Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Яркий пример – книга «Проект Рози» Грэма Симсиона (кстати, одна из любимых книг Билла Гейтса и его жены). Молодой успешный ученый-генетик Дон ищет жену, но ни разу еще не продвинулся дальше первого свидания. Сочтя традиционный способ поиска второй половинки неэффективным, Дон решает применить научный подход. Его проект «Жена» начинается с подробнейшего 30-страничного вопросника, призванного отсеять всех неподходящих и выявить одну – идеальную. Понятно, что человека, который соответствовал бы такому списку требований, просто не существует. А потом он знакомится с девушкой, у которой нет ничего общего с его идеалом. Что из этого вышло – догадайтесь сами.

Второй пример – покупка машины. Когда я в последний раз делал это, то составил целую таблицу в Excel с техническими параметрами машин, вплоть до размера багажника в сантиметрах. Потом я целый год думал, ходил, смотрел, а в результате купил ту, которой и близко не было в моем списке, по велению сердца. Но на самом деле это было не веление сердца – просто за целый год поисков и анализа я понял, что в этом списке было по-настоящему важно для меня, а что нет.

Третий пример из моей профессиональной практики связан с гипотезами, точнее с тестами. Представьте себе, что вы вместо старого алгоритма рекомендаций разработали новый и хотите его протестировать. У вас есть 10 сайтов, где можно выполнить сравнение. В итоге вы получили: 4 выигрыша, 4 ничьи и 2 проигрыша. Стоит ли заменить старый алгоритм на новый? Все зависит от критериев решения, которые сформулировали перед тестом. Новый алгоритм должен победить на всех сайтах? Или вероятность выигрыша должна быть больше вероятности проигрыша? В первом случае очень высока вероятность того, что вы закопаетесь в бесконечных итерациях, «полируя» свой алгоритм до совершенства, особенно учитывая то, что тесты займут не одну неделю. Это типичная ситуация «аналитического паралича». Во втором – условие кажется легким. Хотя из практики скажу, что даже его выполнить бывает очень непросто.

Я считаю, что в решениях нужно идти на осознанный риск, даже если нет всей информации. В наше время, конечно, мир меняется слишком быстро, чтобы иметь роскошь долго делать выбор. Если решение не примете вы, это сделает кто-то за вас, например ваш конкурент.

Погрешности – правило штангенциркуля

Следующая вещь, с которой я столкнулся, – это точность цифр. Я много занимался анализом маркетинговой деятельности, в том числе маркетинговых акций. Моя задача заключалась в том, чтобы как можно более точно оценить их влияние на бизнес. Вообще реакция менеджеров на цифры разная – все радуются положительным результатам, не проверяя их; но когда видят отрицательные – сразу ищут ошибку. И скорее всего, «найдут». Видите ли, все метрики содержат ошибку. Вспомните лабораторные работы по физике в школе или институте, сколько мы мучились и считали погрешности. Системные, случайные… Сколько времени мы тогда тратили на то, чтобы подогнать результат под нужную закономерность?

В бизнесе и науке так делать нельзя, особенно если вы хотите быть хорошим аналитиком и не пользоваться вышеупомянутыми «сравнительно честными способами» повернуть цифры туда, куда нужно. Сейчас погрешность измерений веб-аналитики (системы измеряют посещаемость веб-сайтов) составляет около 5 %. Когда я еще работал в Ozon.ru, погрешность всей аналитической системы тоже была около 5 % (расхождение с данными бухгалтерии). У меня был серьезный случай – я обнаружил ошибку в коммерческой системе веб-аналитики Omniture Sitecatalyst (ныне Adobe Analytics): она не считала пользователей с браузером Opera. В результате погрешность измерений была очень большой – около 10 % всех совершенных заказов система, за которую мы платили более 100 тысяч долларов в год, безнадежно потеряла. С такой погрешностью ей тяжело было доверять – но, к счастью, когда я обнаружил ошибку системы и сообщил о ней в Omniture, их разработчики ее устранили.

При работе с погрешностями я вывел правило, которое называю Правилом штангенциркуля. Есть такой инструмент для измерения размеров деталей с точностью до десятых долей миллиметра. Но такая точность не нужна при измерении, например, размеров кирпича – это уже за пределами здравого смысла, достаточно линейки. Правило штангенциркуля я бы сформулировал так:

Погрешность есть в любых измерениях, этот факт нужно принять, а саму погрешность – зафиксировать и не считать ее ошибкой (в одной из следующих глав я расскажу, как ее мониторить).

Задача аналитика – в разумной мере уменьшить погрешность цифр, объяснить ее и принять как данность. Как правило, в погоне за сверхточностью система усложняется, становится тяжелой с точки зрения вычислений, а значит, и более дорогой – ведь цена изменений становится выше.

Принцип Парето

Итальянский экономист и социолог Вильфредо Парето в 1897 году, исследуя структуру доходов итальянских домохозяйств, выяснил, что 80 % процентов всех их доходов приходится на 20 % из них.

Универсальный принцип, названный в его честь, был предложен в 1951 году, и сейчас принцип Парето звучит так: «20 % усилий дают 80 % результата».

Опираясь на свой опыт, я бы так сформулировал его на языке данных:

• 20 % данных дают 80 % информации (data science);

• 20 % фич или переменных дают 80 % точности модели (machine learning);

• 20 % из числа успешных гипотез дают 80 % совокупного положительного эффекта (тестирование гипотез).

Я почти 20 лет работаю с данными и каждый день убеждаюсь в том, что эта закономерность работает. Это правило лентяя? Только на первый взгляд. Ведь чтобы понять, какие именно 20 % позволят добиться результата, нужно потратить 100 % усилий. Стив Джобс в интервью Business Week в 98-м году сказал: «Простое сделать труднее, чем сложное: вам придется усердно поработать, чтобы внести ясность в ваши мысли, и тогда станет понятно, как сделать проще. Но это стоит того: как только вы достигнете этого, вы сможете свернуть горы».

Приведу пример того, как применяется правило Парето в машинном обучении. Для проекта обычно готовится ряд фич (входных параметров модели), на которых будет тренироваться модель. Фич может получиться очень много. Если выводить такую модель в бой, она будет тяжелой, требовать для своего поддержания много строк программного кода. Для такой ситуации есть лайфхак – посчитать вклад каждой фичи (feature importance) в результирующую модель и выбросить из модели фичи с минимальным вкладом. Это прямое использование правила Парето – 20 % фич дают 80 % результата модели. В большинстве случаев лучше модель упростить, пожертвовав небольшой долей ее точности, при этом проект будет в разы меньше исходного. На практике можно экономить время, подсмотрев фичи в решениях какой-нибудь схожей задачи на kaggle.com. Взять оттуда самые сильные из них и реализовать в первой версии собственного проекта.

Можно ли принимать решения только на основе данных?

Можно, но не всегда и везде. Области, где можно принимать решение только на основе данных, уже захвачены компьютерными алгоритмами. Они не устают и очень хорошо масштабируются. Тот же самый автопилот – уже относительно недалекое будущее: алгоритмы принимают решение на основе данных, поступающих к ним от датчиков, и управляют автомобилем.

Человек – универсальное существо, способное решать множество задач. Если задачу достаточно сузить, то можно сделать алгоритм, который будет работать быстрее тысячи человек. Но в отличие от человека, алгоритм не способен сделать ни шага в сторону от заданной схемы: его придется дорабатывать, внося каждое изменение. В этом и заключается вся суть автоматизации: сделать дешевле, быстрее и без участия человека. Поэтому все так одержимы идеей искусственного интеллекта.

На решения, принимаемые людьми, влияет много факторов. Один из них – так называемые когнитивные искажения, то есть систематические ошибки в восприятии и мышлении. Например, систематическая ошибка выжившего. Во время Второй мировой войны нью-йоркскому математику Абрахаму Вальду поручили исследовать пробоины на самолетах-бомбардировщиках, возвратившихся из боя, чтобы понять, в каких местах нужно усилить броню. Первое «логичное» решение – усилить броню в местах, поврежденных вражескими зенитками и пулеметами. Но Вальд понимал, что не может изучить все самолеты, включая те, что погибли. Проанализировав проблему как математик, он предложил бронировать те места, которые остались целыми, ведь самолеты с такими повреждениями не возвращались на базу, а значит, это самые уязвимые места.

Ошибку выжившего допустить очень легко. Чему нас учит пример Вальда? Тому, что нужно думать о всей генеральной совокупности. Ошибка выжившего является одной из форм когнитивных искажений.

В анализе данных ошибка выжившего – это учет известного и пренебрежение неизвестным, но существующим. С этой ошибкой очень легко столкнуться, когда у нас есть какие-то данные, на основе которых нужно сделать вывод. Любые данные – это выборка, ограниченное число. Сама выборка сделана из генеральной совокупности. Если выборка сделана случайно и она достаточно большая, то все хорошо – большая часть закономерностей будет зафиксирована в выборке, и выводы будут объективными. Если же выборка была не случайной, как в нашем случае с самолетами, где в ней отсутствовали сбитые машины, – то, скорее всего, выводы будут ошибочными.

Например, в среднем только 1 из 100 посетителей сайта интернет-магазина совершает покупку. Если мы захотим улучшить свой сайт, чтобы больше покупателей покупали, то с какими посетителями нужно работать? Обычно дизайнеры и продуктологи обращают внимание на существующих покупателей из-за того, что с ними можно пообщаться, есть контактная информация из заказов, по ним есть хорошая статистика. Но эта выборка составляет всего лишь 1 % от всей генеральной совокупности посетителей; с остальными почти невозможно связаться – это «сбитые самолеты». В итоге будет смещение выводов в сторону «выживших», а значит, выводы анализа не будут работать для всех посетителей.

Еще одно когнитивное искажение – предвзятость результата (outcome bias). Представьте себе – вам предлагают два варианта на выбор:

• Сыграть в «Орла или решку» – если выпадет орел, получите 10 000 рублей.

• Сыграть игральной костью с шестью гранями – если выпадет 6, получите 10 000 рублей.

Какой вариант выберете? Естественно первый, в котором шанс выиграть 1 к 2, во втором варианте значительно хуже – 1 к 6. Монету подбросили – выпала решка, вы ничего не получили. Тут же бросили кость, выпала шестерка. Будет ли обидно? Да, будет. Но было ли наше решение правильным?

Этот пример я взял из поста «Фокусируйтесь на решениях, а не на результате» [5] Кэсси Козырьков (Cassie Kozyrkov), которая работает директором по принятию решений [4] (Decision Intelligence) в Google. Она советует всегда оценивать верность решения, учитывая, какой именно информацией вы обладали в момент его принятия. Многие люди жалеют, что они не уволились с работы раньше и только потеряли время, откладывая это решение, – я и сам в свое время так думал. И это отличный пример предвзятости результата – мы понимаем, что нужно было уволиться раньше, только обладая той информацией, которая у нас есть на данный момент. Например, что с тех пор зарплата так и не выросла, а интересный проект, который мы предвкушали, так и не был запущен. Оценивая последствия своего решения (особенно неудачного), в приступе самокопания мы не должны забывать, что принимали решение в условиях неопределенности.

Глава 2

Делаем анализ данных

Когда я работал в компании Wikimart.ru, основатели этого проекта познакомили меня с Ди Джеем Патилом (DJ Patil). Ди Джей был тогда одним из ангелов-инвесторов проекта, он руководил аналитикой в LinkedIn, затем был ведущим аналитиком данных (Chief data scientist) Белого дома в Вашингтоне при администрации Барака Обамы, тогдашнего президента США. Встречался я с Ди Джеем несколько раз в Москве и в Кремниевой долине в Калифорнии. В Москву он приезжал для презентации своей мини-книги «Building Data Science Teams» («Построение команд аналитиков данных») [9], выпущенной издательством O’Reilly. В книге он обобщил опыт ведущих компаний Кремниевой долины. Очень рекомендую вам эту книгу, так как ее мысли мне близки, и их я проверил на практике. Вот как автор определяет организацию, управляемую данными:

«A data-driven organization acquires, processes, and leverages data in a timely fashion to create efficiencies, iterate on and develop new products, and navigate the competitive landscape».

«Организация, управляемая данными, своевременно получает, обрабатывает и использует данные для повышения эффективности, итераций и разработки новых продуктов, а также навигации в конкурентной среде».

Далее Ди Джей указывает на принцип «Если ты не можешь измерить, ты не можешь это исправить» («if you can’t measure it, you can’t fix it»), который объединяет самые сильные организации, эффективно использующие свои данные. Вот рекомендации Патила, которые следуют из этого принципа:

• Собирайте все данные, какие только возможно. Вне зависимости от того, строите ли вы просто отчетную систему или продукт.

• Продумывайте заранее и делайте вовремя измерение метрик проектов.

• Позвольте как можно большему количеству сотрудников знакомиться с данными. Множество глаз поможет быстрее выявить очевидную проблему.

• Стимулируйте интерес сотрудников задавать вопросы относительно данных и искать на них ответы.

Эти мысли я еще озвучу в главе про данные. А теперь самое время поговорить о том, что мы получаем на выходе анализа данных.

Артефакты анализа данных

Здесь и далее под артефактами я буду понимать осязаемый результат, физический или виртуальный объект.

Рис. 2.1. Артефакты аналитики

Их можно разделить на три вида (рис. 2.1):

• артефакты бизнес-анализа данных (business intelligence);

• артефакты машинного обучения (machine learning);

• артефакты инженерии данных (data engineering).

Поговорим о них подробнее.