Всем привет! Я — практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!
«По долгу службы» (в прошлой жизни, когда я был предпринимателем чуть более 8 лет), я проходил разные тренинги, читал «умные» книжки про психологию, успешный успех, личностный рост и тому подобное. Сейчас я могу оценить это со стороны🥸… А тогда я был полностью погружён в финансы и гонку за успехом. Но, как ни странно, многое из этого до сих пор пригодилось.
Работа аналитика данных связана не только с алгоритмами и цифрами, но и с людьми: их решениями, мыслями, поведением. Чтобы продвигать свои идеи, отстаивать точку зрения и давать полезные рекомендации бизнесу, важно понимать, как работает мозг. У меня эти навыки развивались по жизни, а кто-то только начинает их нарабатывать. Я тут загуглил и нашёл термин для всей этой «солянки» — когнитивные искажения и особенности принятия решений.
Я не психолог, просто делюсь своими мыслями о навыках, которые можно отточить, или хотя бы знать, что они существуют и их можно развить.
Почему когнитивные искажения важны для аналитика
Хочу написать про энергетику, чакры и тайные открытые ворота… но всё проще 🙃.
Когнитивные искажения — это систематические ошибки в мышлении, которые влияют на восприятие информации и принятие решений. Даже суперлогичные и умные люди на них подвержены.
Для аналитика это важно, чтобы:
- понимать, почему одни и те же данные могут интерпретироваться по-разному;
- предотвращать ошибки в бизнес-решениях из-за субъективного восприятия;
- формулировать рекомендации так, чтобы минимизировать влияние искажений.
Примеры искажений:
- Подтверждающее искажение — привычка учитывать только ту информацию, которая подтверждает ваши убеждения 🤦🏽♂️. Можно игнорировать важные данные или переоценивать удобные факты.
- Эффект якоря — склонность ориентироваться на первую полученную информацию, даже если она нерелевантна, задавая рамки для всех последующих оценок.
- Эффект доступности (опыт) — переоценка вероятности событий, которые легко вспоминаются, чаще всего из-за эмоциональной памяти.
Как эти знания помогают мне
Если держать эти вещи в голове, вероятность ошибок резко снижается. Всегда есть соблазн ответить заказчику исходя из собственного опыта («я же сто раз так делал»), вместо того чтобы объективно исследовать и сделать выводы.
Знания о когнитивных искажениях помогают:
- Подготовить отчёт, учитывая, как люди воспринимают информацию, и подать её понятно и убедительно.
- Делать точные сценарии и прогнозы, понимая ограничения человеческого мышления.
- Советовать, как структурировать выборы, чтобы минимизировать ошибки и повысить качество решений.
Как мы принимаем решения
- Рационально — опираясь на логику и данные. Главное здесь — объективность и анализ всех факторов.
- Интуитивно — на опыте и чувствах. Быстро, но подвержено ошибкам и искажениям.
ИМХО, аналитикам важно уметь работать с обеими «частями» мышления, находя баланс между точностью и оперативностью.
Практические советы
- Ищите «слепые пятна». Проверяйте гипотезы с разных сторон, привлекайте коллег для независимого взгляда.
- Избегайте поспешных выводов. Дайте себе время проверить данные и подумать о возможных искажениях.
- Применяйте критическое мышление. Анализируйте причины и следствия, ищите альтернативные объяснения.
- Используйте визуализации и сценарии. Ясное представление информации снижает риск неправильного понимания.
- Поддерживайте диалог с заказчиками. Помогайте им осознавать свои когнитивные ограничения.
Заключение
Понимание когнитивных искажений и механизмов принятия решений, да что тут лукавить, психологии в целом помогает делать отчёты сильнее, бизнес — успешнее, жизнь веселее🙃.
Накиньте интересных книжек в комменты, буду признателен.
Книги по данной теме, которые читал, о которых вспомнил пока писал: "Думай медленно… решай быстро", "Новая Земля", "Язык телодвижений", "Психология влияния", "Общая семантика", и др.
Я не претендую на истину в последней инстанции, просто рассказываю, как иду по пути аналитика. Спасибо, что дочитали! 😎
Подписывайтесь 👇👇👇, лайкайте 👍🏽👍🏽 и делитесь в комментариях, с какими безумными дилеммами при очистке данных вы сталкивались!