Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт - Алекс Дж. Гатман

Столбцы в наборах данных часто называются признаками, полями, атрибутами, предикторами или переменными.

Знайте свою аудиторию

Работа с данными ведется во множестве предметных областей, в каждой из которых используется профессиональный сленг, поэтому для одних и тех же вещей существует несколько названий. Одни специалисты по работе с данными могут называть столбцы в наборе данных «признаками», а другие – «переменными» или «предикторами». Поэтому главному по данным важно уметь ориентироваться в предпочтениях разных групп.

Табл. 2.1. Пример набора данных о рекламных расходах и прибыли

Точка данных – это место пересечения наблюдения и признака. В данном случае примером точки данных является 150 единиц товара, проданного 01 февраля 2021 года.

Таблица 2.1 имеет заголовок (фрагмент нечисловых данных), который помогает нам понять, что означает каждый признак. Обратите внимание, что строка заголовка не обязательна. В таких случаях заголовок подразумевается, и человек, работающий с набором данных, должен знать, что означает каждый из признаков.

Типы данных

Существует множество способов кодирования информации, однако специалисты по работе с данными используют несколько видов кодировки для хранения информации и передачи полученных результатов. Два наиболее распространенных типа данных – числовые и категориальные.

Числовые данные в основном состоят из чисел, но могут включать дополнительные символы для обозначения единиц. К категориальным данным относятся слова, символы, фразы и (как ни странно) иногда числа – например, почтовые индексы. И числовые, и категориальные данные делятся на дополнительные подкатегории.

Существуют два основных типа числовых данных:

– Непрерывные данные могут принимать любое значение в некотором числовом диапазоне. Они представляют собой принципиально неисчисляемый набор значений. Возьмем, к примеру, погоду. Температура воздуха на улице, преобразованная в данные, будет представлять собой непрерывную переменную. Допустим, она составляет 65,62 градуса по Фаренгейту (18,67 °C). Местная новостная станция может передать это значение как 65 °F (18 °C), 66 °F (19 °C) или 65,6 °F (18,7 °C).

– Счетные (или дискретные) данные, в отличие от непрерывных, ограничивают точность целым числом. Например, количество автомобилей, которыми вы владеете, может быть равно 0, 1, 2 и так далее, но не 1,23. Это отражает основополагающую реальность измеряемой вещи[10].

Категориальные данные также делятся на два основных типа:

– Упорядоченные (или порядковые) данные – это категориальные данные, которым присущ определенный порядок. Такие данные используют, например, организаторы опросов, когда предлагают вам оценить свой опыт по шкале от 1 до 10. Хотя эти данные напоминают счетные, мы не можем приравнять разницу между оценками 10 и 9 к разнице между 1 и 0. Разумеется, порядковые категориальные данные не обязательно кодировать в виде чисел. Например, размер рубашки относится к порядковым данным, но его можно закодировать с помощью слов: маленький, средний, большой, очень большой.

– Неупорядоченные (или номинальные) категориальные данные не имеют присущего им порядка. Например, табл. 2.1 содержит признак «Медиа» со значениями «Печать», «Интернет» и «Телевидение». Другие примеры номинальных переменных – ответы «Да» и «Нет», а также принадлежность к демократической или республиканской партии. Порядок их перечисления всегда является произвольным – нельзя сказать, что одна категория «важнее» другой.

В табл. 2.1 также есть признак «Дата», представляющий собой дополнительный тип данных, который является последовательным и может использоваться в арифметических выражениях в качестве числовых данных.

Сбор и структурирование данных

В предыдущем разделе мы говорили о типах данных в наборах, однако существуют более крупные категории для описания способа сбора и структурирования данных.

Данные наблюдений и экспериментальные данные

В зависимости от способа сбора данные могут называться экспериментальными или данными наблюдений.

– Данные наблюдений собираются в процессе пассивного наблюдения человека или компьютера за каким-либо процессом.

– Экспериментальные данные собираются в соответствии с научным методом с использованием предписанной методологии.

Большая часть данных в вашей компании и в мире вообще относится к данным наблюдений. Их примеры – число посещений веб-сайта, объем продаж на определенную дату и количество электронных писем, которые вы получаете каждый день. Иногда такие данные сохраняются с определенной целью, а иногда – просто так. Порой данные этого типа называют «обнаруженными»; очень часто они являются побочным продуктом продаж, платежей, сделанных с помощью кредитных карт, публикации сообщений в Twitter, лайков и тому подобного. То есть они находятся где-то в базе данных, ожидая, когда их обнаружат и используют с какой-то целью. Иногда данные наблюдений собираются потому, что их сбор ничего не стоит. Но иногда их собирают специально – например, с помощью опросов.

Экспериментальные данные собираются не пассивно, а намеренно и методично, чтобы ответить на конкретные вопросы. По этим причинам экспериментальные данные – золотой стандарт для статистиков и исследователей. Чтобы собрать экспериментальные данные, вы должны оказать воздействие на случайным образом выбранный объект. Распространенным примером в данном случае являются клинические испытания лекарств, в ходе которых пациентов случайным образом делят на две группы – группу активного воздействия и контрольную группу. При этом пациенты из первой группы получают настоящее лекарство, а пациенты из второй группы – плацебо. Случайное распределение пациентов позволяет сбалансировать информацию, не представляющую важность для исследования (такую как возраст, социально-экономический статус, вес и так далее), чтобы две группы были максимально похожи во всех отношениях, за исключением факта применения лекарства. Это позволяет исследователям изолировать и измерить эффект препарата, не беспокоясь о потенциальном смешении признаков, способном исказить результат эксперимента[11].

Такой подход может применяться в разных сферах, начиная с клинических испытаний лекарств и заканчивая проведением маркетинговых кампаний. В сфере цифрового маркетинга веб-дизайнеры часто проводят над нами эксперименты, разрабатывая различные макеты веб-страниц или рекламные баннеры. Когда мы делаем покупки в Интернете, за кулисами происходит своеобразное подбрасывание монеты, от результатов которого зависит то, какой именно вариант из двух рекламных объявлений (назовем их А и Б) будет нам показан. После того как сайт посетят несколько тысяч ничего не подозревающих «морских свинок», веб-дизайнеры увидят, какой из вариантов обеспечил больше «кликов». А поскольку объявления А и Б показывались случайным образом, они могут определить, какое из объявлений более эффективно с точки зрения числа кликов, потому что все остальные потенциально смешивающиеся признаки (время суток, тип веб-пользователя и так далее) были сбалансированы путем рандомизации. Подобный метод часто называется «А/Б-тестированием» или «А/Б-экспериментом».

Подробнее о важности этого различия мы поговорим в главе 4 «Сомневайтесь в данных».

Структурированные и неструктурированные данные

Данные также могут быть структурированными и неструктурированными. Пример структурированных данных – содержимое таблиц, упорядоченное в виде строк и столбцов.