Это несерьёзный развлекательный пост в честь конца лета и начала учебной поры. В этом году не вышел очередной сезон сериала «Игра престолов». Для тех, кто по нему скучает, подборка мемов…
не в колее
Компания vs вуз vs академия
Идеальный способ решать какие-то задачи анализа данных в компании (в разрезе вопроса «кто будет решать») — это растить свои компетенции. Сейчас можно (хотя и сложно!) найти толковых ребят, владеющих инструментарием анализа данных и статистики, ну а предметную область лучше изучать изнутри. Тем не менее, есть много ситуаций, когда необходимо решать задачи «на стороне». Причины могут быть самые разные (задач мало и требуется «разовое решение», нужно быстро решить какую-то отдельную задачу, необходима разведка, что даст использование новой аналитики и т.п.) Есть несколько вариантов, к кому идти за решением. Опишем одну типичную историю, которая позволит их сравнить, не претендуя на полное и подробное сравнение.
День нашей смерти
Недавно в рамках одного проекта по анализу кардиограмм выяснил, что статистические свойства этих сигналов меняются не только от каких-то ожидаемых причин, связанных с работой сердца и общим состоянием (усталостью, нагрузкой и т.п.) Ещё их начинает буквально «колбасить» в определённые дни, например, в день рождения. Как сказали кардиологи: это связано с нашими биоритмами и раз в год в один и тот же день — наш день рождения — происходит перестройка организма. Этот день самый опасный с точки зрения нашего состояния. Мне показалось это странным: всегда воспринимал конкретную дату рождения как случайную величину, но если эта теория верна, то в этот день (и в некоторый отрезок времени после него) выше вероятность умереть… было решено проверить эту гипотезу.
Майская волна спроса
Прошли майские праздники, а они очень примечательны с точки зрения статистики продаж. Про многие товары говорят, что у них «периодический спрос». Например, перед первым сентября покупают учебники, канцелярию, ранцы и прочие «школьные товары». В остальное время года спрос на такие товары невелик (на некоторые он возрастает в начале каждого семестра). Именно поэтому различные прогнозаторы настраивают на статистику нескольких лет (чтобы поймать закономерности, связанные с определённым временем года). Но при прогнозировании спроса на конкретные товары (а не на группу) редко удаётся не только использовать подобные закономерности, но и вообще, обнаружить.
«Он был хирургом, даже нейро»
На стыке дисциплин всегда кипят страсти. Вот ссылка на открытое письмо. Его подписали, в том числе, многие известные Российские исследователи (Анохин, Каплан и др.) Суть — давление общественности на инвазивные исследования (это когда живым организмам в мозг что-то вставляют, чтобы этот самый мозг изучить). Вопрос: морально ли это или нет, живодёрство это или наука? Кстати, в анализе данных, искусственном интеллекте и кибернетике сейчас тоже появляются подобные вопросы: готово ли человечество к созданию ИИ? Или даже просто «умных домов», «умных машин» и т.п. Стоит ли создавать то, для чего нет даже правовой базы? Скажем, если Ваша «умная машина» въедет в другую «умную», то какой умник будет возмещать убытки? Автор блога не будет высказывать свою точку зрения. Но видите, вопросы-то возникают… скоро появятся новые открытые письма.
Почти юбилей
Примерно месяц назад я начал вести этот блог. При этом не объяснился, зачем… Просто показалось, что это удобно — иметь место, где можно поместить объявление или памятку (хотя бы для себя).
Я думал, что буду постить 2-3 раза в месяц, но это случилось 12 раз. Возможно, скоро надоест:)
Я думал, что аудитория будет небольшой (~15 посетителей за неделю), но в среднем его просматривают 20 человек в день (максимум — 65, минимум — 2).
Я думал, что аудитория будет состоять из моих студентов и коллег, но основной приток идёт из Фейсбука (которым я раньше не пользовался). Интересно, что Контактик уступает в два раза.
Судя по кликам, посетителям не интересны обзоры из серии «Мир анализа данных» или «Мир программирования», а вот ссылки на конкретные видяшки, страницы конференций, слайды и пр. пользуются популярностью.
Продолжаю эксперимент!
Спасибо всем, кто читает. Надеюсь, это как-то делает Вас лучше.
Анализ малых данных 