Tikriausiai girdėjote apie Nate Silver, nuspėjamą reiškinį, kuris rašo Penkiasdešimt aštuoni tinklaraštis Niujorko laikas . Ginčai kilo dėl dabar 86% koeficientas, kurį jis suteikia Obamai už laimėjimą prezidento rinkimuose.
Daug žmonių, įskaitant Laikai konservatorių apžvalgininkas Davidas Brooksas ir MSNBC asmenybė bei buvęs politikas Joe Scarboroughas, nemėgo Silverio tikrumo oro apie, jų manymu, neaiškų procesą ir taip garsiai pasakė. Tada, žinoma, atėjo sidabro gynyba kitose žiniasklaidos dalyse.
Akimirką atidėkite politiką į šalį. Šioje diskusijoje yra keletas svarbių pamokų verslininkams, kurie domisi vadinamaisiais „didžiaisiais duomenimis“. Kaip ir prognozuojant rinkimus, vykdant verslą lengva eiti daugelio partizanų ir specialistų keliu ir padaryti esminių klaidų, kaip suskirstyti riziką ir pastebėti teisėtas galimybes.
1 pamoka: prietarai netrukdo prognozuoti.
Esminis ginčas, susijęs su dabartinėmis prognozuojamomis diskusijomis, yra tas, kad kritikai iš esmės neteisingai supranta, ką Silver daro. Jie gali norėti tikėti, kad jūs negalite naudoti matematikos nuspėti žmogaus veiksmus. Bet aš nesutinku: bet kuriuo metu galite pamatyti tendencijas, kurios leidžia suprasti, kas nutiks.
Knyga Piniginis kamuolys , kuris apibūdina vieno beisbolo klubo sėkmę naudojant statistiką ekonomiškai valdant komandą, yra puikus pavyzdys. Žaidimo talentų rinka buvo labai neefektyvi. Komandos skiria premijas talentams ar aspektams, kurie tenkina vadovo prielaidas ir išankstinius nusistatymus, tačiau tai nebūtinai lemia geresnius rezultatus. Tuo pačiu metu buvo nepakankamai įvertintos galimybės, kurios laikui bėgant parodė statistinį poveikį žaidimui.
Nemanykite, kad jūsų pramonėje ar versle nėra paslėptų modelių. Kaip manote, ką reiškia visa „didžiųjų duomenų“ koncepcija?
2 pamoka: tikimybės yra santykinės.
Silverio kritikai teigia, kad apklausos nėra nuspėjamos, nes jos atspindi vieną laiko tašką. Teisingai. Tačiau surinkus duomenis per pakankamai laiko, rezultatai gali parodyti tikėtiną kryptį. Tai gali pakeisti verslą.
Būti per daug teisingu visą laiką. Pasikalbėkite su mokslininku apie kvantinę mechaniką ir sužinosite, kad tai, ką mes matome kaip realybę, yra daugelio tikimybių kaupimas, tačiau rezultatai yra reikšmingi.
kokios tautybės yra Erikas Dekeris
Ką reikia išmokti, yra tai, kaip pagrįstai įvertinti tikimybes. Viena iš Silverio kritikos yra tai, kad jis niekada nesuteikė Romney daug daugiau nei 40% tikimybės laimėti - ir, prisiminkime, mes kalbame apie pakankamai visų rinkėjų balsų laimėjimą, nuspręsta kiekvienai valstybei atskirai, o ne laimėti akivaizdžiai artima nacionalinė rasė. 40% tikimybė yra tik mažesnė tikimybė gauti vieną porą kai tau išdalinama pokerio ranka.
Panašiai net 86% tikimybė nereiškia užrakinimo. Kai tikimybė atrodo labai jūsų naudai, vis tiek galite pralaimėti. Štai kodėl šansai geriausiai veikia ilgą laiką pripažįstant, kad laimite dažniau nei ne.
3 pamoka: modeliai gali būti reikšmingi.
Tai, kas daugelį sujaudina Silverio prognozėje, yra tai, kad ji atrodo skriejanti prieš nacionalines apklausas, kurios rinkimus sukėlė beveik negyvą karštį. Tai yra norų mąstymo derinys - ekspertai beveik visada moneta kuria prognozę - ir paprastas, bet gilus nesusipratimas.
Ne visi dalykai vienodai paveiks bendrą sistemą, pavyzdžiui, tautą ar verslą. Prezidento politikos atveju yra dvi rasės. Populiarios lenktynės, kurios yra kaklas ir kaklas, rinkimų rezultatų nepakeičia. Laimėjęs bilietas gauna teisingą atskirų valstybių derinį.
Tam tikru lygmeniu ekspertai tai žino ir pripažįsta. Tačiau yra fakto pripažinimas ir jo pasekmių suvokimas. Pažvelkite į finansų industriją, kuri amžinai kalbėjo apie kartą per amžių vadinamuosius juodųjų gulbių įvykius, tačiau, regis, kiekvieną dešimtmetį smarkiai žlugo. Kodėl? Nes jei turite 10 skirtingų kartą per amžių iškylančių problemų, kurios gali atsitikti viena nuo kitos, tada jūs tiesiog perėjote iš vieno karto per 100 metų į vieną kartą per 10 metų.
4 pamoka: niekada nebūsi per mažas, kad duomenys veiktų.
Nate'as Silveris gali būti gabus prognozuoti įvykių tikimybę, tačiau jis taip pat yra tik vienas vaikinas. Jei nesate ekspertas, susiraskite tokį asmenį ir pasinaudokite pranašumu, kurį sužinosite daugiau apie savo konkurentus nei apie ateitį.
