На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Базы данных. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных

Автор
Дата выхода
02 февраля 2021
🔍 Загляните за кулисы "Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Дэвид Хэнд) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Человечество научилось собирать, обрабатывать и использовать в науке, бизнесе и повседневной жизни огромные массивы данных. Но что делать с данными, которых у нас нет? Допустимо ли игнорировать то, чего мы не замечаем? Британский статистик Дэвид Хэнд считает, что это по меньшей мере недальновидно, а порой – крайне опасно. В своей книге он выделяет 15 влияющих на наши решения и действия видов данных, которые остаются в тени. Например, речь идет об учете сигналов бедствия, которые могли бы подать жители бедных районов, если бы у них были смартфоны, результатах медицинского исследования, которые намеренно утаили или случайно исказили, или данных, ставших «темными» из-за плохого набора критериев для включения в выборку. Хэнд также рассказывает о том, какие меры могут сгладить эффект «темных данных» и как их можно обратить себе на пользу. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся дата-сайенс, программированием и статистикой.
📚 Читайте "Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Однако спустя какое-то время анализ показал, что наибольшее количество твитов о «Сэнди» пришло с Манхэттена и лишь немногие поступали из таких районов, как Рокуэй и Кони-Айленд. Означало ли это, что Рокуэй и Кони-Айленд пострадали не так серьезно? Метро и улицы Манхэттена были затоплены, это правда, но едва ли его можно назвать самым пострадавшим районом даже в пределах Нью-Йорка. Причина того, что из каких-то районов было послано меньше твитов, заключалась не в том, что ураган пощадил их, а в том, что на их территории оказалось меньше пользователей твиттера и меньшее число смартфонов, чтобы отправить твит.
Давайте снова представим себе крайний вариант этой ситуации. Если бы ураган «Сэнди» полностью уничтожил какой-нибудь населенный пункт, то оттуда вообще бы не поступало никаких твитов и создалось бы впечатление, что там все просто замечательно. Но на самом деле мы опять имеем дело с темными данными.
Примеры второго типа темных данных, когда мы не знаем, что чего-то не достает, встречаются не менее часто, чем примеры первого типа.
Как-то на информационном брифинге бывший министр обороны США Дональд Рамсфелд охарактеризовал темные данные второго типа, да так удачно, что его высказывание стало знаменитым: «Есть известные неизвестные; то есть мы знаем, что есть какие-то вещи, которых мы не знаем. Но есть также неизвестные неизвестные – те, о которых мы не знаем, что мы их не знаем»[6 - D.
Эти первые два типа темных данных только начало. Далее мы познакомимся со множеством других, которые вкупе и составляют основу этой книги. Как вы увидите, темные данные разнообразны и до тех пор, пока мы не осознаем, что наши данные могут быть неполными; наблюдение чего-либо не означает наблюдения всего; процедура измерения может быть неточной; а то, что мы измеряем, на самом деле может оказаться не тем, что мы хотим измерить, мы рискуем получать результаты, далекие от истины, что зачастую и происходит.





