Важность подготовки данных и знания закономерностей


Данные совершенно необходимы в любом бизнесе. Даже если вы не планируете пользоваться другими методами, вам необходимо знать, как меняется бизнес-среда, как меняется положение в ней вашей компании, как исполняются ваши планы и т.д. Если же вы планируете использовать другие методы, тогда подробная статистика необходима вам буквально как воздух. Тут следует отметить, что в условиях действующего бизнеса — а особенно, малого бизнеса – стоимость такой статистики может быть запредельно высока; поэтому, принимая решение о ведении статистики, имеет смысл предварительно оценить стоимость такого начинания и каким-то образом ограничить набор записываемых величин — возможно, полный набор данных вам и не понадобится. Например, в кафе вполне можно вести урезанную статистику: количество посетителей в зале, средний чек и время, проведенное посетителем в кафе, — не учитывая при этом точный набор и порядок блюд, количество посетителей за одним столом и т.д. (разумеется, если ваше кафе имеет специфическое позиционирование, то набор отслеживаемых параметров может быть и другим). Однако зачастую, накопив огромное количество данных, компания просто не знает, что с ними делать. Вы, возможно, чувствуете, что в понедельник пиво в вашем кафе пользуется повышенным спросом, — но ни проверить, ни опровергнуть это утверждение вы не можете: ведь сотрудники каждый раз говорят вам, что это все «случайно» (разумеется, случайно — это вы и сами знаете, но хотели бы понять закономерности, лежащие в основе таких случайностей). При этом речь о более сложных выводах не идет; для начала, необходимо разобраться с самыми простыми вещами. Занимаясь описательной статистикой, мы должны понимать, что это «первая лига», в то время как инференционная статистика (статистика выводов) — соответственно, «высшая». Подготовка данных при этом, пожалуй, — «вторая лига». Но, если продолжать футбольно-хоккейные ассоциации, именно так закладывается основа для удачной игры «сборной». В качестве «затравки» можно привести следующий пример: представьте себе, что вы продавец газет (точнее, одной газеты). Вы покупаете газету за 1 доллар, продаете за 2. При этом редакция газеты готова забрать все непроданные экземпляры по 50 центов. Вы заметили, что средний спрос на газету составляет 100 штук; при этом стандартное отклонение спроса составляет 20 штук. Какой заказ следует сделать, чтобы максимизировать прибыль?

Эту задачу мы будем решать в других частях курса; однако, обратите внимание, что даже для того, чтобы точно сформулировать задачу, необходимо обладать знаниями о спросе на газету. А для этого, в частности, нужно регистрировать не только все проданные экземпляры газеты, но и «необслуженный спрос». То есть на месте продавца газет

придется терпеливо стоять и записывать всех, кто пожелал приобрести, увы, закончившуюся газету. Будьте уверены, что даже в тех данных, которые вы вели собственноручно, вы найдете неточности — начиная с обыкновенных опечаток и заканчивая ошибками выборки. Поэтому подготовка данных — дело, хотя и сравнительно простое, но необыкновенно важное. Как говорят американские бухгалтеры, есть правило FIFO (первый на приход — первый на уход) и правило LIFO (последний на приход — первый на уход); но правило GIGO — важнее (Garbage In — Garbage Out, то есть «мусор на входе — мусор на выходе»).



Категория: управление. Дата публикации: 1 Март, 2010.