Переводчик И. Евстигнеева

Научный редактор М. Оверченко

Руководитель проекта О. Равданис

Корректоры Е. Чудинова, Е. Аксёнова

Компьютерная верстка К. Свищёв

Дизайн обложки М. Борисов

Арт-директор С. Тимонов

В оформлении обложки использовано изображение из фотобанка shutterstock.com

© Eric Siegel, 2013. Все права защищены

Настоящее издание опубликовано по лицензии

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2014

Все права защищены. Никакая часть электронной версии этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети Интернет и в корпоративных сетях, для частного и публичного использования без письменного разрешения владельца авторских прав.

* * *

«Просчитать будущее» предлагает массу замечательных примеров того, как организации в разных сферах деятельности извлекают ценные практические знания из данных. И новичок, и эксперт найдут эту книгу интересной и узнают что-то новое.

Крис Пулиот, директор по аналитике и разработке алгоритмов в Netflix

Четкое и убедительное объяснение могущества прогнозной аналитики и того, как она может трансформировать компании и даже целые отрасли.

Энтони Голдблум, основатель и генеральный директор Kaggle.com

Обязательная к прочтению, эта книга открывает нам глаза на технологии прогнозного моделирования, предсказывающие наше поведение и ежедневно влияющие на наши жизни.

Чжоу Ю, аналитик сервиса Online-to-Store в компании Google

Наконец-то появилась полноценная книга об этой отрасли. Доктору Сигелю удалось сделать то, чего до него никто даже не пытался сделать, – написать доступную и увлекательную книгу о прогнозной аналитике, которую должны прочитать все, кого интересует связанный с ней потенциал – и риски.

Марк Берри, вице-президент People Insights, подразделения ConAgra Foods

Эрик Сигель предлагает нам глубокое понимание этого нового мира больших данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных.

Марк Перриш, вице-президент по работе с подписчиками в Barnes & Noble

Захватывающе и увлекательно – читается как триллер! Прогнозная аналитика все больше проникает в повседневную жизнь людей и незаметно оказывает влияние на то, что мы делаем. Эрик Сигель рассказывает не только о возможностях, но и об угрозах, которые прогнозная аналитика несет с собой в реальный мир.

Марианна Дизик, статистик в Google

Подробный рассказ о том, как можно справиться с непредсказуемостью этого мира. Эрик четко объясняет, почему одни варианты действий более прибыльны, чем другие, – и я полностью с ним согласен!

Деннис Мортенсен, генеральный директор Visual Revenue, бывший директор по анализу данных в Yahoo!

Эта книга посвящается, с огромной любовью, моей матери, Лайзе Шамберг, и моему отцу, Эндрю Сигелю

Предисловие

Эта книга рассказывает о количественных методах прогнозирования человеческого поведения. Первые попытки в этом направлении были предприняты еще во время Второй мировой войны. В 1940 году отец кибернетики Норберт Винер занялся предсказанием поведения немецких летчиков с вполне конкретной целью – сбивать в небе их самолеты. Его метод использовал в качестве входного параметра наблюдаемую траекторию движения самолета, учитывал наиболее вероятные маневры уклонения и выдавал прогноз, где скорее всего окажется самолет, чтобы его можно было поразить выпущенным снарядом. К сожалению, Винер мог предсказать траекторию движения самолета только на одну секунду вперед, тогда как, чтобы сбить его, требовалось предугадать его положение в небе через 20 секунд.

Из книги Эрика Сигеля вы узнаете о множестве куда более успешных попыток подобного прогнозирования. Со времен Винера несравнимо выросла как производительность компьютеров, так и массивы накопленных данных. В результате банки, розничные торговцы, организаторы политических кампаний, медицинские учреждения и многие другие организации научились весьма успешно прогнозировать поведение конкретных людей. Цель этих усилий – привлечение новых клиентов, победа на выборах, борьба с заболеваниями и т. д.

По моему убеждению – которое, судя по всему, разделяет и Сигель, – эта интеллектуальная деятельность в целом полезна для человечества. В таких сферах, как здравоохранение, борьба с преступностью и терроризмом, она позволяет спасти жизни. Использование прогнозной аналитики в рекламе повышает эффективность последней, позволяет экономить время и внимание ее получателей и даже способствует защите окружающей среды, сохраняя деревья благодаря уменьшению объемов почтовых рассылок и издаваемых каталогов. В политике успех также, кажется, сопутствует кандидатам, следующим этому научному подходу (хотя некоторые могут не согласиться, я вижу в этом определенный положительный момент).

Однако, как отмечает Сигель в самом начале своей замечательной книги, эти методы могут быть использованы и с неблаговидными целями. «С большей силой приходит бóльшая ответственность», – цитирует он Человека-паука, подразумевая, что как общество мы должны быть осторожны при использовании таких прогнозных моделей – или придется ограничивать их применение, а значит, и выгоды от них. Как и другие мощные технологии или разрушительные инновации, прогнозная аналитика по своей сути находится вне морали и может быть использована как во благо, так и во зло. Но, чтобы избежать последнего, вам необходимо понимать, на что в принципе способен этот научный подход, и вы узнаете об этом, если продолжите читать книгу.

Прогнозная, или предиктивная, аналитика – не единственный вид аналитики, но, безусловно, наиболее интересный и важный из всех. Не думаю, что нам нужны новые книги, посвященные чисто описательной аналитике, которая показывает прошлое, но не дает понимания того, почему это произошло. В своих работах я также часто ссылаюсь на третий тип – «предписывающую» аналитику, которая объясняет, что делать, с помощью контролируемого эксперимента или оптимизации. Однако эти количественные методы намного менее популярны, чем прогнозный подход.

Книга и лежащие в ее основе идеи служат хорошим противовесом теории Нассима Николаса Талеба. В своих книгах, включая знаменитый труд «Черный лебедь», Талеб утверждает, что многие попытки прогнозирования обречены на неудачу вследствие случайной и непредсказуемой природы сложных событий. Без сомнения, он прав в том, что некоторые события действительно относятся к разряду «черных лебедей» и не поддаются прогнозированию, но дело в том, что во многих случаях человеческое поведение вполне стандартно и предсказуемо. Многочисленные примеры успешного прогнозирования, приводимые Сигелем, напоминают нам о том, что большинство лебедей – белые.

Сигель не входит в число приверженцев идеи «больших данных». Разумеется, некоторые из приведенных им примеров попадают в эту категорию, описывая ситуации с наличием слишком большого или неструктурированного объема данных, которым невозможно легко управлять при помощи обычных реляционных баз данных. Но качество прогнозной аналитики зависит не от относительного размера имеющихся у вас данных, а от того, что вы с ними делаете. Я обнаружил, что зачастую «чем больше данных, тем ничтожнее результаты», и многие приверженцы больших данных довольствуются их использованием для создания какого-нибудь визуально привлекательного аналитического продукта. Но это далеко не так ценно, как создание прогнозной модели.

Из-под пера Сигеля вышла книга одновременно сложная и доступная для понимания даже неискушенного читателя. В ней вы найдете множество увлекательных историй, красочных иллюстраций и занимательное повествование. Я бы рекомендовал ее к прочтению даже далеким от этой темы людям, поскольку вряд ли можно сомневаться в том, что на протяжении жизни их поведение подвергалось и еще не раз будет подвергаться внимательному анализу и прогнозированию. Кроме того, в своей профессиональной деятельности большинство людей будет все чаще сталкиваться с использованием прогнозных моделей, поэтому будет нелишним научиться их учитывать и оценивать и действовать в соответствии с ними.

Короче говоря, мы живем в «прогнозируемом» обществе. И лучший способ преуспеть в нем – понимать цели, методы и ограничения предиктивных моделей. А лучший способ понять их – прочитать эту книгу.

Томас Дэвенпорт,

профессор Гарвардской школы бизнеса, заслуженный профессор Колледжа Бабсон, один из основателей Международного института аналитики, соавтор книги «Аналитика как конкурентное преимущество» и нескольких других книг из этой области