Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Роман Зыков, 2021

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Глава 1

Как мы принимаем решения

«Итак, главный принцип — не дурачить самого себя. А себя как раз легче всего одурачить. Здесь надо быть очень внимательным. А если вы не дурачите сами себя, вам легко будет не дурачить других ученых. Тут нужна просто обычная честность.

Я хочу пожелать вам одной удачи — попасть в такое место, где вы сможете свободно исповедовать ту честность, о которой я говорил, и где ни необходимость упрочить свое положение в организации, ни соображения финансовой поддержки — ничто не заставит вас поступиться этой честностью. Да будет у вас эта свобода».

Нобелевский лауреат Ричард Фейнман, из выступления перед выпускниками Калтеха в 1974 году

Монетизация данных возможна лишь тогда, когда мы принимаем на основе этих данных правильные решения. Однако делать выбор, руководствуясь только статистикой, — плохая идея: как минимум нужно уметь читать их между строк и слушать свою интуицию (gut feeling). Поэтому в первой главе я расскажу про принципы, которыми я пользуюсь, принимая решения на основе данных. Я проверял на своем опыте — они работают.

Решения принимать непросто, ученые даже придумали новый термин «усталость от решений» (decision fatigue) [7]. Мы накапливаем стресс, совершая выбор каждый день сотни раз: и в какой-то момент, когда уже полностью вымотаны необходимостью принимать решения, можем махнуть рукой и начать действовать наугад. Я не зря привел в начале этой книги цитату выдающегося физика, нобелевского лауреата Ричарда Фейнмана. Она напрямую касается как аналитики данных, так и вообще нашей жизни.

Как принимать верные решения, оставаясь честным с собой?

В книге «Биология добра и зла. Как наука объясняет наши поступки» профессор Стэнфордского университета, нейробиолог Роберт Сапольски [1] пишет, что на наши поступки, а значит и решения, влияет множество факторов: cреда, в которой мы выросли, детские травмы, травмы головы, гормональный фон, чувства и эмоции. На нас всегда влияет множество факторов, которые мы даже не осознаем. Мы необъективны!

Лично я принял как данность, что гораздо легче принять необъективное и срезать углы, чем объективное, потому что для второго нужны серьезные усилия.

Вспомните об этом, когда будете предоставлять цифры кому-либо для принятия решения. И даже мои сотрудники указывали мне на то, что я сам нарушаю принципы объективности при утверждении результатов некоторых А/Б-тестов. Тогда я возвращался к реальности и соглашался с ними — объективность важнее моих априорных решений до проведения эксперимента.

В современном мире решения мы вынуждены принимать быстро и в условиях неопределенности. Но это не катастрофа. В квантовой физике, в отличие от классической, мы не знаем точно, где находится электрон, но знаем вероятность его нахождения. И вся квантовая физика базируется на этих вероятностях. С решениями точно так же — никто не знает истины, мы просто пытаемся угадать «правильное» с определенной долей успеха. И именно для этого нужны данные — увеличить вероятность успеха ваших решений!

Четыреста сравнительно честных способов

Остап Бендер знал четыреста сравнительно честных способов отъема денег у населения. Профессиональный аналитик знает примерно столько же способов «повернуть» цифры в сторону «нужного» решения. К сожалению, это очень распространено в политике: вспомните, как государства рапортовали о количестве зараженных во время пандемии вируса COVID-19. Показатели смертности в России были занижены [6]. Оказалось, что если человек болел коронавирусом и умер от сопутствующего заболевания, то в соответствующую статистику не попадет. В большинстве же западных стран одной положительной пробы на коронавирус было достаточно, чтобы попасть в статистику. Если копнуть глубже, мы видим, что у всех разная методика и разные цели. Существуют объективные и субъективные причины неточности таких цифр.

Первая причина — объективная: много бессимптомных носителей вируса, они не обращаются к врачам. Здесь требуется «ковровое» тестирование населения, которое подразумевает случайную выборку из всей популяции определенной местности. Тестирование добровольное, значит, кто-то не придет. Некоторые — потому, что у них есть симптомы коронавируса, и если это будет обнаружено в процессе тестирования, то их запрут дома на двухнедельный карантин. А это может привести к потере заработка. В итоге мы получим выборку, смещенную в сторону здоровых людей, а значит, и заниженную оценку количества заболевших.

Вторая причина тоже объективная — нет денег на массовое тестирование населения.

А вот третья причина — субъективная: власти хотят уменьшить официальную статистику заболевших, чтобы снизить панику среди населения и успокоить международное сообщество. Умение понимать эти причины и читать данные между строк — важное качество аналитика, которое позволяет ему делать более объективные выводы.

В работе я постоянно с этим сталкивался. Сейчас все живут на KPI, поэтому руководитель будет не очень-то рад плохим цифрам — премия висит на волоске. Возникает искушение найти показатели, которые улучшились. Нужно быть очень сильным руководителем, чтобы принять отрицательные результаты и внести коррекцию в работу. Аналитик данных как исследователь несет личную ответственность за результат своих цифр.

Чему можно научиться у Amazon?

Мне всегда нравились письма Джеффа Безоса (основателя Amazon.com) акционерам. Например, еще в 1999 году он писал про важность систем персональных рекомендаций на сайте, которые сейчас стали стандартом в современной электронной коммерции. Меня заинтересовали два его письма: 2015 [2] и 2016 [3] годов.

В первом из них Безос писал про «Фабрику изобретений» (Invention Machine). Он точно знает, о чем говорит, — само провидение вело Amazon через тернии электронной коммерции. Попутно в компании изобретали много вещей, абсолютно новых для рынка: система рекомендаций, А/Б-тесты (да-да, именно они были пионерами тестирования гипотез для веба), AWS (Amazon Web Services), роботизация склада, кнопки на холодильник для мгновенного заказа порошка и многое другое.

Так вот, в первом письме он рассуждает о том, как в больших компаниях принимаются решения об изобретении новых продуктов. Часто процесс утверждения выглядит так: все участники процесса (как правило, руководители департаментов компании) проставляют свои «визы». Если решение положительное, идея или гипотеза отправляются на реализацию. Здесь Безос предупреждает, что есть два типа решений и они не должны проходить один и тот же процесс утверждения.

Первый тип — решения, у которых нет или почти нет обратной дороги. Это как дверь, в которую можно войти, но нельзя выйти. Здесь нужно действовать очень внимательно и осторожно.

Второй тип — решения, у которых есть обратный ход. Дверь, в которую можно войти и выйти. Здесь он предлагает утверждать идею достаточно быстро, не мучая ее долго бюрократическими процедурами.

В письме 2016 года Безос противопоставляет компанию Дня 1 (Day 1), где сохраняется живая атмосфера создания компании и новых продуктов, компании Дня 2 (Day 2), которая статична и, как следствие, приходит к своей ненужности и смерти. Он выделяет 4 фактора, которые определяют компанию Дня 1:

• истинная одержимость покупателем (customer obsession);

• скепсис относительно моделей (a skeptical view of proxies);

• стремительное освоение внешних трендов (the eager adoption of external trends);

• стремительное принятие решений (the eager adoption of external trends).

Последний пункт мне кажется особенно важным в контексте этой книги. Для поддержания атмосферы компании Дня 1 требуется принимать быстрые и качественные решения. Мой шестилетний сын в таких случаях восклицает: «Но как?» Вот правила Безоса:

1. Никогда не использовать один-единственный процесс принятия решений (есть два типа решений, про которые я написал выше). Не дожидаться получения 90 % всей информации, нужной для принятия решения, — 70 % уже достаточно. Ошибаться не так страшно, если вы умеете быстро исправляться. А вот промедление, скорее всего, влетит вам в копеечку.

2. Не соглашайся, но позволяй. Когда руководителю предлагают идею талантливые и успешные сотрудники, а он не согласен с ней — ему стоит просто позволить им ее реализовать, а не тратить их усилия на то, чтобы убедить. Безос рассказал, как дали зеленый свет одному из сериалов Amazon Studios. Он считал, что запускать этот проект рискованно: Безосу эта история казалась сложной в производстве и не слишком интересной. Но команда с ним не соглашалась. Тогда он сказал — хорошо, давайте пробовать. Им не пришлось убеждать Безоса в своей правоте, и они сэкономили уйму времени. Сам он подумал так: эти ребята уже привезли домой одиннадцать премий «Эмми», шесть «Золотых Глобусов» и три «Оскара» — они знают, что делают, просто у нас разные мнения.

3. Быстро находите причины несогласия и эскалируйте их наверх вашим руководителям. Разные команды могут иметь разные взгляды на решение. Вместо того чтобы тратить время на изматывающих совещаниях в попытках договориться — лучше эскалировать проблему наверх.

Аналитический паралич

Поспешишь — людей насмешишь. Все самые страшные ошибки я совершил, когда торопился — например, когда 15 лет назад пришел в Ozon.ru, чтобы поднять аналитику с нуля и должен был каждую неделю делать огромную простыню метрик о деятельности всей компании без нормальных проверок. Из-за давления менеджмента и спешки в этом регулярном еженедельном отчете было множество ошибок, с последствиями которых мне еще долго пришлось разбираться.

Современный мир живет на бешеных скоростях, но расчет метрик нужно делать очень аккуратно, а значит, не быстро. Конечно, не стоит впадать в другую крайность — «аналитический паралич», когда на каждую цифру будет уходить очень много времени. Иногда попытки сделать правильный выбор приводят к тому, что я называю «аналитическим параличом» — когда уже пора принять решение, но не получается. Слишком высока неопределенность результата или рамки слишком жесткие. В аналитический паралич легко впасть, если пытаться принять решение чисто рационально, руководствуясь только логикой.

Яркий пример — книга «Проект Рози» Грэма Симсиона (кстати, одна из любимых книг Билла Гейтса и его жены). Молодой успешный ученый-генетик Дон ищет жену, но ни разу еще не продвинулся дальше первого свидания. Сочтя традиционный способ поиска второй половинки неэффективным, Дон решает применить научный подход. Его проект «Жена» начинается с подробнейшего 30-страничного вопросника, призванного отсеять всех неподходящих и выявить одну — идеальную. Понятно, что человека, который соответствовал бы такому списку требований, просто не существует. А потом он знакомится с девушкой, у которой нет ничего общего с его идеалом. Что из этого вышло — догадайтесь сами.

Второй пример — покупка машины. Когда я в последний раз делал это, то составил целую таблицу в Excel с техническими параметрами машин, вплоть до размера багажника в сантиметрах. Потом я целый год думал, ходил, смотрел, а в результате купил ту, которой и близко не было в моем списке, по велению сердца. Но на самом деле это было не веление сердца — просто за целый год поисков и анализа я понял, что в этом списке было по-настоящему важно для меня, а что нет.

Третий пример из моей профессиональной практики связан с гипотезами, точнее с тестами. Представьте себе, что вы вместо старого алгоритма рекомендаций разработали новый и хотите его протестировать. У вас есть 10 сайтов, где можно выполнить сравнение. В итоге вы получили: 4 выигрыша, 4 ничьи и 2 проигрыша. Стоит ли заменить старый алгоритм на новый? Все зависит от критериев решения, которые сформулировали перед тестом. Новый алгоритм должен победить на всех сайтах? Или вероятность выигрыша должна быть больше вероятности проигрыша? В первом случае очень высока вероятность того, что вы закопаетесь в бесконечных итерациях, «полируя» свой алгоритм до совершенства, особенно учитывая то, что тесты займут не одну неделю. Это типичная ситуация «аналитического паралича». Во втором — условие кажется легким. Хотя из практики скажу, что даже его выполнить бывает очень непросто.

Я считаю, что в решениях нужно идти на осознанный риск, даже если нет всей информации. В наше время, конечно, мир меняется слишком быстро, чтобы иметь роскошь долго делать выбор. Если решение не примете вы, это сделает кто-то за вас, например ваш конкурент.

Погрешности — правило штангенциркуля

Следующая вещь, с которой я столкнулся, — это точность цифр. Я много занимался анализом маркетинговой деятельности, в том числе маркетинговых акций. Моя задача заключалась в том, чтобы как можно более точно оценить их влияние на бизнес. Вообще реакция менеджеров на цифры разная — все радуются положительным результатам, не проверяя их; но когда видят отрицательные — сразу ищут ошибку. И скорее всего, «найдут». Видите ли, все метрики содержат ошибку. Вспомните лабораторные работы по физике в школе или институте, сколько мы мучились и считали погрешности. Системные, случайные… Сколько времени мы тогда тратили на то, чтобы подогнать результат под нужную закономерность?

В бизнесе и науке так делать нельзя, особенно если вы хотите быть хорошим аналитиком и не пользоваться вышеупомянутыми «сравнительно честными способами» повернуть цифры туда, куда нужно. Сейчас погрешность измерений веб-аналитики (системы измеряют посещаемость веб-сайтов) составляет около 5 %. Когда я еще работал в Ozon.ru, погрешность всей аналитической системы тоже была около 5 % (расхождение с данными бухгалтерии). У меня был серьезный случай — я обнаружил ошибку в коммерческой системе веб-аналитики Omniture Sitecatalyst (ныне Adobe Analytics): она не считала пользователей с браузером Opera. В результате погрешность измерений была очень большой — около 10 % всех совершенных заказов система, за которую мы платили более 100 тысяч долларов в год, безнадежно потеряла. С такой погрешностью ей тяжело было доверять — но, к счастью, когда я обнаружил ошибку системы и сообщил о ней в Omniture, их разработчики ее устранили.

При работе с погрешностями я вывел правило, которое называю Правилом штангенциркуля. Есть такой инструмент для измерения размеров деталей с точностью до десятых долей миллиметра. Но такая точность не нужна при измерении, например, размеров кирпича — это уже за пределами здравого смысла, достаточно линейки. Правило штангенциркуля я бы сформулировал так:

Погрешность есть в любых измерениях, этот факт нужно принять, а саму погрешность — зафиксировать и не считать ее ошибкой (в одной из следующих глав я расскажу, как ее мониторить).

Задача аналитика — в разумной мере уменьшить погрешность цифр, объяснить ее и принять как данность. Как правило, в погоне за сверхточностью система усложняется, становится тяжелой с точки зрения вычислений, а значит, и более дорогой — ведь цена изменений становится выше.

Принцип Парето

Итальянский экономист и социолог Вильфредо Парето в 1897 году, исследуя структуру доходов итальянских домохозяйств, выяснил, что 80 % процентов всех их доходов приходится на 20 % из них.

Универсальный принцип, названный в его честь, был предложен в 1951 году, и сейчас принцип Парето звучит так: «20 % усилий дают 80 % результата».

Опираясь на свой опыт, я бы так сформулировал его на языке данных:

• 20 % данных дают 80 % информации (data science);

• 20 % фич или переменных дают 80 % точности модели (machine learning);

• 20 % из числа успешных гипотез дают 80 % совокупного положительного эффекта (тестирование гипотез).

Я почти 20 лет работаю с данными и каждый день убеждаюсь в том, что эта закономерность работает. Это правило лентяя? Только на первый взгляд. Ведь чтобы понять, какие именно 20 % позволят добиться результата, нужно потратить 100 % усилий. Стив Джобс в интервью Business Week в 98-м году сказал: «Простое сделать труднее, чем сложное: вам придется усердно поработать, чтобы внести ясность в ваши мысли, и тогда станет понятно, как сделать проще. Но это стоит того: как только вы достигнете этого, вы сможете свернуть горы».

Приведу пример того, как применяется правило Парето в машинном обучении. Для проекта обычно готовится ряд фич (входных параметров модели), на которых будет тренироваться модель. Фич может получиться очень много. Если выводить такую модель в бой, она будет тяжелой, требовать для своего поддержания много строк программного кода. Для такой ситуации есть лайфхак — посчитать вклад каждой фичи (feature importance) в результирующую модель и выбросить из модели фичи с минимальным вкладом. Это прямое использование правила Парето — 20 % фич дают 80 % результата модели. В большинстве случаев лучше модель упростить, пожертвовав небольшой долей ее точности, при этом проект будет в разы меньше исходного. На практике можно экономить время, подсмотрев фичи в решениях какой-нибудь схожей задачи на kaggle.com. Взять оттуда самые сильные из них и реализовать в первой версии собственного проекта.

Можно ли принимать решения только на основе данных?

Можно, но не всегда и везде. Области, где можно принимать решение только на основе данных, уже захвачены компьютерными алгоритмами. Они не устают и очень хорошо масштабируются. Тот же самый автопилот — уже относительно недалекое будущее: алгоритмы принимают решение на основе данных, поступающих к ним от датчиков, и управляют автомобилем.

Человек — универсальное существо, способное решать множество задач. Если задачу достаточно сузить, то можно сделать алгоритм, который будет работать быстрее тысячи человек. Но в отличие от человека, алгоритм не способен сделать ни шага в сторону от заданной схемы: его придется дорабатывать, внося каждое изменение. В этом и заключается вся суть автоматизации: сделать дешевле, быстрее и без участия человека. Поэтому все так одержимы идеей искусственного интеллекта.

На решения, принимаемые людьми, влияет много факторов. Один из них — так называемые когнитивные искажения, то есть систематические ошибки в восприятии и мышлении. Например, систематическая ошибка выжившего. Во время Второй мировой войны нью-йоркскому математику Абрахаму Вальду поручили исследовать пробоины на самолетах-бомбардировщиках, возвратившихся из боя, чтобы понять, в каких местах нужно усилить броню. Первое «логичное» решение — усилить броню в местах, поврежденных вражескими зенитками и пулеметами. Но Вальд понимал, что не может изучить все самолеты, включая те, что погибли. Проанализировав проблему как математик, он предложил бронировать те места, которые остались целыми, ведь самолеты с такими повреждениями не возвращались на базу, а значит, это самые уязвимые места.

Ошибку выжившего допустить очень легко. Чему нас учит пример Вальда? Тому, что нужно думать о всей генеральной совокупности. Ошибка выжившего является одной из форм когнитивных искажений.

В анализе данных ошибка выжившего — это учет известного и пренебрежение неизвестным, но существующим. С этой ошибкой очень легко столкнуться, когда у нас есть какие-то данные, на основе которых нужно сделать вывод. Любые данные — это выборка, ограниченное число. Сама выборка сделана из генеральной совокупности. Если выборка сделана случайно и она достаточно большая, то все хорошо — большая часть закономерностей будет зафиксирована в выборке, и выводы будут объективными. Если же выборка была не случайной, как в нашем случае с самолетами, где в ней отсутствовали сбитые машины, — то, скорее всего, выводы будут ошибочными.

Например, в среднем только 1 из 100 посетителей сайта интернет-магазина совершает покупку. Если мы захотим улучшить свой сайт, чтобы больше покупателей покупали, то с какими посетителями нужно работать? Обычно дизайнеры и продуктологи обращают внимание на существующих покупателей из-за того, что с ними можно пообщаться, есть контактная информация из заказов, по ним есть хорошая статистика. Но эта выборка составляет всего лишь 1 % от всей генеральной совокупности посетителей; с остальными почти невозможно связаться — это «сбитые самолеты». В итоге будет смещение выводов в сторону «выживших», а значит, выводы анализа не будут работать для всех посетителей.

Еще одно когнитивное искажение — предвзятость результата (outcome bias). Представьте себе — вам предлагают два варианта на выбор:

• Сыграть в «Орла или решку» — если выпадет орел, получите 10 000 рублей.

• Сыграть игральной костью с шестью гранями — если выпадет 6, получите 10 000 рублей.

Какой вариант выберете? Естественно первый, в котором шанс выиграть 1 к 2, во втором варианте значительно хуже — 1 к 6. Монету подбросили — выпала решка, вы ничего не получили. Тут же бросили кость, выпала шестерка. Будет ли обидно? Да, будет. Но было ли наше решение правильным?

Этот пример я взял из поста «Фокусируйтесь на решениях, а не на результате» [5] Кэсси Козырьков (Cassie Kozyrkov), которая работает директором по принятию решений [4] (Decision Intelligence) в Google. Она советует всегда оценивать верность решения, учитывая, какой именно информацией вы обладали в момент его принятия. Многие люди жалеют, что они не уволились с работы раньше и только потеряли время, откладывая это решение, — я и сам в свое время так думал. И это отличный пример предвзятости результата — мы понимаем, что нужно было уволиться раньше, только обладая той информацией, которая у нас есть на данный момент. Например, что с тех пор зарплата так и не выросла, а интересный проект, который мы предвкушали, так и не был запущен. Оценивая последствия своего решения (особенно неудачного), в приступе самокопания мы не должны забывать, что принимали решение в условиях неопределенности.