Почему аналитика данных эффективнее удачи
⏳Примерное время чтения: 3 минуты
📌 Содержание:
- Data Science vs. интуиция: прогнозирование в бизнесе, спорте и играх
- Как аналитика данных помогает в гадании и фокусах
- Как предсказать будущее компании? Методы аналитики данных
Многие из нас мечтают найти секрет успеха — ту самую формулу, которая приведёт к победам в казино, удачным инвестициям и неожиданным везениям в жизни. Но существует ли удача как нечто объективное?
Data Science vs. интуиция: прогнозирование в бизнесе, спорте и играх
Математика, статистика и анализ данных давно доказали: в любом случайном процессе можно выявить закономерности. Именно на этом строятся прогнозы в спортивных ставках, финансах и даже онлайн-играх. Аналитики создают модели, которые помогают предсказывать поведение пользователей и вероятность событий.
Одним из ярких примеров применения анализа данных является покер. Профессиональные игроки не полагаются на удачу, а используют математические модели, теорию вероятностей и концепции вроде pot odds.
Pot odds (шансы банка) — это соотношение размера текущего банка к ставке, которую нужно заплатить, чтобы продолжить игру. Эта концепция помогает определить, стоит ли делать ставку в долгосрочной перспективе.
Пример: в банке 40$, оппонент делает ставку 20$. Теперь банк составляет 60$. Вам нужно заплатить 20$, чтобы увидеть следующую карту. Pot odds = 60$ / 20$ = 3 к 1. Но стоит ли вкладывать деньги?
Посмотрим на вероятность получить нужную карту. В колоде всего 52 карты, из них 13 червовых. Предположим, вы уже видите 4 из них (2 у себя и 3 на столе), значит, в оставшейся колоде есть еще 9 черв. Эти 9 карт из 46 возможных дают шанс примерно 4 к 1 (или 20%) поймать флеш.
Сравним шансы. Шансы банка 3 к 1, а шансы на улучшение руки — 4 к 1. Поскольку вероятность получить выигрышную карту ниже, чем предлагают шансы банка, математически такая ставка невыгодна и, скорее всего, приведет к убыткам. Поэтому в данной ситуации лучше сбросить карты.
Этот же принцип анализа данных, прогнозирования и машинного обучения используется в бизнесе, финансах и маркетинге. Аналитики выявляют закономерности, оценивают риски и на этой основе принимают решения, которые позволяют компаниям достичь лучших результатов при меньших затратах.
Хотите освоить анализ данных и научиться находить закономерности там, где другие видят хаос? Онлайн-школа DataBoom предлагает курсы по самым востребованным инструментам аналитики данных: Power BI, SQL, Python и Excel, где вы научитесь работать со сбором информации, математическими моделями, статистикой и прогнозированием под руководством действующих аналитиков данных топовых международных компаний.
Как аналитика данных помогает в гадании и фокусах
Даже те, кто на первый взгляд далеки от науки, интуитивно используют принципы анализа данных в своей работе.
Гадалки, например, делают «предсказания», анализируя детали: жесты, манеру речи, возраст, внешность и мельчайшие реакции. Увидев кольцо на безымянном пальце женщины, гадалка наверняка проведет аналогию с семьей и скажет что-то вроде: «В вашей жизни есть значимый мужчина. Между вами есть сильная связь, но иногда возникают недопонимания», — и человек узнает себя, хотя это универсальная характеристика.
Иллюзионисты знают, как устроено человеческое внимание, какие числа зрители называют чаще, какие карты выбирают интуитивно и как с помощью жестов или фраз незаметно подвести человека к нужному выбору.
Эти же принципы работают и в рекомендательных системах и работе аналитиков данных — только с большей точностью и масштабом.
Рекомендательные системы анализируют поведение пользователей, чтобы предлагать фильмы, книги, товары и музыку. Они изучают миллионы транзакций и выявляют закономерности: если человек купил смартфон, с высокой вероятностью через неделю он начнёт искать чехол или наушники.
В рекламе тоже работают предсказательные модели. Например, если пользователь несколько раз искал авиабилеты, алгоритм предполагает, что он планирует поездку, и начинает показывать рекламу отелей и экскурсий.
На финансовых рынках алгоритмы анализируют изменения цен, выявляют повторяющиеся паттерны и прогнозируют, куда двинется рынок.
Чтобы алгоритмы работали эффективно, аналитики данных собирают, интерпретируют и настраивают их. Они выявляют ошибки, корректируют параметры моделей и повышают точность предсказаний.
В этом им помогают мощные инструменты: SQL извлекает нужную информацию из огромных массивов данных, Power BI превращает сырые цифры в наглядные визуализации, а Python позволяет строить прогнозные модели, определяя будущие тренды, изменения в спросе и потенциальные риски.
Студенты DataBoom учатся работать с этими инструментами на практике, решая реальные бизнес-кейсы. В ходе обучения они осваивают анализ данных, машинное обучение и прогнозирование, чтобы предсказывать результаты, строить бизнес-аналитику и даже разрабатывать собственные алгоритмы для прогнозирования.
Наши выпускники не полагаются на удачу — они создают системы, которые помогают принимать верные решения в любой сфере: от финансов до e-commerce и спорта.
Главное отличие аналитиков данных от гадалок — в методах. Одни создают иллюзию точности, другие действительно предсказывают будущее.
Благодаря анализу данных бизнес определяет тренды, маркетологи понимают желания аудитории, а компании принимают решения, которые приносят доход.
Как предсказать будущее компании? Методы аналитики данных
Можно ли предсказать будущее? В привычном понимании — нет. Однако современные методы анализа данных позволяют приблизиться к этому как никогда раньше.
Как, например, анализ временных рядов, помогает выявлять закономерности в данных за прошедшие периоды: общий рост или спад, сезонные колебания, резкие скачки и на основе этого делать прогнозы.
Так, ритейлеры заранее готовятся к пиковым нагрузкам, зная, что в пятницу вечером продажи вырастут, а в январе спрос снизится. Метеорологи предсказывают волны аномальной жары, анализируя многолетние климатические данные. Банки и инвесторы прогнозируют падение или рост акций, замечая повторяющиеся циклы в экономике
Вывод прост: хотите предвидеть будущее не только вашей компании, но и целого рынка? Станьте аналитиком данных!
Согласно исследованиям Kolesa Group, средняя зарплата аналитика данных в Казахстане 857 000 тенге. Освойте аналитику данных вместе с DataBoom — единственной школой в Казахстане, работающей в партнерстве с Microsoft, и получите международную сертификацию Microsoft.
Курсы разработаны под руководством IT-эксперта, единственной в Казахстане обладательницы награды Microsoft Most Valuable Professional — Екатерины Рехерт.
Вы получите практический опыт работы с данными, научитесь строить точные прогнозы и применять современные инструменты: Power BI, SQL, Python или Excel в реальных проектах.
Присоединяйтесь и начните управлять данными в свою пользу!
