जब तक आप मीडिया-मुक्त पनाहगाह में सुरक्षित रूप से विराजमान नहीं हुए हैं, आपने शायद नैट सिल्वर के बारे में सुना होगा, जो भविष्य कहनेवाला घटना लिखता है पांच अड़तीस के लिए ब्लॉग न्यूयॉर्क टाइम्स . विवाद बढ़ गया है अब वह ओबामा को 86% ऑड्स देते हैं राष्ट्रपति चुनाव जीतने के लिए।
बहुत सारे लोग, जिनमें शामिल हैं बार रूढ़िवादी स्तंभकार डेविड ब्रूक्स और एमएसएनबीसी व्यक्तित्व और पूर्व राजनीतिज्ञ जो स्कारबोरो, चांदी की निश्चितता को नापसंद किया वे जो सोचते हैं वह एक अनिश्चित प्रक्रिया है, और इतनी जोर से कहा। फिर, ज़ाहिर है, आया था चांदी की रक्षा मीडिया के अन्य हिस्सों में।
फिलहाल राजनीति को किनारे रख दें। इस चर्चा में उन उद्यमियों के लिए कुछ महत्वपूर्ण सबक हैं, जिन्हें आप 'बड़ा डेटा' कह सकते हैं। जैसा कि चुनावों की भविष्यवाणी करने में होता है, व्यवसाय चलाने में कई पक्षपातियों और पंडितों के मार्ग का अनुसरण करना और जोखिम के वितरण को कैसे जोड़ना है और वैध अवसरों को कैसे खोजना है, इस बारे में मूलभूत गलतियाँ करना आसान है।
पाठ # 1: पूर्वाग्रह भविष्यवाणी को प्रभावित नहीं करता है।
वर्तमान भविष्य कहनेवाला विवाद के आसपास मूल मुद्दा यह है कि आलोचक बड़े पैमाने पर गलत समझते हैं कि सिल्वर क्या कर रहा है। वे शायद यह मानना चाहें कि आप मानव क्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए गणित का उपयोग नहीं कर सकते हैं। लेकिन मैं असहमत हूं: किसी भी समय, आप ऐसे रुझान देख सकते हैं जो आपको एक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं कि क्या होगा।
किताब मनीबॉल , जो एक टीम को लागत प्रभावी ढंग से चलाने के लिए आँकड़ों का उपयोग करने में एक बेसबॉल क्लब की सफलता का एक आदर्श उदाहरण है। खेल में प्रतिभा बाजार बेहद अक्षम था। टीमें उन प्रतिभाओं या पहलुओं पर प्रीमियम लगाती हैं जो प्रबंधकीय धारणाओं और पूर्वाग्रहों को संतुष्ट करते हैं, लेकिन इसका परिणाम बेहतर प्रदर्शन में नहीं होता है। उसी समय, समय के साथ खेल पर सांख्यिकीय प्रभाव दिखाने वाली क्षमताओं का मूल्यांकन नहीं किया गया था।
यह न मानें कि आपके उद्योग या व्यवसाय में कोई छिपा हुआ पैटर्न नहीं है। आपको क्या लगता है कि संपूर्ण 'बिग डेटा' अवधारणा किस बारे में है?
पाठ # 2: संभावनाएं सापेक्ष हैं।
सिल्वर के आलोचकों का कहना है कि चुनाव भविष्यवाणी नहीं हैं क्योंकि वे एक समय में एक बिंदु का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह सही है। हालाँकि, जब आप पर्याप्त समय में डेटा एकत्र करते हैं, तो परिणाम एक ऐसी दिशा दिखा सकते हैं जिसकी संभावना है। यही एक व्यवसाय में फर्क कर सकता है।
हर समय बिल्कुल सही होना ओवररेटेड है। क्वांटम यांत्रिकी के बारे में एक वैज्ञानिक से बात करें और आप सीखेंगे कि जो हम वास्तविकता के रूप में देखते हैं वह कई संभावनाओं का संचय है, और फिर भी परिणाम पर्याप्त हैं।
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आपको जो सीखने की जरूरत है वह यह है कि संभावनाओं का उचित मूल्यांकन कैसे किया जाए। सिल्वर की आलोचनाओं में से एक यह है कि उसने कभी भी रोमनी को जीतने का 40% से अधिक मौका नहीं दिया - और, याद रखें, हम पर्याप्त कुल चुनावी वोट जीतने की बात कर रहे हैं, राज्य-दर-राज्य के आधार पर तय किया गया है, जीत नहीं रहा है स्पष्ट रूप से करीबी राष्ट्रीय दौड़। और ४०% संभावना just के ठीक नीचे है एकल जोड़ी प्राप्त करने की प्रायिकता जब आप एक पोकर हाथ निपटा रहे हैं।
इसी तरह, 86% चांस का भी मतलब लॉक-इन नहीं है। जब हालात आपके पक्ष में भारी लगें, तब भी आप हार सकते हैं। इसलिए ऑड्स लंबे समय तक इस मान्यता के साथ सबसे अच्छा काम करते हैं कि आप जितनी बार जीतते हैं उससे अधिक बार जीतते हैं।
पाठ # 3: पैटर्न पर्याप्त तरीकों से जुड़ सकते हैं।
सिल्वर की भविष्यवाणी के बारे में जो बात बहुत परेशान करती है वह यह है कि ऐसा लगता है कि यह राष्ट्रीय चुनावों के सामने उड़ रहा है जिसने चुनाव को लगभग मृत गर्मी में डाल दिया। यह इच्छाधारी सोच का एक संयोजन है - पंडित लगभग हमेशा भविष्यवाणी पर अपना सिक्का बनाते हैं - और एक साधारण लेकिन गहरी गलतफहमी।
एक राष्ट्र या एक व्यवसाय की तरह, सभी चीजें समान रूप से समग्र प्रणाली को प्रभावित नहीं करेंगी। राष्ट्रपति की राजनीति के मामले में, दो दौड़ हैं। लोकप्रिय दौड़, जो गर्दन-गर्दन है, चुनाव के परिणाम को नहीं बदलती है। जीतने वाले टिकट को अलग-अलग राज्यों का सही संयोजन मिल रहा है।
किसी स्तर पर पंडित इस बात को जानते और मानते हैं। लेकिन किसी तथ्य को स्वीकार करने और वास्तव में उसके निहितार्थों को अपनाने में अंतर है। वित्तीय उद्योग को देखें, जो सदियों से तथाकथित ब्लैक स्वान घटनाओं के बारे में हमेशा से बात कर रहा है, लेकिन ऐसा लगता है कि हर दशक में एक बड़ी मंदी आती है। क्यों? क्योंकि अगर आपके पास सदी में एक बार की १० अलग-अलग समस्याएं हो सकती हैं और वे एक-दूसरे से स्वतंत्र रूप से हो सकती हैं, तो आप १०० वर्षों में एक बार से हर १० वर्षों में एक बार चले गए हैं।
पाठ # 4: आप डेटा को काम करने के लिए कभी भी बहुत छोटे नहीं होते हैं।
घटनाओं पर बाधाओं की भविष्यवाणी करने में नैट सिल्वर का उपहार दिया जा सकता है, लेकिन वह भी सिर्फ एक आदमी है। यदि आप एक विशेषज्ञ नहीं हैं, तो किसी ऐसे व्यक्ति को खोजें जो आपके प्रतिस्पर्धियों की तुलना में भविष्य के बारे में अधिक जानने से लाभ प्राप्त कर सके।
