Данные – не мусор: как компании используют информацию, которую вы считали бесполезной

25
torange.biz
Хедж-фонды анализируют рынок, а супермаркеты повышают прибыль

Цифровые следы пользователя содержат так называемые «мусорные» данные, которые могут показаться бесполезными. Однако для компаний они содержат ценную информацию, утверждает FastCompany.

Мусорные данные делят на несколько категорий: временные, сетевые, геопространственные и выборочные данные. К ним относятся данные о маршрутах передвижений, о расходах потребителей, биометрика, спутниковые и другие данные.

Вот пример: информация о торгах теряет свою актуальность, как только стороны пришли к соглашению. Временные данные о цене акций и других ценных бумаг обычно представляют интерес лишь для регуляторов, но теперь ими активно интересуются крупные банки и хедж-фонды.

Вместо того чтобы полагаться на трейдеров и инвесторов, они используют алгоритмы AI, чтобы на основе промежуточных данных прогнозировать ценность актива и рыночные риски. Такой вид инвестирования называют Quantamental, его практикуют, например, Two Sigma и Winton Capital.

Личное дело: что делать, если вы «наследили» в сети

Данные о пеших маршрутах покупателей помогают определить сезонные пики продаж в супермаркетах, хотя ходьба напрямую не связана с прибылью.

Ведущий хедж-фонд BlackRock использует данные спутниковых снимков Китая, которые делаются каждые пять минут, чтобы понять промышленную активность.

Стартап Microburbs из Австралии на основе массива данных показывает подробную информацию о разных уголках страны. Пользователи могут сравнить школы, рестораны и другую социальную инфраструктуру в любых жилых кварталах и поселках, чтобы выбрать лучшее окружение для жизни.

Метаисследование в журнале Американской медицинской ассоциации утверждает, что скорость ходьбы у пожилых людей является показателем долголетия. К этому выводу они пришли, объединив девять других исследований.

«Фрікономіка» Стівен Дабнер і Стівен Левітт (2005)
www.the-village.com.ua

В книге «Фрикономика» Стивена Дабнера и Стивена Левитта (2005) делают неожиданные выводы на основе «мусорных» данных.

Например, люди чаще всего воруют печенье из общей коробки в офисе в праздники, вероятно, из-за стресса или финансовых проблем.

Данные о бухгалтерии наркодилеров позволили понять, почему большинство пушеров живет с родителями: просто не хватает денег снять отдельное жилье.
Школьная статистика в Чикаго доказала, что успеваемость ученика зависит от родительского внимания.

Однако многие из примеров «Фрикономики» вызвали сомнения у экспертов, потому что основаны на малой выборке данных. Ученые уверены, что собранных данных недостаточно для надежности выборки из-за риска ошибок и фальсификации данных.

Было ваше, стало нашим: как данные ДНК попадают в чужие руки после тестов.

В Вермонте впервые зарегулировали брокеров данными.

Поделиться: