dashboard) – это дословно панель приборов, т.е. интерфейсное представление или форма, в которую выводится набор метрик или данных, важных для отслеживания хода операционной деятельности или эффективности бизнеса.

Сюда отбираются те метрики и данные главного процесса (value chain), изменение которых требует вмешательства и принятия управленческих решений.

KPIs (Key Performance Indicators) – они же ключевые показатели эффективности. Все хотят, чтобы они были количественными в виде метрик или «статистик». Но на практике часто используют и качественные. Каждый количественный KPIs – по сути метрика. Но не каждая метрика является KPI. Т.е., в KPIs попадают только именно ключевые для определённого периода (обычно года) метрики или данные.

Аналитика – это слово во многих организациях используют, зачастую подразумевая данные за период или метрики.

Но аналитика – это совсем другого рода вещь. Это поиск скрытых закономерностей и построения прогностических (предсказывающих, предиктивных) алгоритмов посредством конкретного набора аналитических инструментов. Аналитика проверяет модели на прочность или позволяет находить новые модели исследуемых объектов или процессов.

В книге мы не будем говорить о метриках. Кто решил ее прочесть с ожиданием разобраться как правильно подобрать метрики под компанию, процесс, продукт, систему… – Вам не сюда.

И в книге мы вообще никаким образом не будем касаться ни KPIs, ни построения Dashboard-ов. Потому что эти вопросы вообще к анализу данных и аналитике не имеют отношения. Это чистой воды вопросы систем управления.

В общем, если даже прочитав аннотацию и предыдущие разделы Вы все еще надеетесь узнать в книге как подбирать эффективные метрики, формировать KPIs и дашборды для компании, функции, процесса или продукта – оставьте Вашу надежду, ибо в этих вопросах данная книга никак не поможет.

В части данных – мы обзорно коснемся формирования правильных массивов данных, с которыми можно «по-человечески» работать. Но перечислять какие данные обычно собираются для тех или иных направлений (продажи, маркетинг, производство, HR, социология и т.д.), для чего их использовать и в каких расчетах применять, как организовать хранилища данных – эти вопросы также не из тематики книги.

Книга также почти не касается вопросов визуализации данных (хотя даже эту тему многие считают аналитикой) – это вопросы обработки и представления данных / информации, но не аналитики.

А вот, собственно говоря, аналитике, набору современных инструментов для поиска скрытых закономерностей и прогностического анализа и будет посвящена книга.

Книга поможет тем, кто хочет, к примеру, научиться с определенной долей вероятности отвечать на такие вопросы:

· Будет ли соискатель эффективен на должности продавца?

· Как долго будет клиент пользоваться услугами компании?

· Кто из клиентов в ближайшее время перестанет пользоваться услугами?

· Насколько понизится мотивация персонала при снижении удовлетворенности возможностями карьерного роста?

· Что повлияло на выбор того или иного кандидата в президенты?

· Вернет ли потенциальный заемщик кредит?

· И т. д.

Глава с двумя оговорками для высшего менеджмента

В этом разделе речь все о том же, что не входит в предмет данной книги, но сквозь «другие очки» – «вид сверху» глазами высшего руководства компании.

Этот раздел в дополнение к предыдущему написан специально для представителей высшего менеджмента («злые языки» говорят, что для отпугивания нежелающих делать своими руками).

Книга не покрывает такие вопросы менеджмента как:

· устройство и построение корпоративных систем аналитики (построение аналитических функций в компаниях)

· оценка уровня зрелости аналитической функции компании

УСТРОЙСТВО И ПОСТРОЕНИЕ КОРПОРАТИВНЫХ СИСТЕМ АНАЛИТИКИ (ПОСТРОЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ В КОМПАНИЯХ).

Многие компании путают аналитику с тем, как внедрить и управлять аналитической функцией по всему предприятию. Путать корпоративную систему аналитики с непосредственно аналитикой – то же самое, что путать корпоративную систему управления проектами с непосредственным управлением проектом.

Корпоративная аналитическая система – это и корпоративная методология, и аналитические спецподразделения (офисы), и процессы, и оборудование с программным обеспечением и т. д. И тема эта вообще из области проектирования организаций, а не аналитических методов и инструментария.

Но в рамках данной книги будут наборы методов прогностической аналитики и поиск инсайтов с применением простых описательных статистик. Это то, что отдельно взятый человек может своими руками использовать на своем рабочем месте или в жизни. Эти методы могут внедряться в корпоративных системах аналитики как отдельные компоненты, но они никак не заменитель всей системы или ее элементов.

В общем, книга не о корпоративных системах аналитики.

УРОВЕНЬ ЗРЕЛОСТИ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ КОМПАНИИ.

В бизнес-структурах аналитикой, как я упоминал в предыдущей главе, называют все что угодно: от просто данных и до KPIs с Dashboard’ами. И «ноги растут» от того же понимания уровня развития/зрелости аналитических функций в организациях, который не предмет данной книги.

Об уровнях зрелости упомяну только здесь и один раз. Когда я анализирую уровень зрелости аналитической функции в компании, то базируюсь на используемых уровных PWC (Price Waterhouse Coopers):

Рис.1 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Уровни зрелости аналитической функции

Это на самом деле достаточно общий подход, но PWC активно с ним работают, потому приписываю его им.

Здесь первый уровень – уровень данных – обозначает способность предприятия извлекать данные и иметь отчеты с констатацией и описанием того «что есть на сегодня и уже случилось». Здесь вовсю фигурируют всем известные отчеты с накопленными данными за периоды (в них не особо заморачиваясь могут также накладывать линейные линии трендов).

Два следующих – метрики с отчетами и диагностика (сюда же относятся дашборды и бенчмарки) – обозначают, что компания может осуществить диагностику и понять «почему случилось и насколько все плохо\хорошо». Эти два уровня, кстати, в более ранних версиях были объединены в один уровень. Вот здесь уже вовсю работают описательные статистики, в том числе процентили, квартили, моды, медианы, средние и т. д. В книге мы рассмотрим методы описательной статистики, которые читатель сможет использовать, но не будем рассматривать как их визуализировать, строить дашборды или «нарезать» KPIs.

Следующий уровень – инсайты – это не отдельные методы, а способность организации собирать данные из разных систем и источников в едином информационном поле. По сути, наличие корпоративного хранилища данных, из которого можно извлекать данные и используя все те же описательные статистики обнаруживать находки/инсайты не всегда видны в рамках одной системы с данными одной направленности. В книге я покажу как с использованием прикладных функций Excel соединить данные из разных источников, а также приведу менеджмент-кейсы с инсайтами при использовании простых описательных статистик. Но в книге не будет о том, как отстроить этот уровень зрелости в организации.

И последний уровень – прогностическая аналитика – это способность компании строить предиктивные (предсказательные) модели, базирующиеся на скрытых закономерностях и неочевидных взаимосвязях во всех имеющихся у нее данных. Это уже применение новомодных систем искусственного интеллекта (AI). В данной книге будут изложены методы аналитической статистики (корреляции, регрессии, факторный и кластерный анализ и т.д.), которые прочитавший профессионал сможет сразу использовать в своей работе. Но здесь не будет о том, как и с помощью каких систем вывести компанию на такой уровень зрелости.

Но в последнее время многие консультанты говорят, что есть еще один некий уровень для организации, который интересует именно высшее руководство компаний – прескриптивная аналитика (еще Вы могли слышать на конференциях или от консультантов «нормативная» или «предписательная» аналитика).

Чем интересен ТОР’ам этот уровень и чем же он отличается от тех уровней, на которых работает описательная статистика и прогоностическая аналитика? Если описательная статистика отвечает на вопрос «что было?», а прогностическая аналитика «что будет?» – то прескриптивная аналитика пытается ответить на вопрос «а что кому и где делать?» + «к чему приведут те или иные действия?».

Но, в отличие от описательной и аналитической статистики, прескриптивная аналитика – это не отдельная область знаний, со своей методологией, специфическими методами или понятиями. Это смесь прогностических методов (базируется на них), автоматизации процессов, бизнес-правил и автоматизированных управленческих предписаний к исполнению.

Рис.2 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Прескриптивная аналитика: рассматривать ли как уровень?

Т.е, это скорее попытка автоматизации управленческих решений и воздействий. Повторю: прескриптивная аналитика – это «смесь» из использования методов прогностической аналитики, математических бизнес-моделей, бизнес-правил, алгоритмов, автоматизированных процессов и управленческих решений и т.д., чтобы оценить возможные будущие исходы (последствия) действий компании. Это искусство конкретной компании использовать вышеперечисленное для моделирования возможных вариантов будущего и автоматического принятия управленческих решений и воздействий.

Но я персонально не расцениваю этот уровень как часть уровня зрелости аналитической функции. Не потому, что тут нет отдельного предмета, методологии, методов и т. д. Ведь на уровне «Инсайтов» их также нет. Но уровень инсайтов/находок базируется на описательной статистике, со своим предметом, задачами, методологией и методами – т.е., все еще лежит в границах аналитической дисциплины. А на уровне прескриптивной аналитики переплетается и автоматизация, и системы управления, и собственно аналитическая функция. Т.е., это более широкая и мультифункциональная область.

Ну и еще мне на сегодня прескриптивная аналитика выглядит (пока что) созданной консультантами «упаковкой под продажу» аналитических систем в крупные корпорации.

Оговорки сказал. А если подытожить предмет книги, то данная книга (как и одноименный онлайн курс на UDEMY) – это то, что сфокусировано на методах поиска инсайтов и прогностической аналитики, но не сборник рассказов о том, как «подтягивать» уровень зрелости аналитических функций компаний.

Рис.3 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Книга о поиска инсайтов и методах прогностической аналитики

Но в любом случае, если Вы хотите разобраться в методах и попробовать как аналитика работает «вживую» для решения бизнес-задач независимо от уровня Вашей должности – данная книга безусловно будет Вам полезна.

Особенности социально-экономической реальности

В последнее время везде пишут о том, как важно нести гуманитарные и социально-экономические знания (бизнес, коммуникации, менеджмент, предпринимательство и т.д.) в технические направления.

Мне, наряду с необходимостью нести «гуманитарно-социально-экономический свет» инженерам-технарям, не менее важным видится нести технические навыки гуманитариям. Чтобы последние могли более системно принимать решения и опираться в своих концепциях на более твердый фундамент, а не собственные размышления и суждения, подкрепленные только навыками убеждения и лидерско-харизматическими приемами.

Отдельная интересная тема для русской науки и ее масштабирования в век капитализма – это «нести» навыки бизнеса и менеджмента непосредственно в научную среду. Неимоверное количество знаний и открытий умирают в стенах НИИ только потому, что их создатели ограничиваются в лучшем случае разговорами с такими же учеными-экспертами или публикацией в журнале, который читают такие же ученые-эксперты.

Одни не считают нужным (да и ниже их уровня) популяризировать свои открытия. Другие может и хотели бы добиться практического использования продукта их труда (знаний и открытий), но понятия не имеют какими методами и как этим управлять в эпоху капитализма. Но на этой теме я останавливаться в книге не буду.

К социально-экономическим наукам относятся науки, которые оперируют не естественными физическими законами и закономерностями (гравитация, время, пространство, масса, рост, вес, скорость света, давление и т.д.), а такими вещами как восприятие, поведение, мнения, отношения, качества, установки и все порождаемые ими социально-экономические явления.

Любая организация, общество, рынок… – это в первую очередь социально-экономические системы. Для анализа данных в этих системах используются те же методы, что и в технических науках, но есть несколько главных особенностей, которые необходимо помнить.

Аналитика в социально-экономических науках (в противовес с естественно-инженерными) сталкивается с пятью главными особенностями – рис. 2.

Рис.4 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 2. Особенности аналитики в социально-экономической реальности

Теперь разберем этот рисунок.

Во-первых, социально-экономическая система – это очень изменчивая система.

Скорость падения яблока прогнозируема – сколько и где-бы Вы это не повторяли. А деньги, трафик, усилия для результата или популярность (то, что изучается в социально-экономических системах) – совершенно нет.

Т.е., если переменные имеют физические ограничения, препятствующие большому разбросу или смещению размеров – и вероятность случая, кардинально отличающегося от основной массы, крайне низка: это одно. Но измерьте, например, корреляции на фондовом рынке за разные периоды – и коэффициенты будут резко меняться от периода к периоду.

А я часто встречаю, как гуманитарии выдают обнаруженные в социально-экономической реальности корреляции как некие реальные «материальные» зависимости (еще и позиционируют эти статистические взаимосвязи как причинно-следственные). Но вот что-то никто ни разу не предсказал по ним поведение фондового рынка…

Или возьмите компанию – измерьте удовлетворенность персонала, внедрите программу улучшений (даже сделайте что-то небольшое) – и у Вас эффект! Но через год Вы заметите как удовлетворенность сползает вниз… Что повлияло? Почему? Новые люди пришли? Старые привыкли?

Во-вторых, здесь не работает закон нормального распределения.

В социально-экономических дисциплинах закон нормального распределения – это непозволительная роскошь. Но многим менеджерам и гуманитариям он почему-то кем-то крепко «вбит в головы»…

Если мерять рост или вес – да, будет работать закон нормального распределения. Но в социально-экономических системах чаще всего наоборот – мы не будем наблюдать красивую симметрию нормальной кривой. Скорее будет обратная картинка: смещение в одну или в другую сторону.

Так, в конкретно взятой стране 2% людей могут владеть 60—90% капитала.

На любом рынке есть несколько игроков, занимающих 60—90% доли рынка.

Несколько рок-исполнителей или авторов книг забирают на себя 90% популярности и продаж.

Из 100 кандидатов в президенты 5% заберут 95% голосов. И т. д.

Да та же удовлетворенность сотрудников работой в компании будет давать смещение или в одну, или во вторую сторону – и в придачу влиять на другие аспекты работы (это так проявляется способность удовлетворенности, как базовой эмоции, к генерализации).

В-третьих, важность выборки случаев / объектов / наблюдений для применения их ко всей популяции (вся популяция объектов называется «генеральная совокупность»), которую Вы исследуете.

Измерив какие-то физические величины в одном месте, Вы скорее всего получите ± те же самые в другом – ну или с минимальной вариативностью.

Но измерив, например, отношение к кандидату в президенты или расовым вопросам в регионе, Вы точно не получите их ± такими же в другом. Или, замерив удовлетворенность работой в одной компании, Вы не получите тот же результат в другой компании.

И, в-четвертых, важно понимать, что одно-единственное социально-экономическое явление может перевернуть все Ваши представления и закономерности вверх дном. В естественно-технических системах каждый один уникальный случай не ведет к глобальным изменениям.

И пятое – наличие модели для анализа в социально-экономических дисциплинах критически важно.

Модель (Ваше представление, набор предположений об исследуемом объекте) должна предшествовать анализу (кроме случаев, когда у Вас поисковый анализ, цель которого изобрести новые или уточнить существующие модели – но в бизнесе таким вряд ли Вы будете заниматься).

Только по модели Вы можете описать, измерить и прогнозировать поведение / развитие какого-то события или объекта. О важности моделей поговорим отдельно в следующей главе.

Модель

Раздел обязателен к прочтению, даже тем, кому он кажется философским и далеким от аналитики.

Под моделью не имеются ввиду статистические алгоритмы и методы обработки данных.

Словом «модель» обозначается некое представление исследуемого объекта, процесса, явления.

Модель – это набор увязанных между собой предположений и понятий, выстраивающий определенный взгляд на объективную реальность.

На рис. 3 изображены несколько наиболее известных моделей – Солнечная система, ДНК, молекула…

Рис.5 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 3. Несколько наиболее известных моделей

Например, элементы ДНК – пары нуклеотидов имеют 4 компонента АТГЦ (аденин, тимин, гуанин и цитозин), которые имеют взаимосвязь А с Т и Г с Ц.

Конечно же, модель строится на основании ограниченного множества известных нам данных (элементов, компонентов, свойств и взаимосвязей) об оригинале (реальном объекте объективной реальности).

Самим оригиналом (объектом объективной реальности) модель не является и на объективную реальность (окружающий мир, явление, протекающие процессы и т.д.) она никоим образом не влияет.

Зато она влияет на наше понимание и отношение к этой реальности.

Только модель любого объекта позволяет нам:

· формально его описать

· делать измерения и интерпретацию полученных результатов

· спрогнозировать его поведение / развитие в будущем

· а также понять его историю в прошлом.

Кроме того, модель позволяет постоянно обучаться, уточнять и добавлять взаимосвязи между ее элементами и компонентами – и, возможно даже, накопленные знания со временем изменят само наше представление о модели. Схематически это все изображено на рис. 4.

Рис.6 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 4. Динамика взаимосвязей модели и реальности

Вспомните, как развивались представления (модели) о Земле по мере накопления знаний и установления новых взаимосвязей: от плоскости на китах и черепахах до Земли-центра и до того, что она крутится вокруг Солнца (рис. 5).

Рис.7 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 5. Изменение представлений о модели Земли по мере накопления данных и знаний

С моей т.з. наличие некой общей модели особенно важно для социальных, экономических и бизнес-дисциплин, где представление о реальности (модель) на порядок важнее чем для той же биологии, геологии, физики, астрономии и т.д., базирующихся на фундаментальных естественных законах.

А люди часто брезгуют моделями, считая их уделом ученых-теоретиков, отдавая предпочтение инструментам / методам… Но эффективность применения инструмента крайне зависит от того, для чего и применительно к какой реальности (объекту, событию, процессу и т.д.) мы его используем.

Я сам не раз наблюдал как менеджеры, профессионалы и даже ученые использовали аналитический инструментарий для прогнозов, но без понимания модели результаты этих попыток предсказаний были аналогичны гаданию на картах Таро.

Даже если рассматривать бизнес и организацию, которые являются социально-экономическими системами. Любой бизнес, любая организация внутри себя также может быть представлена простой операционной моделью как набором элементов и компонентов со взаимосвязями (на рис. 6 авторское представление).

Рис.8 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 6. Базовое представление операционной модели предприятия

Если посмотреть шире (рис. 7) – то организация является открытой системой и неразрывно связана с внутренней и внешней средой.

Если посмотреть еще шире, детализируя окружение компании: клиенты, конкуренты, продукт, процессы, структура, культура и сотрудники компании, ее поставщики и вся экономика – все это уже элементы большой бизнес-модели.

Соответственно на базе моделей аналитику можно очень успешно применять в бизнесе для принятия более взвешенных бизнес-решений, особенно в условиях неопределенности.

Рис.9 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 7. Связь операционной модели с внешней и внутренней средой

Модель – одна из важнейших вещей в аналитике. Именно модель исследуемого объекта / явления / процесса позволяет правильно осуществить анализ: от того какие данные собирать и до того как правильно интерпретировать полученные данные.

Интуиция или аналитика?

Среди людей есть те, кто верит цифрам, а есть те, кто полагается на «чуйку» и интуицию. И это также выражено в бизнесе и менеджменте.

Многие полагают, что достаточно только чутья, бизнес-интуиции и имеющегося опыта – и приводят в пример ряд успешных проектов или решений, принятых вопреки статистике, исследованиям и аналитике.

Например, некоторые приводят Генри Форда, который когда-то сказал, что если бы он полагался на исследование мнений клиентов, то ему бы пришлось заниматься выведением более быстрых пород лошадей, а не автомобилями.

Лукавят, потому что с одной стороны речь тут о технологии, а с другой стороны Г. Форд на самом деле никогда не брезговал аналитикой в управлении предприятием.

Более того, только аналитика позволяет накапливать знания, наращивать и объяснять опыт, усиливать практическую интуицию, а в самом идеальном варианте – возвести к понимаю неких концептуальных моделей.

Я говорю об интуиции и опыте в связке, потому что для меня интуиция – не что иное как «свернутый опыт» человека. Например, говорят, что опытный механик «по звуку машины» может определить проблемы. На самом деле он улавливает ряд мельчайших моментов (данных) в работе авто, но просто уже делает их интерпретацию на таком уровне автоматизма, что не способен объяснить на что именно он обращал внимание, когда поставил «точный диагноз».

Дискуссия о том, что важнее – опыт / интуиция или аналитика несостоятельна в принципе. Вообще ИЛИ здесь неуместно – более целесообразно использовать И.

Ведь сама по себе ни статистическая информация, ни ее анализ, ни обнаруженные статистические значимые взаимосвязи действительно не дают автоматических ответов на вопросы – поэтому модель, интуиция, размышления и воображение (творческий подход) имеют очень большое значение.

Схематически дополняемость аналитики и опыта друг-другом можно представить так (рис. 8):

Рис.10 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 8. Дополняемость опыта и интуиции аналитикой

Немного объяснений к картинке. Сначала мы снимаем / регистрируем / собираем / получаем из реальности некие данные (причем данные в широком смысле слова и в любом виде).

Далее данные превращаются в знания, которые потом объединяются какими-то связями (вот это событие произошло потому, что было вот то-то и то-то) на основании нашего взаимодействия с реальностью. Знаниями и опытом мы уже можем делиться с другими.

Аналитика может нам помочь уточнить наши взаимосвязи: как опровергнуть их наличие в реальности, так и обрисовать скрытые взаимосвязи, которых мы сами не замечали. Это формирует более целостную картину.

В итоге при взаимодействии данных, знаний, опыта и аналитической проверки у нас может родиться некое концептуальное представление реальности (какого-то объекта, процесса, явления, случая и т.д.) – модель.

Это не сама реальность – это только ее модель, наше представление о ней. Но на базе этой модели мы уже можем более эффективно обмениваться пониманием реальности с другими людьми, а также постоянно его уточнять, приращивая новые знания и устраняя пробелы.

Есть еще, конечно, креативная отсебятина (кстати, очень часто встречаемая в менеджменте, социально-экономических и гуманитарных направлениях). Когда человек что-то увидел, чего-то нахватался – и из этого породил в голове какую-то ерунду и, уверовав в нее, обозвал некой моделью (рис. 9).

Рис.11 Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…

Рис. 9. Модели без опыта и аналитики зачастую имеют очень отдаленные связи с реальностью

Иногда, конечно, бывает, что из такого креатива рождаются ± верные модели. Но они все равно проверяются только опытом, аналитикой и самой реальностью.

Какая лучшая программа для анализа данных?

Существует ряд программ для анализа данных. От всем уже привычного Excel, до коммерческих продуктов типа SPSS, Statistica, OCA и вплоть до отдельного языка программирования R, созданного специально под аналитику. Есть и бесплатные аналоги дорогостоящего коммерческого программного обеспечения – например, программа PSPP как аналог SPSS.

В интернете есть ряд официальных инструкций, курсов, книг и самоучителей по той или иной аналитической программной среде (какие кнопки нажимать, где находится та или иная функция, где смотреть вывод результатов и т.д.).

Но главное – понимать, что все эти программы не заменители «головы» аналитика.

Это всего лишь инструментарий. Но, невзирая вроде на эту понятную истину, постоянно разворачиваются баталии на тему «какая программа лучше». Всегда хочется спросить о критерии «лучшести» – ведь каждая программа имеет свои плюсы и минусы, возможности и ограничения.

Решение об использовании той или иной программной среды – это на самом деле исключительно вопрос профессиональных и личных предпочтений.

Я, например, в своей практике использую несколько инструментов: подавляющая часть того, что я делаю, сделана в SPSS, ОСА и Excel.

SPSS и ОСА – поскольку привык ими пользоваться. Excel – потому, что удобен для бизнеса и его может открыть, просмотреть и отследить логику формул любой бизнес-пользователь.

Для некоторых задач использую R. Но с языков программирования я бы не рекомендовал начинать не-техническим профессионалам. Это дольше, сложнее, да и вряд ли Вы в своей работе столкнетесь с настолько емкими задачами, чтобы не решить их более простым способом.

Потому, что использовать – больше будет зависеть от того, что Вы решите и осилите освоить. Однозначно в бизнесе (за исключением, если Вы профессиональный аналитик и это Ваша ежедневная работа) самым ходовым инструментом является Excel. Бизнес – это клеточки Excel.

Потому и в данной книге вначале будет показана реализация описательных статистик в Excel, чтобы Вы могли применять эти навыки в знакомом офисном приложении. Но по мере усложнения методов и уровня аналитики мы перейдем на PSPP (аналог-заменитель SPSS).

При обучении прикладному инструментарию для нас с Вами критерием «лучшести» является простота и привычность. Чтобы читатели тратили время не на изучение программы, а фокусировались на сути решаемых задач.

И мой выбор для начинающих и не-инженерных профессий – однозначно Excel и PSPP. Но не просто читайте разделы и главы, а после прочтения сходу отрабатывайте методы в этих программах на Ваших массивах.

Упоминая Excel, не хочу сформировать неправильные ожидания к книге, потому сделаю ударение: в книге не будет обучения базовым навыкам работы с Excel. Изложение книги предполагает, что читатель уже на минимальном базовом уровне знаком с Excel.

Очень краткие итоги раздела

Что я хотел, чтобы читатель вынес из раздела:

1. Никогда не ставьте ИЛИ между аналитикой и интуицией. Всегда И. Не умаляйте роль творчества и случайностей.

2. Пять особенностей социально-экономической реальности:

· Изменчивость

Страницы: 12 »»

Читать бесплатно другие книги:

Записки Якова Ивановича де Санглена (1776–1864), государственного деятеля и одного из руководителей ...
Финансовые рынки притягивают людей обещанием близкого успеха. Но реальность рушит чересчур оптимисти...
У вас когда-нибудь возникало ощущение, что вы чувствуете переживание другого человека, и спустя врем...
Harvard Business Review – главный деловой журнал в мире. Новый выпуск серии «HBR: 10 лучших статей» ...
Внучка и внук приехали на каникулы к бабушке и дедушки. Дети развлекались, пока их не позвал дедушка...
Когда мир на грани катастрофы, а страны захлестнули войны и разруха, человеку сложно игнорировать ув...