Post #260

🕶 «Темные данные» Дэвида Хэнда. Можно ли обернуть незнание себе во благо? «Тёмные данные — это данные, которых у вас нет», – поясняет английский профессор статистики и эксперт по данным Дэвид Хэнд. Каждый день мы сталкиваемся с огромным массивом данных, обрабатываем и используем неимоверное количество контента. Для оценки рисков и принятия решений стараемся собрать как можно больше информации и учесть все возможные факторы, но… …что если выборка искажена или в ней отсутствуют действительно важные вводные? Что делать, если часть респондентов не ответила на вопросы в вашем опросе? Как быть, если при тестировании нового лекарства часть испытуемых решила выйти из программы досрочно? (спойлер: игнорировать недостающую информацию нельзя) Хэнд выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Кроме того, ученый говорит о трех механизмах появления недостающих данных: Unseen Data Dependent (потерянные наблюдения зависят от невидимых данных), Seen Data Dependent (потерянные наблюдения, зависимые от видимых данных) и Not Data Dependent (потерянные наблюдения не зависят от данных, имеющихся или нет) и предлагает практические методы работы с темными данными. Книга будет интересна многим – не только тем, кто занимается программированием и статистикой, но и тем, кто хочет лучше ориентироваться в небезоблачном мире современного интернета и фейк-ньюз. #чтопочитать#данные