Добро пожаловать!

Принятие бизнес-решений на основе данных

Ted Kwartler

Data Dude

Типы данных

Разведочный анализ $$

Лупа

Позволяет глубже изучить рынок или бизнес-возможность без заранее заданного результата

Пример: выявить общие характеристики пациентов

Объяснительный анализ $$

Карта

Объяснить или смоделировать конкретное явление — например, рост прибыли или сокращение расходов

Пример: объяснить, почему пациенты с диабетом, выписанные в пятницу, чаще повторно госпитализируются

Предиктивные решения на основе данных

Дерево решений

Предсказание для конкретных записей; точность модели важнее её интерпретируемости

Пример: предсказать вероятность повторной госпитализации пациента

Тип	Перспектива	Зачем?
Разведочный	Стратегическая	Подтвердить понимание и накопить экспертизу
Объяснительный	Стратегическая/тактическая	Изучить сложные взаимосвязи для повышения эффективности
Предиктивный	Тактическая	Достичь конкретных результатов и автоматизировать принятие решений

Эффективные вопросы к анализу

ДАННЫЕ
- Доступны ли данные?
- Какие данные использовались?
- Подходят ли они для задачи?
- Есть ли смещение — например, недопредставленность по расовому или гендерному признаку?
- Есть ли проблемы с качеством, например значительные пропуски?
- Как были собраны данные?

Эффективные вопросы к анализу

МЕТОДЫ
- Какие методы применялись?
- Рассматривались ли альтернативные методы? Отличались ли результаты?
- Каков компромисс между простыми и сложными методами?

Эффективные вопросы к анализу

РЕЗУЛЬТАТЫ
- Расскажите о результатах.
- Совпали ли результаты с ожиданиями или что-то выделилось?
- Какую ценность несёт это открытие и как оно решает задачу?

Эффективные вопросы к анализу

ВЛИЯНИЕ
- Насколько этот анализ решает поставленную задачу?
- Существуют ли нормативные ограничения, влияющие на этот сценарий?
- Что может пойти не так? Есть ли непредвиденные последствия для заинтересованных сторон?

Принятие бизнес-решений на основе данных