Оглавление
- Предисловие
- Благодарности
- О книге
- Для кого эта книга
- Структура книги
- От издательства
- Об авторах
- Эмили Робинсон
- Жаклин Нолис
- Об обложке
- Часть 1. Data Science. С чего начать
- 1. Что такое Data Science?
- 1.1. Что такое Data Science?
- 1.1.1. Математика/статистика
- 1.1.2. Базы данных и программирование
- 1.1.3. Понимание бизнеса
- 1.2. Различные типы вакансий в Data Science
- 1.2.1. Аналитики
- 1.2.2. Машинное обучение
- 1.2.3. Теория принятия решений
- 1.2.4. Смежные специальности
- 1.3. Выбор пути
- 1.4. Интервью с Робертом Чангом, дата-сайентистом из Airbnb
- Итоги
- 2. Типы компаний в Data Science
- 2.1. КИТк: крупная информационно-технологическая компания
- 2.1.1. Команда: одна из многих в КИТк
- 2.1.2. Технология: продвинутая, но неупорядоченная
- 2.1.3. Плюсы и минусы КИТк
- 2.2. HandbagLOVE: устоявшийся ритейлер
- 2.2.1. Команда: небольшая группа, стремящаяся к росту
- 2.2.2. Технология: устаревшие методы, которые начинают меняться
- 2.2.3. Плюсы и минусы HandbagLOVE
- 2.3. Seg-Metra: стартап на ранней стадии
- 2.3.1. Команда (какая еще команда?)
- 2.3.2. Технология: передовые методы, собранные воедино
- Конец ознакомительного фрагмента
- Главная
- Жаклин Нолис
- 📚 Книги
- Data Science для карьериста
- Читать фрагмент
- 1.2.3. Теория принятия решений1.2.3. Теория принятия решений
1.2.3. Теория принятия решений
Специалист по принятию решений превращает необработанные данные компании в информацию, которая помогает руководству определяться с дальнейшими действиями. Для этой работы нужно хорошо владеть различными математическими и статистическими методами и процессами принятия бизнес-решений. Кроме того, специалисты по принятию решений должны уметь создавать убедительные визуализации и таблицы, чтобы люди, не имеющие технических знаний, понимали их анализ. Хотя они много программируют, обычно их код одноразовый – он нужен только для конкретного анализа. Поэтому неэффективный или сложный в поддержке код просто сходит им с рук.
Специалист по принятию решений должен понимать потребности других людей в компании и находить способы выдавать нужную информацию. Например, директор по маркетингу может попросить его помочь определить, какие типы продуктов следует выделить в праздничном каталоге компании. Специалист по принятию решений может исследовать, какие продукты хорошо продавались и без каталога, договориться с командой по user research о проведении опроса и использовать принципы поведенческой психологии, чтобы провести анализ и предложить подходящие варианты. Результатом, скорее всего, будет презентация или отчет PowerPoint, который будет представлен продакт-менеджерам, вице-президентам и другим бизнесменам.
Специалист по принятию решений часто использует знания в области статистики, чтобы помочь компании делать выбор в условиях неопределенности. Например, он может отвечать за управление системой экспериментальной аналитики в компании. Многие компании проводят онлайн-эксперименты или A/B-тестирование, чтобы оценить эффективность изменений. Это изменение может быть простым, например добавление новой кнопки, или сложным, включающим изменение системы ранжирования результатов поиска или полное изменение дизайна страницы. Во время A/B-тестирования посетителям случайным образом предлагается одно из двух или нескольких условий, например контрольная группа использует старую версию домашней страницы, а экспериментальная – новую версию. По окончании эксперимента действия посетителей из двух групп сравнивают между собой.
Из-за случайности показатели в контрольной и экспериментальной группах редко совпадают. Предположим, вы подбрасываете две монеты и одна выпадает орлом 52 раза из 100, а другая – 49 раз из 100. Можете ли вы сделать вывод, что первая монета имеет склонность выпадать орлом? Конечно, нет! Но бизнес-партнер может посмотреть на эксперимент, увидеть, что коэффициент конверсии составляет 5,4 % в контрольной группе и 5,6 % в экспериментальной, и объявить последнюю успешной. Специалист по принятию решений помогает интерпретировать данные, применять передовые методы разработки экспериментов и так далее.
Короткое правило: специалист по принятию решений создает анализ, на основе которого дает рекомендации.