Практика количественного анализа

Подобно молодому человеку, спрашивавшему, как найти Карнеги-Холл в Нью-Йорке, если вы хотите выработать навыки, искусство и дисциплину хорошего аналитика, вам следует практиковаться, практиковаться и еще раз практиковаться. Возможно, достигнуть прогресса удастся не сразу. Но трудности неизбежны в любом обучении, и только преодолевая их, вы сможете усовершенствовать свои навыки количественного аналитика – медленно, но неуклонно. Работу эту можно представить в виде тех же шести шагов решения любой проблемы, о которых мы говорили на протяжении всей книги.

Определение и формулирование проблемы. Вероятно, у вас на работе немало проблем. Определите их приоритет исходя из срочности и применимости методов количественного анализа для их решения. На этапе определения проблемы самое важное понять, в чем суть проблемы и почему необходимо ее решить. Ответы на эти два вопроса не только дают представление о преимуществах решения проблемы, но и помогают спланировать следующие этапы.

Обзор предшествующих исследований. Если проблема определена, то следует изучить все имевшие место попытки ее решить. Хотя, как правило, этот этап требует довольно много времени, но поисковики вроде Google обычно весьма полезны. Поиск относящейся к проблеме информации очень важен для правильной оценки ее масштаба и для подбора определяющих переменных. Если вы глубоко разобрались в наработках предшественников, то получите более ясную картину того, как можно проблему решить. Это можно сформулировать так: «Проблема сформулирована правильно, предыдущие попытки изучены, значит, полдела сделано».

Моделирование (выбор переменных). Если очертить круг определяющих переменных удалось еще на этапе изучения предыдущих поисков, то на этом этапе остается отбросить те переменные, которые не связаны непосредственно с поиском ответа на поставленный вопрос. То, какие переменные отбросить, а какие оставить, зависит главным образом от целей построения модели. Если вы хотите собрать игрушечный поезд, то размеры и пропорции поезда реального имеют большое значение. Если же вы хотите оценить экономическую эффективность поезда, то на первый план выдвигаются такие параметры, как скорость, грузоподъемность, потребление топлива. Практикуясь в сосредоточении внимания на отдельных особенностях реального объекта (как это делает карикатурист), вы постепенно нащупываете решение, а ваши количественные навыки совершенствуются.

Сбор данных (измерение). Прежде чем собирать данные по отобранным переменным, надо проверить: а не делал ли этого кто-либо ранее? Очень часто оказывается, что в соседнем департаменте, а иногда и в вашем собственном такие данные уже собирались. Не исключено, что их можно найти в открытом доступе. Даже если придется их купить, это иногда обходится дешевле, чем собирать самому. Если данных, непосредственно относящихся к вашей проблеме, нет, то следует определиться с методологией их сбора. Если вы решили провести опрос, то содержание анкеты и даже формулировку отдельных вопросов необходимо тщательно изучить. Если решено провести эксперимент, то лучше пригласить специалиста для консультаций по методике его проведения. Получение точных и актуальных данных для анализа имеет огромное значение для конечного результата, поэтому на данном этапе не стоит жалеть времени и усилий.

Анализ данных. Анализ данных заключается в поиске устойчивой модели взаимосвязей между ними или между переменными. Статистические методы для анализа подбирают на этапе определения проблемы: после того как будет определена суть проблемы, выбор наиболее подходящего метода анализа становится очевидным. Если для решения проблемы необходимо провести сравнение между группами данных или показателей, то потребуется соответствующая процедура. Если проблема во взаимной связи переменных, то логично выбрать процедуру регрессионного анализа или ей подобную. Поскольку все эти аналитические процедуры широко используются в самых разных ситуациях, имеет смысл потратить время на овладение их теоретическими и практическими аспектами. Наверняка в вашей организации найдется специалист, способный помочь вам советом в этом деле.

Результаты и необходимые меры. Не пренебрегайте этим важным этапом количественного анализа. Успешные аналитические команды уделяют ему столько же времени и внимания, сколько предыдущим пяти. Попросите коллег в компании поделиться опытом демонстрации результатов анализа, обсудите с ними ваши идеи и проблемы. Освойте язык визуализации статистических исследований, например найдите постоянное место на рабочем столе книгам Эдварда Тафти. А если сам Тафти приедет в ваш город с однодневным семинаром «Представление данных и информации», не упустите случай пойти.