Книга: Аналитическая культура
Сноски из книги
· #1Метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены, для того чтобы выяснить, какие из изменений улучшаю целевой показатель. Прим. ред.
· #2Brynjolfsson E., Hitt L. M. and Kim H. H. Strength in Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance? Social Science Research Network (2011). URL: http://ebusiness.mit.edu/research/papers/2011.12_Brynjolfsson_Hitt_Kim_Strength in Numbers_302.pdf.
· #3Nucleus Research. Analytics pays back $13.01 for every dollar spent. O204 (Boston, MA: Nucleus Research, 2014), 5. URL: http://nucleusresearch.com/research/single/analytics-pays-back-13-01-for-every-dollar-spent/.
· #4Уильям Эдвардс Деминг (William Edwards Deming, 1900–1993) — американский ученый, статистик и консультант по менеджменту. Создатель теории менеджмента, основанной на предложенной им же теории глубинных знаний. Прим. перев.
· #5См., например: http://bit.ly/nyt-janitor и http://bit.ly/im-data-sci.
· #6Good Morning America («Доброе утро, Америка») — американское телевизионное шоу, которое транслируется по утрам на канале ABC. Выходит в эфир с 1975 г. Прим. ред.
· #7Techcrunch — сайт и одноименная компания, блог, описывающий продукты, стартапы и другие сайты, основанный Майклом Аррингтоном в 2005 г. Прим. ред.
· #8URL: http://bit.ly/maeda-gardner.
· #9Закон от 30 июля 2002 года, названный по именам его разработчиков и инициаторов: сенатора-демократа Пола Сарбейнза и конгрессмена-республиканца Майка Оксли. В соответствии с этим законом значительно ужесточились требования к финансовой отчетности. Прим. ред.
· #10Dykes B. Reporting vs. Analysis: What’s the Difference? Digital Marketing Blog, October 19, 2010. URL: https://blogs.adobe.com/digitalmarketing/analytics/reporting-vs-analysis-whats-the-difference/.
· #11Faria M. Acting on Analytics: How to Build a Data-Driven Enterprise. BrightTALK, September 11, 2013. URL: https://www.brighttalk.com/webcast/1829/80223.
· #12Davenport T. H., Harris J. G. and Morison R. Competing on Analytics. Boston: Harvard Business Press, 2010.
· #13Bosker B. Google Exec Marissa Mayer Explains Why There Aren’t More Girl Geeks. The Huffington Post, July 6, 2011. URL: http://www.huffingtonpost.com/2011/07/06/google-marissa-mayer-women-in-tech_n_891167.html.
· #14SAS, Eight Levels of Analytics (Cary, NC: SAS Institute, Inc., 2008), 4. URL: https://www.sas.com/en_us/news.htmlsascom/analytics_levels.pdf.
· #15Латинская фраза, означающая «к этому, для данного случая, для этой цели». В данном контексте — специальные отчеты для исследования какой-то конкретной темы. Прим. науч. ред.
· #16Издана на русском языке: Дэвенпорт Т., Харрис Д. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. М.: BestBusinessBooks, 2010. Прим. ред.
· #17Несмотря на то что книга Дэвенпорта и Харриса появилась на два года раньше, этот источник называют «адаптация графика, сделанного компанией SAS».
· #18Shevlin R. The Eight Levels Of Analytics? The Financial Brand, October 27, 2009. URL: https://thefinancialbrand.com/46761/the-eight-levels-of-analytics/.
· #19LaValle S., Hopkins M. S., Lesser E., Shockley R., Kruschwitz N. Analytics: The New Path to Value. MIT Sloan Management Review, October 24, 2010. URL: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/.
· #20Систематическая ошибка выжившего (англ. survivorship bias) — разновидность систематической ошибки отбора, когда по одной группе («выжившим») есть много данных, а по другой («погибшим») — практически нет. Так как исследователи пытаются искать общие черты среди «выживших», то упускают из виду, что не менее важная информация скрывается среди «погибших». Прим. перев.
· #21Эту позицию принято обозначать аббревиатурой CDO, но мы будем давать ее полностью во избежание путаницы. Аббревиатуру CDO будем использовать для позиции Chief Data Officer. Прим. ред.
· #22Томсон Нгуен (Thomson Nguyen) — основатель и СЕО (высшая исполнительная должность в компании; в российской иерархии аналог генерального директора) компании Framed Data, которая занимается различными проблемами данных в аналитике, инфраструктуре и машинном обучении для бизнеса и некоммерческих организаций. Прим. перев.
· #23Eckerson W. Data Warehousing Special Report: Data Quality and the Bottom Line (Chatsworth, CA: 101communications LLC, 2002), 34. URL: http://download.101com.com/pub/tdwi/Files/DQReport.pdf
· #24Seely C. E., Nicewander D., Page R. and Dysert P. A. A baseline study of medication error rates at Baylor University Medical Center in preparation for implementation of a computerized physician order entry system. Proc (Bayl Univ Med Cent). 2004 Jul 17(3): 357–361. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1200672/.
· #25Goldberg S. I., Niemerko A. and Turchin A. Analysis of Data Errors in Clinical Research Databases. AMIA Annu Symp Proc. 2008: 242–246. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2656002/.
· #26Подробную информацию о маршрутном номере можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Routing_transit_number.
· #27URL: https://www.r-project.org/.
· #28Подробную информацию можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set.
· #29Способность сделать приблизительный прогноз относится к недооцененным аналитическим навыкам. Я рекомендовал бы к прочтению главу 7 книги П. Джанерта Data Analysis with Open Source Tools (2011).
· #30URL: https://cran.r-project.org/web/packages/Amelia/index.html.
· #31URL: https://cloud.google.com/prediction/docs/smart_autofill_add_on.
· #32Expectation-maximization (EM) algorithm (англ.) — алгоритм, который используется в математической статистике для нахождения оценок максимального правдоподобия параметров вероятностных моделей, в случае когда модель зависит от некоторых скрытых переменных. Прим. науч. ред.
· #33Последняя издана на русском языке: Литтл Р., Рубин Д. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика, 1990. Прим. ред.
· #34URL: https://www.youtube.com/watch?v=zP638EdC0N4.
· #35URL: http://edition.cnn.com/TECH/space/9909/30/mars.metric.02/
· #36Чарльз Бэббидж (1791–1871) — английский математик, изобретатель первой аналитической вычислительной машины. Прим. перев.
· #37Тим Бернерс-Ли (р. 1955) — британский ученый, создатель Всемирной паутины. Автор множества разработок в области информационных технологий. Прим. перев.
· #38Подробнее о книге: http://www.oreilly.com/data/free/building-data-science-teams.csp.
· #39Anderson C. The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More. New York: Hachette Books, 2005. Издана на русском языке: Андерсон К. Длинный хвост. Эффективная модель бизнеса в Интернете. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012. Прим. ред.
· #40Fortuny E. J. de, Martens D. and Provost F. Predictive Modeling with Big Data: Is Bigger Really Better? Big Data 1, no. 4 (2013): 215–226. URL: http://online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/big.2013.0037
· #41Впервые встречается у Д. Лейни. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Application Delivery Strategies by META Group Inc., February 6, 2001. URL: http://blogs.gartner.com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Controlling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf
· #42URL: http://www.mkomo.com/cost-per-gigabyte-update
· #43Подробную информацию можно найти по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Simple_random_sample.
· #44URL: https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery.
· #45d’Alessandro B., Perlich C. and Raeder T. Bigger is Better, But At What Cost? Big Data 2, no. 2 (2014): 87–96. URL: http://online.liebertpub.com/doi/pdfplus/10.1089/big.2014.0010
· #46URL: https://aws.amazon.com/ru/s3/.
· #47URL: https://aws.amazon.com/ru/glacier/.
· #48URL: https://techcrunch.com/2014/09/06/three-marks-of-real-data-science/.
· #49URL: https://twitter.com/josh_wills/status/198093512149958656.
· #50Conway D. The Data Science Venn Diagram, September 30, 2010. URL: http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram
Anderson C. What is a data scientist? December 3, 2012. URL: http://www.p-value.info/2012/12/what-is-data-scientist.html
· #51URL: http://thespread.us/
· #52URL: https://www.bls.gov/ooh/math/statisticians.htm.
· #53Ph.D. (лат. Philosophiae Doctor, доктор философии) — ученая степень, которая присуждается в западной системе высшего образования. Эта степень не имеет никакого отношения к философии (кроме исторического) и присуждается во всех научных областях. По разным мнениям, эта степень соответствует степеням кандидата или доктора наук в нашей стране (или находится между ними). Прим. ред.
· #54Джефф Безос — основатель и генеральный директор Amazon. Его «правило двух пицц» гласит: группа должна быть настолько малочисленной, чтобы ее можно было накормить всего двумя пиццами. Обычно это команда из пяти-семи человек. Прим. перев.
· #55Этому посвящена книга Analyzing the Analyzers. URL: http://www.oreilly.com/data/free/analyzing-the-analyzers.csp
· #56Подробное обсуждение этого вопроса можно найти в книге Стивена Фью Now You See It (Analytics Press), с. 19–24.
· #57URL: https://www.youtube.com/watch?v=RJFwsZwTBgg.
· #58URL: https://www.r-project.org/.
· #59URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set.
· #60Об эффективных инструментах с открытым исходным кодом можно узнать из книги П. Джанерта Data Analysis with Open Source Tools (O’Reilly).
· #61URL: https://www.w3schools.com/sql/.
· #62Начать знакомство с SQL можно, например, с книги Дж. Крибича Using SQLite (O’Reilly).
· #63URL: https://www.cygwin.com/.
· #64URL: http://www.oreilly.com/data/free/files/stratasurvey.pdf
· #65Rudin K. Big Impact from Big Data, 29 октября 2013 года, видеоклип, YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=RJFwsZwTBgg. Davenport T. H. and Harris J. G.. Analytics at Work. Boston: Harvard Business Press, 2007.
· #66Jain P. To Centralize Analytics or Not, That is the Question, Forbes, February 15, 2013. URL: https://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=https://www.forbes.com/sites/piyankajain/2013/02/15/to-centralize-analytics-or-not/&refURL=&referrer=.
· #67LaValle S., Hopkins M. S., Lesser E., Shockley R. and Kruschwitz N. Analytics: the New Path to Value, MIT Sloan Management Review 52, no. 2 (2010): Figure 9. URL: http://sloanreview.mit.edu/article/big-data-analytics-and-the-path-from-insights-to-value/
Stone J. Centralized vs Decentralized Analytics: All You Need To Know, April 22, 2012. URL: http://jebstone.com/2012/04/centralized-vs-decentralized-analytics-all-you-need-to-know/
· #69Davenport T. H. and Harris J. G. Analytics at Work. Boston: Harvard Business Press, 2007. Khalil E. and Wood K. Aligning Data Science — Making Organizational Structures Work, (Tysons Corner, VA: Booz Allen Hamilton, Inc., 2014).
· #70Harris J. G., Craig E. and Egan H. How to Organize Your Analytical Talent (Dublin: Accenture Institute for High Performance, 2009).
· #71Davenport T. H., Harris J. G. and Morison R. Competing on Analytics. Boston: Harvard Business Press, 2010.
· #72Рональд Коуз (1910–2013) — американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике. Прим. перев.
· #73Сторителлинг (от англ. storytelling) — маркетинговый прием, использующий медиапотенциал с целью передачи информации и транслирование смыслов посредством рассказывания историй. Прим. перев.
· #74URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Insight.
· #75URL: http://foldoc.org/information
· #76URL: http://www.infogineering.net/data-information-knowledge.htm
· #77URL: http://simplystatistics.org/
· #78По крайней мере, он рассматривает эти шесть типов анализа данных в рамках своего курса Data Analysis Course.
· #79URL: https://en.wikipedia.org/wiki/5_Whys.
· #80URL: https://www.sysomos.com/2009/08/05/exploring-twitters-most-active-users/.
· #81URL: https://www.oreilly.com/ideas/tweets-loud-and-quiet.
· #82URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Kurtosis.
· #83Anscombe F. J. Graphs in statistical analysis, American Statistician 27 (1973): 17–21.
· #84URL: https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery.
· #85URL: https://www.openintro.org/stat/textbook.php.
· #86 · #87Taleb N. N. The Black Swan. The Impact of the Improbable (New York: Penguin Press, 2007). Издана на русском языке: Талеб Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. М.: Азбука-Аттикус: КоЛибри, 2016. Прим. ред.
· #88URL: http://scikit-learn.org/stable/
· #89URL: https://speakerdeck.com/ogrisel/predictive-analytics.
· #90Fortuny E. J. de, Martens D. and Provost F. Predictive Modeling with Big Data: Is Bigger Really Better? Big Data 1, no. 4 (2013): 215–226. URL: http://online.liebertpub.com/doi/full/10.1089/big.2013.0037
· #91Если не верите, проверьте ложные корреляции (например, объем потребления сыра в США коррелирует с количеством людей, умерших от того, что запутались в собственном постельном белье). URL: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
· #92URL: http://www.forentrepreneurs.com/designing-startup-metrics-to-drive-successful-behavior/
· #93Робастность (от англ. robust — «крепкий», «твердый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивость к помехам. Прим. перев.
· #94URL: http://blog.sfgate.com/pender/2014/08/21/these-tech-worker-wages-will-astound-you/
· #95URL: http://www.oreilly.com/data/free/files/being-a-data-skeptic.pdf
· #96URL: http://www.auroraadvisors.com/articles/Webber-Metrics.pdf
· #97URL: https://www.kaushik.net/avinash/rules-choosing-web-analytics-key-performance-indicators/.
· #98URL: http://www.oreilly.com/data/free/building-data-science-teams.csp
· #99Feinberg R. A., Kim I-S., Hokama L., de Ruyter K. and Keen C. Operational deteminants of caller satisfaction in the call center. Int. J. Service Industry Management 11, no. 2 (2000): 131–141.
· #100URL: https://en.wikipedia.org/wiki/SMART_criteria.
· #101URL: https://www.linkedin.com/pulse/20130905053105-64875646-the-75-kpis-every-manager-needs-to-know.
· #102Marr B. Key Performance Indicators (KPI): The 75 measures every manager needs to know. London: Financial Times Press, 2012.
· #103Kaplan R. S. and Norton D. P. The Balanced Scorecard: Translating Strategy into Action. Harvard Business Review Press, Boston: Harvard Business Preview Press, 1996.
· #104Kaplan R. S. and Norton D. P. Linking the Balanced Scorecard to Strategy, California Management Review 39, no. 1 (1996): 53–79.
· #105URL: http://www.onvectorconsulting.com/too-many-kpis-tips-for-metrics-hoarders/
· #106URL: http://www.staceybarr.com/measure-up/setting-your-goals-without-jargon-hbr/.
· #107Micallef M. Key Performance Indicators for Business Excellence. URL: http://www.academia.edu/12077200/Key_Performance_Indicators_for_Business_Excellence
· #108См. Kerr (1975), где приводятся примеры «испорченных» мотивационных программ, и одна из причин этого — «увлечение “объективными” критериями: руководители стремились установить простые количественные стандарты, согласно которым можно было бы оценивать и вознаграждать результативность сотрудников. Подобные усилия могут быть успешными внутри компании, но, скорее всего, приведут к подмене целей, если их использовать где-то еще». URL: http://www.ou.edu/russell/UGcomp/Kerr.pdf
· #109Цит. по книге М. Барлоу Data Visualization: A New Language for Storytelling (O’Reilly).
· #110URL: http://www.scribblelive.com/blog/2014/10/01/graphic-continuum.
· #111URL: https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery.
· #112Fox J. The Rise of the Y-Axis-Zero Fundamentalists, December 14, 2014. URL: https://byjustinfox.com/2014/12/14/the-rise-of-the-y-axis-zero-fundamentalists/.
· #113Марта Стюарт (р. 1941) — американская телеведущая и писательница, получившая известность и ставшая успешной благодаря советам по домоводству. Прим. перев.
· #114URL: https://eagereyes.org/blog/2013/definition-chart-junk.
· #115Поищите картинки в Google по ключевой фразе «графический мусор», и вы увидите множество примеров из USA Today. К сожалению, аналитическая колонка New York Times Magazine тоже полна вопиющими примерами.
· #116Как объясняет Стивен Фью, человеческий мозг во всем стремится находить закономерности. Кроме того, мы предпочитаем более простые и плавные кривые. С точки зрения вычислений они легче поддаются расшифровке. Второй вариант, отличающийся ступенчатостью, требует больше внимания, так как мозг затрачивает больше усилий на обработку информации о форме диаграммы.
· #117URL: http://junkcharts.typepad.com/junk_charts/junk-charts-trifecta-checkup-the-definitive-guide.html
· #118URL: https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/.
· #119URL: https://www.reddit.com/r/dataisugly/.
· #120Обе оси логарифмические. Это не очевидно на первый взгляд, но интервал по оси х составляет 100х, в то время как интервал по оси y — только 10х, так что кривая графика очень крутая. Возьмем белку. У нее соотношение: 10 г масса мозга / 1 кг масса тела. Обратите внимание на человека и дельфина — оба отстоят от кривой графика: они отличаются относительно большой массой мозга для их общей массы тела, но все равно меньше (~5x), чем у мыши.
· #121URL: http://cvcl.mit.edu/papers/Borkin_etal_MemorableVisualization_TVCG2013.pdf
· #122URL: https://en.wikipedia.org/wiki/KISS_principle.
· #123URL: http://www.oreilly.com/data/free/data-driven.csp
· #124URL: http://aberdeen.com/research/9200/RR-holisticBI.aspx/content.aspx
· #125URL: https://www.youtube.com/watch?v=DQy_HFHOZug.
· #126URL: https://www.kaushik.net/avinash/create-analysis-ninjas-data-driven-cultures/.
· #127«Письма к провинциалу» (фр. Lettres Provinciales) — сборник из 18 писем полемического характера Блеза Паскаля, опубликованных в 1656–1657 годах.
· #128McCormick PJ. Challenging Data Driven Design, WarmGun 2013, 27 ноября 2013 года. URL: https://www.youtube.com/watch?v=caOIdA9jnQg.
· #129Gabbert A. The Importance of A/B Testing: 24 Marketing Experts on Their Most Surprising A/B Test, September 25, 2012. URL: http://www.wordstream.com/blog/ws/2012/09/25/a-b-testing
· #130Patil D. J. and Mason H. Data Driven: Creating a Data Culture. Sebastopol, CA: O’Reilly, 2015.
· #131Kohavi R. Planning, Running, and Analyzing Controlled Experiments on the Web, June 2012. URL: http://bit.ly/kohavi-planning
· #132URL: http://blog.analytics-toolkit.com/2014/aa-aab-aabb-tests-cro/
· #133URL: https://neliosoftware.com/blog/the-importance-of-aa-testing-no-not-a-typo/.
· #134Нулевая гипотеза — основное предположение об отсутствии разницы между сравниваемыми вариантами (например, CTR в контрольной группе = CTR в тестируемой группе). Альтернативная гипотеза — то предположение, к которому вы придете, если опровергнете нулевую гипотезу. Оно может быть одним из трех типов: CTR контрольной группы!= CTR тестируемой группы; CTR контрольной группы > CTR тестируемой группы или CTR контрольной группы < CTR тестируемой группы.
Стоит придерживаться двусторонней альтернативной гипотезы (то есть!=), если у вас нет веской причины остановиться на прямой альтернативе (то есть > или <).
· #135URL: https://www.youtube.com/watch?v=caOIdA9jnQg.
· #136Это делает обоснованным вопрос: зачем вообще проводить тестирование? Если результаты тестирования не стимулируют действий, насколько это рациональная трата времени и сил?
· #137Почему 5 %? Чаще всего его связывают с единственным предложением из работы Р. Фишера 1925 года, но на самом деле история начинается в 1881 году с Ф. Бесселя. Эта история описана в моем блоге. URL: http://www.p-value.info/2013/01/whats-significance-of-005-significance_6.html
· #138URL: http://www.biostat.ucsf.edu/sampsize.html
· #139URL: http://www.qubit.com/sites/default/files/pdf/mostwinningabtestresultsareillusory_0.pdf
· #140http://www.exp-platform.com/documents/controlledexperimentdmkd.pdf.
· #141URL: http://www.exp-platform.com/documents/controlledexperimentdmkd.pdf
· #142URL: http://www.qubit.com/sites/default/files/pdf/mostwinningabtestresultsareillusory_0.pdf
· #143URL: http://www.evanmiller.org/how-not-to-run-an-ab-test.html
· #144URL: https://youtube.googleblog.com/2009/08/look-inside-1024-recipe-multivariate.html.
· #145URL: http://www.austincc.edu/mparker/stat/nov04/talk_nov04.pdf
· #146 · #147URL: http://www.p-value.info/2013/04/how-do-you-create-data-driven.html
· #148 · #149Economist Intelligence Unit, Decisive Action: how businesses make decisions and how they could do it better (London: Economist Intelligence Unit, 2014). URL: http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Decisive%20Action%20-%20How%20Businesses%20Make%20Decisions%20and%20How%20They%2 °Could%20do%20it%20Better.pdf
· #150Игра слов строится на многозначности английского слова adder, которое используется в оригинале и имеет следующие значения: 1) гадюка, змея; 2) счетный прибор. Прим. перев. Подробнее см. по ссылке: https://en.wikipedia.org/wiki/Adder.
· #151Lynch M. Is your HiPPO holding you back? Financial Times, September 14, 2009. URL: https://www.ft.com/content/62f37a4a-931c-11de-b146-00144feabdc0.
· #152Поведенческая модель Фогга (Fogg Behavior Model), или FBM, — модель, согласно которой поступок — это следствие трех факторов: мотивации, способностей и стимула.
· #153URL: http://www.pwc.com/us/en/advisory-services/data-possibilities/big-decision-survey.html
· #154URL: https://www.gyro.com/onlyhuman/gyro-only-human.pdf.
· #155URL: http://www-05.ibm.com/de/services/bao/pdf/gbe03211-usen-00.pdf
· #156Отчет размещен на сайте http://www.eiu.com/.
· #157URL: http://scottberkun.com/2013/danger-of-faith-in-data
· #158Бен Шалом Бернанке (Ben Shalom Bernanke; р. 1953) — американский экономист, председатель Совета экономических консультантов при Белом доме. Председатель совета управляющих Федеральной резервной системы США с февраля 2006 до февраля 2014 года. Прим. ред.
· #159URL: https://www.naesp.org/resources/2/Research_Roundup/2008/RR2008v24n3a3.pdf.
· #160URL: http://www.pwc.com/us/en/advisory-services/data-possibilities/big-decision-survey.html
· #161URL: https://hbr.org/resources/pdfs/tools/HBR_Qlik_Report_May2014.pdf.
· #162URL: http://www-05.ibm.com/de/services/bao/pdf/gbe03211-usen-00.pdf
· #163Mussweiler T. and Schneller K. “What goes up must come down” — how charts influence decisions to buy and sell stocks, Journal of Behavioral Finance 4, no. 3 (2003): 121–130.
· #164URL: https://www.fastcompany.com/45655/too-much-information.
· #165Издана на русском языке: Шварц Б. Парадокс выбора. Почему «больше» значит «меньше» М.: Добрая книга, 2005.
· #166Shah S., Horne A. and Capella J. Good data won’t guarantee good decisions, Harvard Business Review 90, no. 4 (2012): 23–25.
· #167Издана на русском языке: Уэлч Дж., Бирн Дж. Джек Уэлч. История менеджера. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2012.
· #168URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Category: Cognitive_biases.
· #169Изложенное дальше преимущественно основывается на книге Даниэля Канемана Thinking, Fast and Slow (Farrar, Straus and Giroux, 2011) (издана на русском языке: Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. М.: АСТ, 2016). Настоятельно рекомендую эту книгу к прочтению. Если у вас нет времени прочитать книгу полностью, прочитайте хотя бы отличную обзорную статью: Kahneman D. and. Klein G. Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree, American Psychologist 64, no. 6 (2009): 515–526. А также McAfee A. The Future of Decision Making: Less Intuition, More Evidence, Harvard Business Review, January 7, 2010. URL: https://hbr.org/2010/01/the-future-of-decision-making.
· #170Frick W. What to Do When People Draw Different Conclusions From the Same Data. Harvard Business Review, March 31, 2015. URL: https://hbr.org/2015/03/what-to-do-when-people-draw-different-conclusions-from-the-same-data.
· #171 · #172URL: http://www.dartmouth.edu/~nyhan/nyhan-reifler.pdf
· #173URL: https://www.youtube.com/watch?v=7mpe6luA5Os.
· #174Danzinger S., Levav J. and Avnaim-Pesso L. Extraneous factors in judicial decisions. Proc. Natl. Acad. Sci. 108 (2011): 6889–6892.
· #175URL: https://www.youtube.com/watch?v=7mpe6luA5Os.
· #176Я обратил внимание, что, когда радиостанции составляют рейтинги любимых песен слушателей «всех времен», в топ-20 преимущественно входят песни, популярные в течение последнего года. Это «эффект новизны» в действии. Он работает и при совершении покупок: если последний опыт совершения покупки был негативным, он перекроет позитивное впечатление, которое сложилось от нескольких предыдущих покупок. Успех определяется лишь тем, насколько успешным был последний раз.
· #177Fiske S. T. and Dupree C. Gaining trust as well as respect in communicating to motivated audiences about science topics, PNAS 111, no. 4 (2014): 13593–13597. URL: http://www.pnas.org/content/111/Supplement_4/13593.full
· #178Macnamara B. N., Hambrick D. Z. and Oswald F. L. Deliberate practice and performance in music, games, sports, education, and professions: a meta analysis, Psychological Science 25 (2014): 1608–1618.
· #179URL: http://bjfogg.com/fbm_files/page4_1.pdf
· #180URL: https://www.youtube.com/watch?v=u6XAPnuFjJc.
· #181 · #182URL: https://hbr.org/2013/04/how-p-and-g-presents-data.
· #183URL: https://www.uglyresearch.com/datatodecision.php.
· #184URL: https://plus.google.com/+JonathanRosenberg/posts/DaUY9tT8Ev6.
· #185Economist Intelligence Unit. The Virtuous Circle of Data: Engaging employees in data and transforming your business (London: Economist Intelligence Unit, 2015). URL: http://live.wavecast.co/virtuouscircleofdata/
· #186Nadella S. A data culture for everyone, The Official Microsoft Blog, April 15, 2014. URL: https://blogs.microsoft.com/blog/2014/04/15/a-data-culture-for-everyone/#sm.00000q4vufg9naev6waguvc6wipz7.
· #187Cobb J. Data Tip #2 — Build a Data-Driven Culture, Captricity Blog, October 30, 2013. URL: http://captricity.com/blog/data-tip-2-build-a-data-driven-culture/
· #188URL: https://www.tableau.com/economist-fostering-data-driven-culture.
· #189URL: https://hbr.org/resources/pdfs/tools/HBR_Qlik_Report_May2014.pdf.
· #190URL: http://www.oreilly.com/data/free/data-driven.csp
· #191Accenture Technology Vision 2012. Data Culture. URL: https://www.accenture.com/us-en/new-applied-now.
· #192P-значение — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Наименьшая величина уровня значимости, при которой нулевая гипотеза отвергается для данного значения статистики критерия. Прим. перев.
· #193URL: https://conferences.oreilly.com/strata/stratany2014/public/schedule/detail/37642.
· #194URL: http://live.wavecast.co/virtuouscircleofdata/
· #195URL: https://www.youtube.com/watch?v=RJFwsZwTBgg.
· #196URL: http://fortune.com/2013/06/13/what-i-learned-at-facebooks-big-data-bootcamp/
· #197URL: https://www.openintro.org/stat/textbook.php.
· #198Подробнее о ведении проектов по работе с данными см. Max Shron’s Thinking with Data (O’Reilly) и Judah Phillips’s Building a Digital Analytics Organization (Pearson FT Press).
· #199Arsenault J. How to Create a Data-driven Culture. PagerDuty, October 2, 2014. URL: http://fortune.com/2013/06/13/what-i-learned-at-facebooks-big-data-bootcamp/
· #200Например, активный залог (фокус на субъекте действия): «Мы применили удобрения для растений», — или пассивный залог (фокус на объекте): «Растения были удобрены».
· #201URL: https://pages.questexweb.com/FierceTechExec-Pub-Signup_FierceTechExec-Signup-Offer.html.
· #202URL: https://plus.google.com/+JonathanRosenberg/posts/DaUY9tT8Ev6.
· #203Economist Intelligence Unit. The Virtuous Circle of Data: Engaging employees in data and transforming your business (London: Economist Intelligence Unit, 2015). URL: http://live.wavecast.co/virtuouscircleofdata/
Steele J. Understanding the Chief Data Officer. Sebastopol, CA: O’Reilly, 2015.
· #205Shaw T., Ladley J. and Roe C. Status of the Chief Data Officer: An update on the CDO role in organizations today, Dataversity, November 5, 2014. URL: http://whitepapers.dataversity.net/content42609/
· #206URL: https://www.wsj.com/articles/SB10001424052702304256404579449290361956838.
· #207Сегодня в мире насчитывается примерно 200 CDO. По прогнозу исследовательской и консалтинговой компании Gartner, к 2015 году в 25 % крупных международных корпораций будет должность директора по большим данным. Шоу и др. предполагают, что число CDO будет удваиваться примерно каждые 15–18 месяцев в течение следующих пяти лет. URL: http://www.gartner.com/newsroom/id/2659215
· #208Хотя постепенно эта управленческая позиция начинает появляться в компаниях, действующих в таких областях, как информационные услуги, страхование, электронная коммерция (Shaw et al., 2014), а также медиа и производство (цит. по Д. Велланте). URL: https://www.youtube.com/watch?v=_LeVQ8yw4t4.
· #209 · #210Crosman P. Chief Data Officers Battle Complexity, Complacency: Wells’ Thomas, Information Management, October 30, 2014. URL: https://www.information-management.com/news/chief-data-officers-battle-complexity-complacency-wells-thomas.
· #211IBM Software, Insights for the New Chief Data Officer, IBM Corp., June 2014. URL: https://www.information-management.com/news/chief-data-officers-battle-complexity-complacency-wells-thomas. См. Также: The Role of Chief Data Officer in the 21st Century. URL: https://www.cutter.com/article/role-chief-data-officer-21st-century-400806.
· #212Anderson C. Creating a Data-Driven Organization: Two Years On, April 6, 2015. URL: http://www.p-value.info/2015/04/creating-data-driven-organization-two_6.html
· #213Компьютеры могут взаимодействовать и обмениваться данными посредством интерфейсов программирования приложений (APIs).
· #214ИТ-евангелист (ИТ-пропагандист) — специалист, профессионально занимающийся пропагандой в сфере информационных технологий. Как правило, это человек, который аккумулирует вокруг себя некоторую массу людей с целью создания целевой аудитории для продвижения продукта на рынке и утверждения его как технологического стандарта с возможностью возникновения сетевого эффекта. Прим. перев.
· #215Конечно, в этом правиле есть исключения. Джон Минкофф — CDO бюро по обеспечению исполнения Федеральной комиссии по связи США. Его команда работает в основном с данными обвинительных решений, и ни у одного другого бюро ФКС нет доступа к их данным, что вполне объяснимо.
· #216Aiken P. The Precarious State of the CDO: Insights into a burgeoning role, Data Blueprint, July 16, 2013.
· #217URL: http://datablueprint.com/publications/2013-The-Precarious-State-of-the-CDO.pdf.
· #218Шоу и др. (2014) утверждают, что «CDO в большинстве случаев подчиняется генеральному или операционному директору или другому первому лицу компании. Очень немногие CDO подчиняются директору по информационным технологиям, а скорее занимают равную с ним позицию». Возможно, ситуация значительно изменилась за один год. Тем не менее следует учитывать, что размер выборки Шоу существенно меньше, а значит, здесь может иметь место эффект размера выборки, «ошибка выжившего» (опрашиваемые Шоу специалисты были более успешными и имели большую степень поддержки) или другие факторы.
· #219URL: https://www.gartner.com/doc/2648615/cio-advisory-chief-data-officer.
· #220Logan D. and Raskino M. CIO Advisory: The Chief Data Officer Trend Gains Momentum, January 13, 2014. URL: https://www.gartner.com/doc/2648615/cio-advisory-chief-data-officer.
· #221Reyes J. Why Philadelphia’s first Chief Data Officer quit, Technical.ly Philly, June 19, 2014. URL: https://technical.ly/philly/2014/06/19/why-philadelphia-chief-data-officer-quit/.
· #222По словам Питера, команда по работе с данными начала наращивать обороты, когда Bank of America сконцентрировался на коммерческой ценности, особенно на углублении взаимоотношений с клиентами. С тем посылом, который шел от главы банка Брайна Мойнихэна, у сотрудников были причины и стимулы стремиться к работе с качественными данными, обмену информацией и управлению на основе данных.
· #223Federal Reserve Board. Strategic Framework 2012–2015, 2013. URL: https://www.federalreserve.gov/publications/gpra/2013-strategic-themes.htm#subsection-153-AC33F9CB.
· #224URL: http://whitepapers.dataversity.net/content42609.
· #225URL: https://www.youtube.com/watch?v=_LeVQ8yw4t4.
· #226Bien F. It’s Time To Welcome The Chief Analytics Officer To The C-Suite, Fast Company, July 28, 2014. URL: https://www.fastcompany.com/3033590/the-future-of-work/its-time-to-welcome-the-chief-analytics-officer-to-the-c-suite.
· #227O’Regan R. Chief analytics officer: The ultimate big data job? Computerworld, October 3, 2014. URL: http://cw.com.hk/feature/chief-analytics-officer-ultimate-big-data-job.
· #228Rajaram D. Does Your Company Need A Chief Analytics Officer? Forbes, August 8, 2013. URL: https://www.forbes.com/sites/ciocentral/2013/08/08/does-your-company-need-a-chief-analytics-officer/.
· #229Akmeemana C., Stubbs E., Schutz L. and Kestle J. Do You Need a Chief Analytics Officer? Ontario: Huntel Global, 2013. URL: http://www.huntelglobal.com/wp-content/uploads/HG_Whitepaper_CAO-LowRes.pdf.
· #230Netke S. and Rangaswami M. R. Selecting a Chief Analytics Officer — You Are What You Analyze, SandHill Group, March 3, 2014. URL: http://sandhill.com/article/selecting-a-chief-analytics-officer-you-are-what-you-analyze/. У меня не было лишних 1995 долл., чтобы прочитать полную версию доклада.
· #231Согласно графику развития новых технологий от компании Gartner «Hype cycle for emerging technologies» в 2014 году, большие данные практически в шаге от того, чтобы покинуть «Пик чрезмерных ожиданий» и опуститься в точку «Избавление от иллюзий». URL: http://www.gartner.com/newsroom/id/2819918.
· #232Franks B. Do You Know Who Owns Analytics at Your Company? Harvard Business Review, September 23, 2014. URL: https://hbr.org/2014/09/do-you-know-who-owns-analytics-at-your-company.
· #233Akmeemana C., Stubbs E., Schutz L. and Kestle J. Do You Need a Chief Analytics Officer? Ontario: Huntel Global, 2013. URL: http://www.huntelglobal.com/wp-content/uploads/HG_Whitepaper_CAO-LowRes.pdf.
· #234Могу предположить, что большая часть этих выводов будет сгенерирована автоматически, посредством алгоритмов машинного обучения, усиленных еще более сложными технологиями, например такими, как методы глубокого обучения следующего поколения.
· #235URL: http://cdoclub.com/publications/.
· #236Интернет вещей (от англ. Internet of Things, IoT) — концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой, исключающая из части действий и операций необходимость участия человека. Прим. перев.
· #237URL: http://www.oliviernaimi.com/the-emerging-chief-digital-officer.html.
· #238Franks B. Do You Know Who Owns Analytics at Your Company? Harvard Business Review, September 23, 2014. URL: https://hbr.org/2014/09/do-you-know-who-owns-analytics-at-your-company.
· #239Brown B., Court D. and Willmott P. Mobilizing your C-suite for big-data analytics, McKinsey Quarterly, November 2013. URL: http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/mobilizing-your-c-suite-for-big-data-analytics
· #240Sprenger P. Sun on Privacy: «Get Over It», Wired, January 26, 1999. URL: http://archive.wired.com/politics/law/news/1999/01/17538
· #241Federal Trade Commission. Privacy Online: A Report to Congress, June 1998. URL: https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/reports/privacy-online-report-congress/priv-23a.pdf.
· #242 · #243Kosoff M. Uber’s Top New York Executive Is Being Investigated After Using Uber’s «God View» Tool To Track A Journalist’s Location (http://bit.ly/bi-uber-godview), Business Insider, November 19, 2014. URL: http://www.businessinsider.com/ubers-new-york-manager-investigated-for-using-god-view-2014-11.
· #244Sims P. Can We Trust Uber? URL: http://bit.ly/sims-uber Silicon Guild, September 26, 2014
· #245URL: http://www.danah.org/papers/talks/2010/SXSW2010.html
· #246См. правила хранения персональных данных Uber’s Data Privacy Policy. URL: http://bit.ly/uber-privacy-policy и статью Слейта — URL: http://bit.ly/slate-uber-privacy.
· #247URL: http://www.bbc.com/news/technology-22772321
· #248URL: https://blog.codepen.io/legal/privacy/.
· #249URL: https://creativecommons.org/.
· #250URL: https://www.facebook.com/policy.php.
· #251URL: https://creativecommons.org/.
· #252Лоуренс Лессиг видит это следующим образом: https://www.youtube.com/watch?v=cXoXXbo_mL4.
· #253Эдвард Джозеф Сноуден (Edward Joseph Snowden, р. 1983) — американский технический специалист и спецагент, бывший сотрудник ЦРУ и Агентства национальной безопасности США. Прим. ред.
· #254URL: https://immersion.media.mit.edu/.
· #255См. также: Chen B. X. Using E-Mail Data to Connect the Dots of Your Life, The New York Times, July 5, 2013. URL: https://bits.blogs.nytimes.com/2013/07/05/using-e-mail-data-to-connect-the-dots-of-your-life/.
· #256Sweeney L. Simple Demographics Often Identify People Uniquely, Carnegie Mellon University, 2000. URL: http://dataprivacylab.org/projects/identifiability/paper1.pdf
· #257Жорж-Пьер Сёра (Georges Seurat, 1859–1891) — французский художник-постимпрессионист, основатель неоимпрессионизма, создатель метода живописи под названием дивизионизм, или пуантилизм. Прим. перев.
· #258Пуантилизм, или дивизионизм — стилистическое направление в живописи неоимпрессионизма, возникшее во Франции около 1885 года, в основе которого лежит манера письма раздельными мазками правильной, точечной или прямоугольной формы. Прим. перев.
· #259Duhigg C. How Companies Learn Your Secrets, The New York Times, February 16, 2012. URL: http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html
· #260Phelps S. Heroic Customer Service by a Senior Executive at Warby Parker. Forbes, August 1, 2014. URL: https://www.forbes.com/sites/stanphelps/2014/08/01/heroic-customer-service-by-a-senior-executive-at-warby-parker/.
· #261The Magic School Bus («Волшебный школьный автобус») — познавательно-приключенческий мультсериал по мотивам комиксов Джоанны Коул; Gilmore Girls («Девочки Гилмор») — американский комедийно-драматический телесериал; M*A*S*H — американский телесериал, созданный по мотивам романа Ричарда Хукера «МЭШ: роман о трех армейских докторах», последующей серии рассказов и кинофильма M*A*S*H. Прим. перев.
· #262URL: https://www.google.ru/search?q=gertrude&tbm=isch&gws_rd=cr&ei=yKOwWL6oNKKR6ATMgLSIDg.
· #263Аналитическое подразделение журнала Economist, Fostering a Data-Driven Culture (London: Economist Intelligence Unit, 2013). URL: https://www.tableau.com/economist-fostering-data-driven-culture.
· #264URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Uncle_Ben.
· #265Geckoboard and Econsultancy. Data Driven Culture: A global survey on the state of data driven culture in startups, 2013. URL: https://econsultancy.com/reports/data-driven-culture.
· #266URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Founder_effect.
· #267URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Path_dependence.
· #268Patil R. Supermarket Tesco pioneers Big Data, Dataconomy, February 5, 2014. URL: http://dataconomy.com/2014/02/tesco-pioneers-big-data/
· #269Schrage M. Tesco’s Downfall Is a Warning to Data-Driven Retailers, Harvard Busines Review, October 28, 2014. URL: https://hbr.org/2014/10/tescos-downfall-is-a-warning-to-data-driven-retailers.
· #270Ruddick G. Clubcard built the Tesco of today, but it could be time to ditch it, The Telegraph, January 16, 2014. URL: http://www.telegraph.co.uk/finance/newsbysector/retailandconsumer/10577685/Clubcard-built-the-Tesco-of-today-but-it-could-be-time-to-ditch-it.html
· #271Издана на русском языке: Дэвенпорт Т., Харрис Дж. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. М.: BestBusinessBooks, 2010.
· #272Издана на русском языке: Сигель Э. Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврет или умрет. М.: Альпина Паблишер, 2014.
· #273Издана на русском языке: Сильвер Н. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие — нет. М.: Азбука-Аттикус: КоЛибри, 2000.
· #274Издана на русском языке: Канеман Д. Думай медленно… Решай быстро. М.: АСТ, 2016.
· #275URL: http://www.p-value.info/2012/12/on-unreasonable-effectiveness-of-data.html
· #276Halevy A., Norvig P. and Pereira F. The Unreasonable Effectiveness of Data. Intelligent Systems, IEEE 24, no. 2 (2009): 8–12.
· #277Web scale — так аналитики Gartner определили термин, описывающий новый подход к вычислениям, разработанный и опробованный на практике такими облачными провайдерами, как Google, Amazon, Rackspace, Netflix, Facebook и другими. Фактически это инновационная методология построения дата-центров и программной архитектуры, совокупно объединяющей такие разные концепции, как масштабируемость, интегрируемость, устойчивость к сбоям, специализация и пр. Прим. науч. ред.
· #278URL: https://www.youtube.com/watch?v=yvDCzhbjYWs.
· #279Hays J. and Efros A. A. Scene Completion Using Millions of Photographs. Proceedings of ACM SIGGRAPH 2007, San Diego, CA, August, 5–9, 2007, pp. 1–7. URL: http://graphics.cs.cmu.edu/projects/scene-completion/scene-completion.pdf
· #280URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers.
· #281Skomoroch P. Developing Data Products, December 5, 2012. URL: https://www.slideshare.net/pskomoroch/developing-data-products.
· #282Analytics Talk: Peter Skomoroch, December 13, 2012. URL: https://www.airbnb.ru/meetups/ejs83rxek-analytics-talk-peter-skomoroch.
· #283- Эту книгу хорошо дополняют:
- Информация от издательства
- Введение
- Глава 1. Что значит «на основе данных»?
- Глава 2. Качество данных
- Глава 3. Сбор данных
- Глава 4. Специалисты по аналитике
- Глава 5. Анализ данных
- Глава 6. Разработка показателей
- Глава 7. Сторителлинг на основе данных
- Глава 8. A/B-тестирование
- Глава 9. Принятие решений
- Глава 10. Корпоративная культура на основе данных
- Глава 11. Топ-менеджмент компании с управлением на основе данных
- Глава 12. Вопросы конфиденциальности, этики и риска
- Заключение
- Дополнительная литература
- Приложение А. О необоснованной эффективности данных: почему больше данных лучше?
- Приложение В. Заявление о видении
- Благодарности
- Об авторе
- Колофон
- Максимально полезные книги
- Над книгой работали
- Сноски из книги
- Содержание книги
- Популярные страницы