Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон Страница 10

Книгу Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон читаем онлайн бесплатно полную версию! Чтобы начать читать не надо регистрации. Напомним, что читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Приятного чтения!

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон читать онлайн бесплатно

Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов - Карл Андерсон - читать книгу онлайн бесплатно, автор Карл Андерсон

Ознакомительный фрагмент

Например, я работал в одной из компаний в сфере здравоохранения, и основными базами данных, которые компания использовала чаще всего, были данные статистических опросов населения в рамках Национальной программы проверки здоровья и питания (NHANES). Мобильные клиники по всей стране проводили опросы населения: измеряли вес и артериальное давление, выясняли, есть ли в семье больные диабетом или раком, и так далее. Когда мы изучили информацию о человеческом росте в одной из баз данных по этому проекту, то обнаружили целый ряд людей с показателем роста пять дюймов (примерно 12,5 см)! Эти данные вносили в базу специально обученные сотрудники, которые изо дня в день проводили опросы населения. Поскольку измерение роста — относительно простая процедура, наиболее вероятной причиной ошибки кажется некорректный ввод информации. Возможно, рост респондентов на самом деле был пять футов и пять дюймов (примерно 162 см) или шесть футов и пять дюймов (примерно 192 см). К сожалению, поскольку мы не знали этого наверняка, нам пришлось отметить эти значения как неизвестные.

К счастью, показатель роста человека пять дюймов — это настолько очевидная ошибка, что нам удалось определить ее с помощью простой гистограммы, и мы точно понимали, что это ошибка. Однако так бывает не всегда. Есть разные степени очевидности ошибки. Предположим, что при расшифровке записей, сделанных от руки, сотрудник вместо «аллергия на кошек и собак» написал: «аллергия на окшек и собак». Слова «окшек» не существует. Очевидно, что это опечатка, а смысл легко поддается восстановлению по контексту. Более сложными могут оказаться случаи, когда при перестановке букв могут образоваться другие слова, имеющие смысл. Тогда заметить ошибку сложнее. Разобраться со смыслом можно с помощью контекста, но он не всегда служит гарантией. Наконец, представьте, что местами случайно переставили не буквы, а цифры, например в числе 56,789 поменяли две последние цифры: 56,798. Заметить ошибку в этом случае будет чрезвычайно сложно или даже невозможно.

В целом ошибки при вводе информации можно свести к четырем типам.


Запись

Введенные слова или показатели не те, что были в оригинале.


Вставка

Появление дополнительного символа: 56,789 → 564,789.


Удаление

Один или несколько символов теряются: 56,789 → 56,89.


Перемена мест

Два или более символов меняются местами: 56,789 → 56,798.


Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов

В качестве отдельных категорий «Вставки» и «Удаления» можно выделить диттографию — случайное повторение символа (56,789 → 56,7789) и гаплографию — пропуск повторяющегося символа (56,779 → 56,79). Эти термины употребляют ученые, занимающиеся восстановлением поврежденных и переписанных от руки древних текстов, и обозначают разновидность проблемы с некачественными данными.


Особенно часто опечатки встречаются в написании дат. Например, я британец, и в английской культуре принят определенный формат написания даты: день/месяц/год. Однако я живу в США, где формат написания даты отличается: месяц/день/год. Первые несколько лет жизни в США я постоянно путался, и могу предположить, что эта проблема знакома не только мне. Представьте себе сайт, на котором пользователи со всего мира вводят в специальное поле дату. У пользователей из разных стран могут быть разные ожидания относительно формата ввода этой информации, и без необходимых подсказок могут возникнуть ошибки при вводе данных. Некоторые их них легко заметить: например, 25 марта (3/25 в американском варианте) — 25 явно не может быть обозначением месяца. А как насчет 4/5? Вы уверены, что для всех пользователей эта дата обозначает 5 апреля?

Как бороться с такого рода ошибками?

Снижение количества ошибок при вводе данных

Первый шаг, если он возможен, заключается в сокращении количества этапов от генерации данных до ввода. Скажу очевидное: если есть возможность избежать бумажной формы, лучше сразу вносить данные в компьютер.

Везде, где возможно, добавьте проверку значения каждого поля в свою электронную форму (рис. 2.1). То есть если данные четко структурированы и имеют установленный формат (например, почтовый индекс в США содержит от пяти до девяти цифр, а номер социальной страховки состоит из девяти цифр), проверяйте данные на соответствие этому формату, в противном случае предложите пользователю исправить возможные ошибки. Процесс проверки не ограничен только числовыми значениями. Например, можно проверять, чтобы дата или время вылета «обратно» были позже, чем вылета «туда». Иными словами, проверяйте все что можно, чтобы максимально избежать «мусора» в самом начале.


Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов

Рис. 2.1. Пример проверки значений в онлайновой регистрационной форме

Источник: http://www.jqwidgets.com


Если есть ограниченный набор допустимых значений, например аббревиатуры названий штатов в США, предложите пользователю выбрать нужный вариант из меню выпадающего списка. Автозаполнение может стать еще одним вариантом. В целом стремитесь к тому, чтобы пользователю пришлось вводить как можно меньше данных: лучше предложить варианты ответа на выбор, если, конечно, это позволяет формат требуемой информации.

В идеале постарайтесь максимально исключить человеческий фактор при сборе данных и по возможности автоматизируйте этот процесс.

Если вы располагаете временем и ресурсами, поручите двум сотрудникам независимо друг от друга расшифровывать данные (или пусть это дважды делает один сотрудник), сравнивать результаты и перепроверять данные в случае расхождений. Этот метод известен как «принцип двойной записи». Однажды я поручил стажеру расшифровать параметры из набора технических чертежей, он сделал это, а затем по собственной инициативе выполнил работу еще раз с последующей проверкой на различия. Мне как получателю данных это обеспечило уверенность в том, что точность данных максимально соответствует моим ожиданиям.

Интересный метод проверки применяется при передаче важных данных в цифровой форме, например номеров банковских счетов, номеров социальной страховки или даже номера ISBN этой книги. Этот метод называется контрольное число. После передаваемого номера добавляется число, которое представляет собой определенную функцию остальных цифр номера, и это число используется для проверки того, что предыдущие цифры были переданы из системы в систему без ошибок. Предположим, вам нужно передать индекс 94121. Воспользуемся самой простой схемой. Последовательно сложим все цифры, составляющие наш индекс, и получим 17. Сложим и эти цифры, получим 8. Передаем число 941218. Принимающая система выполняет все те же самые операции, но в обратной последовательности. Она отсекает последнюю цифру: 94121 → 17 → 8. Проверяет сумму цифр и получает в итоге 8. Почтовый индекс передан верно. В случае ошибки при передаче данных, например если бы вы передали почтовый индекс 841218, система обнаружила бы ошибку при проверке: 84121 → 16 → 7 ≠ 8.

Перейти на страницу:
Вы автор?
Жалоба
Все книги на сайте размещаются его пользователями. Приносим свои глубочайшие извинения, если Ваша книга была опубликована без Вашего на то согласия.
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Комментарии / Отзывы

Комментарии

    Ничего не найдено.