О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Эти рассуждения побудили Джаггера нанять шестерых помощников для наблюдения за шестью столами с рулеткой в легендарном казино Beaux-Arts в Монте-Карло. Каждый помощник получил инструкции относительно записи результатов всех розыгрышей на своем столе. Проанализировав результаты, Джаггер понял, что на пяти столах числа, как и ожидалось, выпадали случайным образом. Но на шестом столе девять чисел (7, 8, 9, 17, 18, 19, 22, 28 и 29) выпадали чаще, чем остальные. Джаггер сделал вывод, что у колеса на этом столе имеется какой-то дефект, нарушающий его балансировку. Свои первые ставки на этом столе он сделал 7 июля 1875 года и быстро выиграл приличную сумму (14 тысяч фунтов стерлингов – в 2012 году она равнялась бы примерно 840 тысячам фунтов стерлингов, или более 1,3 миллиона долларов с учетом инфляции). Казино разобралось, в чем состоит выигрышная стратегия Джаггера, и в конце концов нейтрализовало ее. Но к этому моменту он уже успел выиграть сумму, равную более чем шести миллионам современных долларов. Это и есть возможности аналитики!

Решите, что конкретно вы хотите выяснить

Хотя на этапе формулирования проблемы полезно мыслить широко, но к его окончанию надо иметь четкое понимание ее сути, конкретную формулировку и перечень показателей, которые подлежат анализу. Это необходимо, поскольку в количественном анализе от формулировки проблемы зависит очень многое. Например, представьте себе, что вы топ-менеджер телекомпании, желающий выяснить, какие каналы предпочитают ваши зрители. Два аналитика-консультанта предложили вам разные подходы к проведению исследования. Из чистого любопытства вы решили нанять обоих и посмотреть, насколько будут отличаться их результаты.

Один из консультантов предложил зрителям каждый день в течение недели записывать (в онлайновом режиме либо на бумаге) те каналы и программы, которые они смотрят. Второй провел анкетирование зрителей, попросив их расположить телеканалы, которые они смотрели в течение нескольких последних месяцев, в порядке предпочтения. Оба отобрали репрезентативную выборку зрителей, отражавшую особенность всей аудитории.

Хотя оба консультанта пытаются получить ответ на один и тот же вопрос, они, скорее всего, получат весьма различающиеся результаты. Тот, кто предложил участникам целевой группы записывать просмотренные телепередачи, вероятно, получит результаты более точные, но зато процент откликнувшихся на это предложение будет ниже, поскольку процедура опроса связана с дополнительными затратами времени. (Компания Nielsen Media Research ведет постоянный мониторинг телеканалов и программ, и среди участников целевой группы каждый раз около 50 процентов отказываются вести записи, а ведь эта процедура выполняется автоматически.) Кроме того, этот консультант столкнется с проблемой влияния на зрительские предпочтения времени года или программ телеканалов в ту неделю, когда предполагается вести записи.

Точность исследования, проведенного вторым консультантом, возможно, будет ниже, но зато и сезонные факторы окажут меньше влияния за счет охвата более продолжительного периода. В результате расхождения в результатах будут настолько значительными, что сгладить их не удастся. Поэтому очень важно на этапе идентификации проблемы четко определить, что именно вы собираетесь изучать.

Шаг 2. Изучение предыдущих поисков решения

После того как проблема определена, следует выяснить, проводились ли ее исследования ранее и каковы были их результаты. Это второй шаг первого этапа количественного анализа (формулирование проблемы), поскольку информация о предшествующих исследованиях помогает аналитику и менеджеру оценить разные варианты формулировки проблемы и ее концептуализации.

Довольно часто аналитики находят в отчетах о ранее проводившихся исследованиях нечто такое, что заставляет их пересмотреть собственный вариант определения проблемы. Не исключено, что после этого придется пересмотреть отчеты о более ранних исследованиях.

Обычно на этом этапе аналитик задает себе вопрос: «Похож ли мой проект на те, которые выполнялись раньше?» Если да, то из отчетов можно почерпнуть идеи для собственного анализа. Обзор предшествующих исследований помогает уточнить ряд вопросов:

• В чем особенности нашего исследовательского проекта? Включает ли он опрос, предсказание, эксперимент, отчет?

• Какие данные нам необходимо собрать?

• Какие параметры изучали в предшествующих исследованиях?

• Какие виды анализа нам придется провести?

• Будут ли результаты нашего анализа отличаться от полученных ранее и как представить их в интересной форме?

Одна из ключевых особенностей количественного анализа (и вообще научного метода исследований) – это учет результатов более ранних исследований. Например, поиск относящейся к теме информации в книгах, отчетах и статьях очень важен для всестороннего понимания проблемы. Это помогает установить ключевые параметры и связи между ними.