О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

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.

Количественные навыки ↔ Количественные знания и методы

На этом этапе следует ознакомиться с теоретическими основами количественного анализа. В первую очередь стоит обратить внимание на такие курсы, как «Элементарная статистика» и «Методы исследования». Если вы сможете записаться на них дистанционно, это будет прекрасно. Можно поэтапно осваивать их в интернете или с использованием обычных учебников каждый раз, когда появится требующая решения практическая задача. Многие испытывают трудности, осваивая понятия элементарной статистики, поскольку в некоторых учебниках ничего не пишут об их применении в реальном мире. Поэтому следует очень тщательно подходить к выбору учебника, содержащего информацию о прикладных аспектах применения статистических методов в тех или иных реальных ситуациях. Одной теории тут мало. В качестве основного мы рекомендуем учебник Хайнца Кохлера Statistics for Business and Economics[102]. Один из рецензентов так отозвался о нем на Amazon.com: