class="p1">К неструктурированным данным относятся тексты обзоров на Amazon, изображения в социальных сетях, видео на YouTube, аудиофайлы и тому подобное. Преобразование неструктурированных данных в структурированные с целью дальнейшего анализа требует применения специальных методов (см. часть III данной книги).
Data – это один или много?
Настало время уточнить, какой позиции мы придерживаемся в споре, о котором вы, вероятно, даже не слышали.
На самом деле слово data (данные) в английском языке является множественным числом слова datum. (Как в случае со словами criteria (критерии) – criterion (критерий), agenda (повестка дня) – agendum (пункт повестки дня).)
Мы пытались придерживаться правил языка, говоря the data are… вместо the data is… но быстро поняли, что это не для нас. Нам кажется, что это звучит странно. И не только нам. Автор популярного блога FiveThirtyEight.com [12] предлагает использовать слово data в качестве неисчисляемого существительного, вроде water (вода) или grass (трава).
Основы сводной статистики
Данные не всегда выглядят как набор или электронная таблица. Часто они бывают представлены в виде сводной статистики. Сводная статистика позволяет получить информацию о наборе данных.
Три самых распространенных понятия сводной статистики – среднее значение, медиана и мода, с которыми вы, вероятно, уже хорошо знакомы. Тем не менее мы хотим потратить несколько минут на обсуждение этих понятий, поскольку часто замечаем, что в разговорной речи слова «нормальный», «обычный», «типичный» и «средний» используются в качестве синонимов для них. Чтобы избежать путаницы, давайте проясним, что же означают эти понятия.
– Среднее значение – это сумма всех имеющихся у вас чисел, деленная на их количество. Нахождение среднего значения дает вам представление о том, какой вклад в общую сумму вносит каждое из наблюдений, когда все они имеют одно и то же значение.
– Медиана – это средняя точка диапазона значений, отсортированных по порядку.
– Мода – это число, которое встречается в наборе данных чаще всех остальных.
Среднее значение, медиана и мода называются мерами положения или мерами центральной тенденции. Меры вариации – дисперсия, размах и стандартное отклонение – являются мерами разброса. Номер положения указывает, где именно в числовом ряду находится типичное значение, а разброс говорит о том, насколько другие числа отклоняются от этого значения.
В качестве примера возьмем числа 7, 5, 4, 8, 4, 2, 9, 4 и 100. В данном случае среднее значение равно 15,89, медиана – 5, а мода – 4. Обратите внимание на то, что среднее значение 15,89 не присутствует среди исходных значений. Такое случается очень часто: среднее количество людей в домохозяйстве в США в 2018 году составляло 2,63 человека; звезда баскетбола Леброн Джеймс набирает в среднем 27,1 очка за игру.
Распространенная ошибка – использование среднего значения как средней точки данных, которой является медиана. Может показаться, что половина значений должна быть выше среднего, а половина – ниже. Но это не так. Чаще всего большинство значений находятся либо ниже, либо выше среднего. Например, у подавляющего большинства людей количество пальцев превышает среднее значение (которое составляет 9 с чем-то).
Чтобы избежать путаницы и недоразумений, мы рекомендуем использовать среднее значение, медиану и моду вместо таких понятий, как «обычный», «типичный» или «нормальный».
В этой главе мы преподали вам основы языка, на котором вы можете говорить о данных на рабочем месте. В частности, мы обсудили:
– данные, наборы данных и различные названия строк и столбцов в них;
– числовые данные (непрерывные и дискретные);
– категориальные данные (порядковые и номинальные);
– экспериментальные данные и данные наблюдений;
– структурированные и неструктурированные данные;
– меры центральной тенденции.
Теперь, когда вы освоили терминологию, пора приступать к статистическому осмыслению имеющихся данных.
Глава 3
Готовьтесь мыслить статистически
«Статистическим называется особый стиль мышления, который сочетает в себе элементы детективной работы и скептицизма, а также предполагает использование альтернативных подходов к решению проблемы» [13]
– Фрэнк Харрелл, статистик и профессор
Эта глава научит вас критически воспринимать и осмыслять данные, с которыми вы сталкиваетесь на рабочем месте и в повседневной жизни. Она закладывает основу для понимания остальной части книги, и если какое-либо из описанных далее понятий окажется для вас новым, то вскоре вы, вероятно, обнаружите, что смотрите новости или читаете научно-популярные статьи сквозь новый статистический объектив.
Прежде чем мы начнем, стоит сделать два важных замечания.
Во-первых, в этой главе мы коснемся лишь поверхности. Ее чтение не заменит семестр изучения статистики и не позволит разобраться во всех аспектах процесса «мышления», как это позволяет сделать уже ставшая классической книга «Думай медленно… решай быстро» [14]. Но мы все-таки введем несколько понятий, чтобы заложить основы для освоения статистического образа мышления, насколько это возможно.
Во-вторых, существует риск того, что при чтении следующих нескольких глав у вас сформируется довольно циничное отношение к данным. Вы можете вскинуть руки и заявить, что вся эта статистическая чепуха скрывает правду под сложными уравнениями и цифрами и начать воспринимать в штыки любые результаты анализа, попадающиеся вам на глаза. А может быть, вы начнете бросаться помидорами в каждую прочитанную статью только потому, что вы узнали несколько статистических приемов и сомневаетесь в компетентности авторов.
Пожалуйста, воздержитесь от этого. Мы хотим, чтобы вы не отвергали предложенную вам информацию, а ставили ее под сомнение, вникали в ее смысл, осознавали имеющиеся ограничения – и, возможно, даже ее ценность.
Основной принцип статистического мышления – «задавать вопросы».
Многие из нас делают это в повседневной жизни. Мы предполагаем, что вы как читатель книги о работе с данными не воспринимаете всерьез громкие заявления рекламодателей («Похудей на 5 килограммов за месяц!» или «Эти акции скоро будут стоить как акции Amazon!») и странные сообщения в социальных сетях. Итак, эта мышца у вас уже натренирована. Когда вы только наблюдаете со стороны, разбирать очевидную ложь может быть очень весело.
Однако все становится гораздо сложнее, когда заявления и данные касаются нас лично. Это демонстрируют любые политические выборы. Попытайтесь честно ответить себе на вопрос о том, насколько быстро утверждения или цифры, озвучиваемые представителями другой политической партии, начинают вызывать у вас подозрения [15]. Какие мысли приходят вам на ум? «У них плохие источники. Мои источники хорошие. Их информация ложная. Моя информация верна. Они просто не понимают, что происходит».
Совершенно очевидно, что эта дискуссия может очень быстро превратиться в философский спор. Мы не стремимся
