эксперимента при участии групп активного воздействия и принятии проверенных временем мер предосторожности, позволяющих обеспечить целостность и избежать искажения результатов из-за смешивающихся переменных. Экспериментальные данные – это золотой стандарт. Благодаря тщательному планированию эксперимента, направленному на обеспечение надежности результатов, эти данные позволяют выявлять причинно-следственные связи. Например, экспериментальные данные могут помочь ответить на следующие вопросы [29]:
– Если мы дадим пациенту новое лекарство, поможет ли это вылечить его?
– Если мы дадим 15 %-ную скидку на наш продукт, приведет ли это к росту продаж в следующем квартале?
Однако большая часть бизнес-данных относится к данным наблюдений. Для установления причинно-следственных связей не стоит использовать исключительно данные наблюдений [30]. Поскольку такие данные не были собраны в ходе тщательно продуманного эксперимента, их полезность и основанные на них результаты должны оцениваться в соответствующем контексте. Любые утверждения о причинно-следственной связи, основанные на данных наблюдений, следует воспринимать скептически.
Задав вопрос о способе сбора данных, вы сможете понять, насколько обоснован вывод о наличии причинно-следственной связи. На самом деле некорректное установление причинности – весьма существенная проблема, к которой нам еще не раз предстоит вернуться в следующих главах книги.
Казалось бы, для решения этой проблемы достаточно как можно чаще использовать экспериментальные данные. Однако их сбор не всегда возможен, финансово оправдан и даже этичен. Например, если бы вам поручили изучить влияние «вейпинга» (курения электронных сигарет) на подростков, вы не смогли бы случайным образом разделить испытуемых на экспериментальную и контрольную группы и заставить участников первой группы курить электронные сигареты во имя науки. Это было бы неэтично.
Как главный по данным, вы должны работать с имеющимися у вас данными, одновременно опосредуя их способность влиять на принимаемые бизнес-решения. У некоторых компаний и отделов есть ресурсы, позволяющие проверить многообещающие данные наблюдений с помощью серьезных экспериментов. Однако далеко не все бизнес-проблемы поддаются экспериментальному анализу.
Являются ли данные репрезентативными?
Вы должны убедиться в том, что имеющиеся у вас данные отражают характеристики интересующей вас совокупности. Если вас интересуют покупательские привычки американских подростков, то ваш набор данных должен отражать покупательские привычки всех подростков, живущих в США.
Индуктивная статистика существует именно потому, что у нас редко (если вообще когда-либо) есть все данные, необходимые для решения стоящей перед нами проблемы. Мы вынуждены опираться на выборки [31]. Однако если выборка нерепрезентативна, то выводы, сделанные на ее основе, не будут отражать реальные характеристики генеральной совокупности. Чтобы убедиться в репрезентативности данных, задайте следующие вопросы:
– Имеет ли место предвзятость выборки?
– Что вы сделали с выбросами?
Имеет ли место предвзятость выборки?
Предвзятость выборки возникает тогда, когда имеющиеся у вас данные систематически отклоняются или отличаются от тех данных, которые вас интересуют. Предвзятость выборки часто обнаруживается по косвенным признакам после принятия множества решений на основе данных, плохо отражающих ту проблему, для решения которой они были собраны. Систематическая неспособность получить предсказанный данными результат заставляет аналитиков вернуться к началу и проверить корректность исходных данных.
Если вы захотите узнать рейтинг одобрения политика на основе опроса избирателей, состоящих в его политической партии, ваша выборка будет предвзятой. Хороший план эксперимента позволяет предотвратить эту проблему.
В своей работе вы можете столкнуться с изначально предвзятыми данными. Данные наблюдений особенно подвержены подобной предвзятости. Вопрос: «Зачем данные были собраны?» поможет вам понять их назначение. При сборе подобных данных редко принимаются меры для обеспечения их непредвзятости.
Вам следует рассматривать все данные наблюдений как изначально предвзятые. Вам не нужно их отбрасывать, но вы всегда должны учитывать их недостатки.
Что вы сделали с выбросами?
Представьте, что в зарплатной ведомости компании вы видите цифру 50 000 000 долларов США рядом с именем нового управляющего. Вы бы посчитали это значение выбросом? Что бы вы с ним сделали?
Выбросы – это точки данных, которые значительно отличаются от всех остальных. Обнаружение выбросов должно спровоцировать дискуссию о том, какие данные следует исключить из анализа. Если кому-то не нравится влияние экстремального значения на результат анализа, это еще не значит, что от этого значения следует избавиться. Для удаления точки данных необходимо иметь хорошее обоснование.
Произвольное присвоение точкам данных статуса выбросов может привести к тому, что ваша выборка станет предвзятой. В случае исключения выброса исходная точка данных и причина ее исключения должны быть задокументированы и доведены до сведения остальных, особенно если это исключение привело к существенному изменению результата.
Отсутствующие данные – это данные, которые либо не были зафиксированы (не имеют источника), либо вы их просто еще не видели. Рассмотрим следующие примеры:
– Данные о неполной занятости не учитываются при определении уровня безработицы.
– Компания, инвестирующая во взаимные фонды, «списывает» активы с плохой доходностью, в результате чего долгосрочная доходность оставшихся фондов в среднем оказывается выше.
– В истории «Челленджера» не было учтено 16 из 23 точек данных, связанных с полетами этого космического челнока.
Всегда стоит задумываться об информации, которая не была закодирована в рассматриваемых вами данных. Играйте в детектива [32].
Как вы поступили с отсутствующими значениями?
Отсутствующие значения – это буквально дыры в наборе данных. Они представляют собой точки данных, которые не были собраны, или исключенные выбросы (см. предыдущий раздел). Отсутствующие значения представляют проблему, но ее можно решить. Итак, всегда стоит спросить: «Как вы поступили с отсутствующими значениями?»
Предположим, вы работаете в компании, выпускающей кредитные карты, и собираете такие данные заявителей, как имя, адрес, возраст, статус занятости, доход, ежемесячные расходы на жилье и количество имеющихся банковских счетов. Ваша задача – предсказать, не просрочат ли эти заявители платеж в следующем году. Однако несколько заявителей не указывают свои доходы, из-за чего в системе сохраняется пробел – отсутствующее значение.
Вернемся к истории происхождения данных. Эта история начинается с подачи заявки на получение кредитной карты. Возможно, заявитель не указал свой доход, потому что думал, что ему откажут в выдаче кредитной карты, если его доход окажется слишком низким. Это означает, что сам факт отсутствия этого значения может говорить о возможной просрочке платежа в будущем. Такую информацию ни в коем случае не стоит отбрасывать!
Понимая это, дата-сайентист может создать новый категориальный признак под названием «Доход указан?» и ввести значение 1, если человек указал свой доход, и 0, если он этого не сделал. Таким образом, можно закодировать отсутствующие данные с помощью специальной категориальной переменной.
Позволяют ли данные измерить то, что вас интересует?
