Super Crunchers

Naše hyperpropojená, rychlá digitální doba generuje obrovské množství dat. Ta mohou být buď ohromující, nebo – pokud se jich chopí zkušení analytici – mohou zásadně proměnit způsob, jakým žijeme a podnikáme. Dnes už téměř žádný projekt není úplný bez opory v odborně interpretovaných velkých datových souborech.

Ve velkých organizacích, v medicíně i sociální práci – ale také v malých firmách a sportovních agenturách – se analýza čísel používá k odhalování skrytých souvislostí mezi na první pohled nesouvisejícími jevy. V tomto shrnutí uvidíte, proč je práce s čísly jednou z klíčových dovedností pro lepší rozhodování a seznámíte se s mnoha způsoby jejího využití.

Dozvíte se mimo jiné, jak investovat do kvalitních vín, jak může analýza čísel odhalit podvody při aukcích a jak datové soubory formují veřejné politiky.

Super crunching může znít jako název videohry, ve skutečnosti však označuje statistickou analýzu velkých datových souborů – a její možné aplikace jsou téměř nekonečné. Začněme několika překvapivými příklady.

Super crunching lze využít k předpovědi budoucí kvality ročníkového vína – což jsou zásadní informace pro obchodníky s vínem. Kvalitní červené víno je investice, protože se časem zlepšuje. Obchodníci proto potřebují umět odhadnout jeho budoucí hodnotu.

Ekonom a milovník vína Orley Ashenfelter našel způsob, jak přesně předpovídat kvalitu bordeauxských vín analýzou historických vztahů mezi počasím a cenami vín. Zjistil například, že každý centimetr zimních srážek zvyšuje očekávanou cenu vína o 0,00117 dolaru. Jeho model je natolik přesný, že ho obchodníci s vínem dnes používají k rozhodování, zda dané víno koupit a za jakou cenu.

Super crunching lze uplatnit i v baseballu. Baseballový publicista Bill James udělal pro baseball to, co Ashenfelter pro víno. Zpochybnil představu, že baseballoví odborníci dokážou posoudit talent jen na základě sledování hráčů. Předpokládal, že analýza dat založená na předchozích výkonech hráčů bude přesnější – a měl pravdu.

Tradiční skauti nevěřili příliš v Jeremyho Browna, nadějného, ale obézního hráče. Jamesovy výpočty však ukazovaly něco jiného. Oakland A’s se rozhodli Browna podepsat právě na základě Jamesovy analýzy jeho dosavadních výkonů – a ukázalo se, že to bylo moudré rozhodnutí: Jeremy Brown debutoval v Major League v září 2006.

Většina lidí vnímá statistiku jako suchý obor. Co kdyby vám ale statistika mohla pomoci najít životního partnera nebo odhalit podvod? Regrese, mocná technika analýzy dat, to dokáže obojí.

Regresní analýza vychází z hodnocení historických dat a zkoumá, jak různé faktory ovlivňují určitou proměnnou, která nás zajímá. Takto fungovaly i příklady s vínem a baseballem. Podívejme se podrobněji na další dva způsoby jejího využití.

Regresi lze použít k předpovídání budoucích událostí, například kompatibility v potenciálním vztahu. Seznamka eHarmony využívá regresní modely k určení, kteří z jejích uživatelů mají největší šanci vytvořit dlouhodobé partnerství. Závislou proměnnou je pro eHarmony romantická kompatibilita, kterou ovlivňuje řada emocionálních, sociálních a kognitivních faktorů u každého člověka.

eHarmony pomocí regrese sestavuje rovnici, která popisuje, jak tyto faktory nejlépe zapadají dohromady. Sleduje, které kombinace osobnostních rysů se v minulosti ukázaly jako nejúspěšnější, a tato data pak využívá k předpovědi budoucí kompatibility. Díky tomu dokáže eHarmony velmi přesně statisticky odhadnout, kteří uživatelé se k sobě pravděpodobně hodí.

Regresní analýza se dá využít také k rozkrývání minulých událostí a vzorců – což je klíčové například při odhalování podvodů. V devadesátých letech začali podvodníci v New Yorku používat novou taktiku při aukcích veřejných stavebních zakázek. Uchazeči měli podávat tajné nabídky s nejnižší cenou, za kterou byli ochotni projekt realizovat, a nejnižší nabídka se následně zveřejnila při veřejném otevírání obálek před udělením zakázky.

Podvodníci si však začali úplatky zjišťovat, jaká je nejnižší nabídka, a poté podávali vlastní nabídku jen o něco nižší. Autor knihy nakonec dokázal tento podvod odhalit právě pomocí regresní analýzy dat z aukcí.