Недавно в одной рассылке мне попалась статья How do we actually "pull stories out of data”?
Мы часто говорим, что анализ раскрывает данные, находит в них паттерны и позволяет превратить их в истории. Но как именно это происходит?
Человек — не робот и не может легко и быстро увидеть скрытые зависимости и последовательности в любом числовом ряде. Погружение в данные — это сложный процесс, соединяющий опыт и интуицию. А доменные и научные знания подсказывают, в какую сторону смотреть и какие вопросы задавать.
Журналистика данных смотрит на данные с точки зрения раскрытия истории: «смотрите, мы нашли такие зависимости и вот какие выводы мы можем из них сделать». С научной же точки зрения это будет не совсем корректный подход, потому что любые данные могут рассказать много разных историй одновременно.
Аналитики не могут интерпретировать данные кроме как в контексте «мы нашли вот такие зависимости в этом наборе данных». При этом никогда нет стопроцентной уверенности, что гипотеза и интерпретация верны. Можно что-то предположить и проверить на 9999 значениях, но не факт, что следующее десятитысячное значение даст такой же результат и не опровергнет начальное предположение.
Автор статьи приводит пример, как именно он работает с данными, чтобы попробовать сформулировать алгоритм. Задача такая: в интернет магазине некоторые товары стали продаваться активнее и надо понять: почему это произошло и временное ли это явление.
1. Первым пунктом стоит проверить, а точно ли продажи увеличились, насколько и как именно. Это даст необходимое доменное знание и общее понимание проблемы, которые скорее всего помогут с ответом на «почему».
2. Дальше можно начать думать о причинах. Но не получится сразу погрузиться в данные и начать искать зависимости. Сначала стоит понять, кто пользователи и как именно они покупают товары. Например, связано ли увеличение продаж с увеличением покупателей или каждый из них купил по несколько единиц товара? Ответы на подобные вопросы вызывают ещё больше вопросов: а откуда пришли пользователи, сколько обычно они покупают, были ли рекламные кампании и тд.
Здесь главная опасность — упасть в кроличью нору и закопаться в этих дополнительных загадках. Нужно понять какие из них имеют смысл, потому что многие скорее всего не дадут никакой новой и интересной информации. Помогут доменные знания и опыт. Поэтому если их нет (впрочем и если есть — тоже), очень полезно показывать промежуточные результаты и советоваться с экспертами, которые этими знаниями уже обладают.
3. В какой-то момент приходит понимание, что предварительные исследования пора сворачивать, потому что идеи для них заканчиваются и начинает вырисовываться какая-то картинка. Итогом всего исследования становится общее непротиворечивое описание ситуации, которое отвечает всем критериям изначального вопроса и учитывает всё найденное до этого. Это развёрнутый ответ на вопрос «что именно произошло?».
Стоит, правда, помнить, что это лишь гипотезы и они могут оказаться ложными, если данные были некорректные или нельзя было учесть какой-то неизвестный фактор. А на часть вопросов может не быть ответов вообще.
Ссылка на статью: https://counting.substack.com/p/how-do-we-actually-pull-stories-out
>>Click here to continue<<
