О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

Мы уже приводили знаменитое высказывание статистика Джорджа Бокса: «Все модели некорректны, но некоторые при этом полезны». Тогда же мы заметили, что очень важно уловить тот момент, когда некорректная модель перестает быть полезной. Чаще всего это происходит тогда, когда заложенные в модель исходные предположения оказываются неверными или недействующими. Мир постоянно меняется, и обязанность скептически настроенного топ-менеджера в том, чтобы определить, не привели ли эти изменения к недостоверности модели. Далее приведены некоторые примеры исходных предположений для количественных моделей, на практике используемых организациями.

• Готовность покупателя купить продукт по определенной цене (известной под названием модели эластичности цены) не изменилась, хотя общеэкономические условия ухудшаются.

• Предпочтения покупателей сегодня не отличаются от таковых по выборке покупателей, на которой мы тестировали различные версии дизайна веб-страниц несколько лет назад.

• Разработанная нами предсказательная модель вероятности банкротства ипотечных банков в период роста цен на недвижимость продолжает действовать и в период снижения цен (видимо, это несколько проблематично).

• Вероятность мощного урагана в Южной Флориде не исчезла, несмотря на то что, похоже, постепенно происходят глобальные климатические изменения на планете.

• Формирование выборки приверженцев политического деятеля из владельцев стационарных телефонных номеров по-прежнему удовлетворяет требованиям репрезентативности, несмотря на то что многие избиратели не имеют стационарных телефонов (как мы и предполагали, это тоже проблематично).

Не все из этих исходных предположений оказались необоснованными. По сути, поскольку практически все модели разрабатываются на основе данных за прошлые периоды (как мы помним, получить надежные данные о будущем трудно), они по умолчанию базируются на том предположении, что будущее в основных чертах будет повторять прошлое. Такие модели часто оказываются адекватными в долговременной перспективе. Как отметил Чарльз Дахигг в книге The Power of Habit: Why We Do What We Do in Life and Business[111], установившись, поведение человека остается на удивление постоянным в течение долгого времени. Это позволяет нам предсказывать будущее на основе информации о прошлом.

Некоторые организации платят немалые деньги талантливым прогнозистам только за тестирование исходных предположений. Взять, к примеру, Ларри Саммерса. Бывший консультант по экономике в администрации Клинтона и Обамы, экс-президент Гарвардского университета работал в качестве консультанта хеджевого фонда D.E. Shaw. Том встретился с Саммерсом на каком-то общественном мероприятии и поинтересовался его функциями в этом фонде. Тот ответил: «Я прихожу на работу раз в неделю и брожу по кабинетам квантов, разрабатывающих математические модели торговли ценными бумагами. Я задаю им вопросы относительно исходных предположений, лежащих в основе этих моделей, а также ситуаций, когда они могут оказаться нерелевантными. Вы удивитесь, если узнаете, как часто мне не могут дать внятного ответа». Говорят, за эту работу Саммерс получал пять миллионов долларов в год, так что, надо думать, руководство фонда считало ее важной.

Вы тоже можете последовать примеру Саммерса. Если кто-то представляет математическую модель, весьма умно с вашей стороны было бы поинтересоваться, на каких исходных предположениях она основана и при каких условиях выдаст недостоверные результаты. Если ответ перегружен математической терминологией, попытайтесь еще раз поставить вопрос о том, что должно измениться в мире, чтобы модель утратила адекватность.

Не стесняйтесь переспрашивать

Последнюю мысль предыдущего пункта можно сформулировать несколько иначе: очень важно попросить о дополнительных объяснениях, если что-то непонятно. Особенно важно просить дополнительных объяснений, если вместо данных и анализа вам предлагается чье-то мнение или истории из жизни. Как говорит СEO Caesars Entertainment Гэри Лавмен, «я не обязан получить сто процентов ответов, но моя работа состоит в том, чтобы задавать массу неприятных, глубоких, а иногда почти оскорбительных вопросов, поскольку они являются частью аналитического процесса, приводящего к точному и глубокому знанию»[112].

Чтобы стимулировать собеседника к использованию аналитики, можно поставить такие вопросы:

• Вы помните ваши данные?

• Как вы думаете, можно ли протестировать эту гипотезу с помощью конкретных данных?

• Задумывались ли вы над возможностью эмпирического анализа этой идеи?

• У нас примерно… покупателей. Проверяли ли вы вашу идею хотя бы на ком-то из них?

• Может быть, вам стоит рассмотреть возможность проведения небольшого, но научно строгого эксперимента для проверки этой концепции?

Думаем, вам понятна основная идея. Если в организации найдется достаточно людей, постоянно задающих такие вопросы, корпоративная культура быстро и существенно изменится к лучшему.