Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации - страница 7

С изменением объема одной бутылки изменяется и чистая прибыль. Поэтому для получения максимальной выгоды надо найти на трехмерном графике наивысшую точку и определить уже два параметра: количество бутылок в упаковке и объем одной бутылки.

Рекомендую прямо сейчас зайти на сайт RealBigData.ru, который был создан специально для демонстрации идей, изложенных в этой книге. Там представлен этот трехмерный график в интерактивном формате, его можно «покрутить» и найти параметры точки максимума (координаты появляются при наведении курсора мыши).

Как можно заметить на трехмерном графике, вершина имеет значение в 230 рублей и находится в координатах «5 бутылок, 130 мл объема». Добавив лишь одну ось к предыдущему графику, мы смогли найти такие параметры товара, которые дали на 21 % больше прибыли! Чувствуете силу данных? Попробуем улучшить результат, увеличив количество осей…

На трехмерном графике любой из нас без особого труда может чисто визуально найти максимум. Такой несложный алгоритм поиска наивысшей прибыли может дать хорошие результаты. Но если на график добавить еще одну ось, то человеку будет уже очень трудно справиться с поставленной задачей по поиску параметров, определяющих максимум. Потому что он не может представить четырехмерное пространство. Получается, что такой визуальный способ не является ни универсальным, ни точным из-за невозможности с его помощью рассмотреть все переменные одновременно. Это приводит к тому, что питьевые йогурты будут продаваться не с максимально возможной прибылью. А в условиях конкурентного рынка недостающие проценты прибыли могут привести к банкротству. Какой вывод? С этого момента лучше прибегнуть к помощи компьютера.

Теперь попробуем провести анализ приведенных графиков с точки зрения машины. Компьютер не сможет изучать графики визуально, как это делаем мы, потому что у него нет глаз. Он поведет себя как незрячий человек, ощупает всю поверхность графика и таким образом разыщет максимум. На первый взгляд такой способ выглядит трудозатратным. Но представьте, что нужно предсказать чистую прибыль не по двум параметрам (количество бутылок и их объем), а по десяти:

1. Количество бутылок.

2. Объем одной бутылки.

3. Температура бутылки.

4. Толщина стенки бутылки.

5. Прочность крышки.

6. Время суток, когда была совершена продажа.

7. Размер скидки.

8. Возраст покупателя.

9. Пол покупателя.

10. Наличие шляпы на голове покупателя.

Для проведения анализа по этим данным придется строить не двух- или трехмерный график, а одиннадцатимерный (10 параметров + 1 ось – чистая прибыль как предсказываемая величина), представляющий собой одиннадцать перпендикулярных друг другу осей, выходящих из одной точки. Обычный смертный не может ни нарисовать такой график, ни визуально найти на нем максимум. А вот компьютеру даже не придется менять его подход: незрячая машина последовательно ощупает все оси, методично переберет все значения, сравнит результаты всех возможных комбинаций и в итоге выдаст ответ, при каких параметрах будет получена максимальная прибыль. Но для этого нужны большие данные, которые надо специально и тщательно собирать. И чем ответственнее компания подходит к этому процессу, а также к обработке данных, тем больше увеличит свою прибыль, повысит качество предлагаемого товара или услуги и тем сильнее снизит издержки в результате использования машинного интеллекта.