Следуя примеру Amazon, тысячи сайтов могут рекомендовать продукты, контент, друзей и группы для подписки, не зная толком, чем это все может заинтересовать их пользователей.
Для рассматриваемой задачи знание почему может быть полезно, но не столь важно. А вот знание что приводит к конкретным действиям. Эта истина способна изменить помимо электронной коммерции многие отрасли. Продавцам из разных сегментов рынка долгое время твердили, что им нужно понять, что заставляет клиентов совершить покупку, понять причины их решений. Высоко ценились профессиональные навыки и многолетний опыт работы. Но большие данные показывают, что есть и другой, в некотором смысле более эффективный подход. Рекомендательным системам Amazon удалось выявить любопытные корреляции, не зная их первопричины. Так что знания что, а не почему вполне достаточно.
Прогнозы и предрасположенности
Корреляции полезны в области малых данных. Но по-настоящему они раскрывают свой потенциал в контексте больших данных. С их помощью мы можем рассматривать явления проще, быстрее и отчетливее, чем раньше.
По сути, корреляция — количественное выражение статистической связи между двумя значениями. Сильная корреляция означает, что при увеличении одних значений данных другие значения, вероятнее всего, тоже увеличатся. Такие корреляции мы наблюдали, когда описывали Google Flu Trends: чем больше людей в конкретном географическом регионе ищут определенные ключевые слова в поисковой системе Google, тем выше заболеваемость гриппом в этом регионе. С другой стороны, слабая корреляция означает, что при увеличении одних значений данных другие значения практически не изменятся. Так, если провести корреляцию между размером обуви людей и тем, насколько они счастливы, мы обнаружим, что размер обуви мало что может рассказать о счастье человека.
Корреляции помогают анализировать объекты, выявляя не принципы их работы, а полезные закономерности. Безусловно, даже сильные корреляции не идеальны. Вполне возможно, что похожее поведение двух объектов — не более чем совпадение. Нет никаких гарантий, что даже сильные корреляции сумеют объяснить каждый случай. Не каждая рекомендация книг на сайте Amazon безошибочна. Корреляции дают не определенность, а лишь вероятность. Но в случае сильной корреляции между явлениями высока вероятность, что они взаимосвязаны. Многие могут подтвердить это, указав на полку, уставленную книгами по рекомендациям Amazon.
