«Как измерить всё, что угодно. Оценка стоимости нематериального в бизнесе», Дуглас Хаббард

Книга немного не из тех, что удобно читать, развалившись на диване. В ней довольно много всяких расчётов и «математики». Возможно, имеет смысл читать эту книгу с бумагой и карандашом в руках. Расчёты, впрочем, довольно понятные и гуманитарным головам для совладения с книгой достаточно будет немного сконцентрироваться (а вовсе не делать пересадку мозга).

«Как измерить всё, что угодно» для меня выглядит не самым плохим компромиссом между прикладным, но унылым учебником и зажигающей интерес, но оторванной от реальности книгой.

Кому книга будет максимально полезна? Тому, кто имеет дело с оценкой вероятностей (то есть всем) и ёжится, слыша фразу «Мы тут измерили довольность клиентов, поговорив с несколькими людьми в очереди». Кому хочется ответить на это: «Постойте, какое же это измерение, это так, прикидки и предположения». Кто готов передумать на этот счёт :–)

Что понравилось в книге:

🔥 Измерить можно всё. Измерение — это не «приложим линейку и узнаем точное значение», а уменьшение неопределённости. Уменьшил неопределённость — значит измерил. Снижение неопределённости, скажем, с 80 до 50 % вызывает усмешку у части менеджеров, но и оно может приносить миллионы.

Это круто работает, потому что почти все решения в бизнесе принимаются в условиях неопределённости.

Если что-то важно, значит, оно как-то обнаруживает себя. Если оно обнаруживается, значит, оно обнаруживается в каком-то количестве или количественном интервале. Количественный интервал можно измерить всегда.

Классный пример про то, как Кливлендский оркестр измерил качество своих выступлений.

«Существует 93-процентная вероятность, что в любой случайной выборке медиана для всей совокупности находится в интервале между наибольшим и наименьшем значением»

Как посчитать цену ошибки и понять, стоит ли измерение своих денег.

Польза от информации максимальна в начале измерения. Потом поступающие данные только уточняют ответ, и чем дальше — тем меньше. Поэтому измерения стоит делать итеративными.

🔥Все люди как-то умеют оценивать вероятности. Обычно они делают это не очень точно. Есть упражнения, которые позволяют откалибровать свои оценки, сделав их очень точными. (Добавлю, что «точная оценка» — это не когда ты говоришь «Путин наберёт 58 % голосов» и он столько и набирает, а когда ты говоришь «С вероятностью 90 % правильный ответ находится вот в таких рамках» — и оказываешься прав в 90 % случаев.)

Личный опыт — это просто какая-то выборка. «Всё, что нам доступно, — лишь мимолётные образы по большей части невидимого нами мира, по которым мы и судим о том, что не можем наблюдать».

Говоря о «статистической значимости», стоит быть аккуратнее.

«Термином «статистическая значимость» часто злоупотребляют те, кто не вполне понимает, что он означает. Неужели эти люди действительно думают, что снижение неопределенности происходит только при выборке, достигшей этого порогового значения? Или же они считают, что экономическая стоимость информации, полученной при изучении малой выборки, всегда меньше затрат на проведение измерений?»

Когда исходная неопределённость высока, даже небольшая выборка значительно снижает её. И может оказаться, что более точное измерение не принесёт достаточно денег, чтобы окупить увеличение точности.

Прекрасно простой способ измерить число особей рыбы в озере. Биолги выпускают, скажем, 1000 помеченных рыб. Когда эти рыбы перемешиваются с остальными, они устраивают большую рыбалку и видят, предположим, что помечено 5 % пойманных рыб. Вуаля! В озере живёт около 20 тысяч рыб.

🔥🔥Как Союзники во время войны узнавали число выпущенных немцами тяжёлых танков, просто анализируя серийные номера подбитых машин.

«Многие задают вопрос: «Какой вывод я могу сделать из этого наблюдения?» Но Байес показал нам, что нередко полезнее задать вопрос: «Что я должен наблюдать, если будет соблюдаться условие X?» (Такая неправильная постановка вопроса называется инверсией наблюдения.)

Если думать о каком-то числе, пусть и не имеющем отношения к вопросу, оно повлияет на ваш ответ на него.

В начале 2000-х в Америке придумали рынок предсказаний. Это вроде биржи, только вместо компаний там торговались, например, предсказания распространения атипичной пневмонии или смерти какого-нибудь диктатора. После критики Конгресса («тратить деньги налогоплательщиков на создание букмейкерских сайтов, принимающих ставки на терроризм, столь же расточительно, сколь и недостойно») и кампании в прессе эту интересную программу свернули.

Написал Иванов

___________________

Подписывайтесь на канал в Телеграме и знакомьтесь с другими книгами.