Andego Tanácsadó Kft.
  • Bemutatkozunk
  • Tanácsadás
    • Adatbányászat
    • Hálózatelemzés
    • Weblog elemzés
    • CRM
  • Megoldások
    • Csalásdetektálás
    • Céginformációs szolgáltatás
    • Cégcsoport detektálás
    • Kockázati Modul
  • Oktatás
    • Szemináriumos naptár
    • Microsoft Akadémia
      • Excel
      • Power Pivot
      • Machine Learning
    • Open Source adatbányászat
      • R
      • Rapid Miner
    • Adatbányászat
    • Hálózatkutatás
  • Kapcsolat
  • Andego Blog
Andego Tanácsadó Kft.
  • Bemutatkozunk
  • Tanácsadás
    • Adatbányászat
    • Hálózatelemzés
    • Weblog elemzés
    • CRM
  • Megoldások
    • Csalásdetektálás
    • Céginformációs szolgáltatás
    • Cégcsoport detektálás
    • Kockázati Modul
  • Oktatás
    • Szemináriumos naptár
    • Microsoft Akadémia
      • Excel
      • Power Pivot
      • Machine Learning
    • Open Source adatbányászat
      • R
      • Rapid Miner
    • Adatbányászat
    • Hálózatkutatás
  • Kapcsolat
  • Andego Blog
  • Home
  • Blog
  • Soros György és az upliftek

Soros György és az upliftek

2011. december 23. péntek Bejegyezte Kovács Gyula

HÁTTÉR

Nemrég olvastam Soros Györgytől a „A 2008-as összeomlás és következményei” című könyvet. Ebben találkoztam először az ún. reflexivitás elméletével. Az elmélet lényegét talán a következő idézet világítja meg legjobban: „A világról alkotott képünk sohasem lehet tökéletes, hiszen mi magunk is résztvevői vagyunk azoknak az eseményeknek, amelyeket meg akarunk érteni.”. Azaz szerinte a tökéletes tudás, és a tökéletes verseny feltevése téves, mert a világra és az eseményekre hatással vagyunk, mivel részei vagyunk annak.

Reflexivitás (Wikipédia)

KOMMENTÁR

„ … mi magunk is résztvevői vagyunk azoknak az eseményeknek, amelyeket meg akarunk érteni …”.  Milyen igaz. Különösen az Ő esetében, aki spekulánsként néha szemlélője, néha pedig résztvevője volt az eseményeknek.

Mint ahogy mi adatelemzők is egyszerre vagyunk passzív és aktív résztvevői az eseményeknek. Csak ez nem mindig tudatosodik bennünk. Alapesetben hajlamosak vagyunk csak passzív szereplőként látni magunkat. Adatokat elemzünk, feltárjuk a „rejtett összefüggéseket”, aztán kikapcsoljuk a gépet, fogat mosunk és lefekszünk. Nincs is ennél szebb élet – tegnap egy jó kis döntési fa, ma egy szép SVM modell, holnap meg egy kis Kohonen algoritmus.

A kérdés csak az, hogy a kis „gyermekeinkből” mi is lesz valójában. Mert ezek az elemzések, modellek egy idő után önálló életet kezdenek élni.  Átkerül egy top vezető asztalára, ami alapján döntést fog hozni (remélhetőleg nem azt, hogy ezt az idióta elemzőt azonnal ki kell rúgni!), vagy bekerül egy CRM rendszerbe az adatbányászati modellünk, ami majd kiszűri a csalókat vagy a lemorzsolódókat.

(Egy kicsit hasonlít ez a művészeti alkotások életére. Nemrég voltam egy Quimby koncerten, ahol az énekes Kiss Tibor nem volt hajlandó elénekelni a „Most múlik pontosan” számot, mondván a dal már teljesen önálló életet él, neki ehhez semmi köze).

A gyermekünk tehát elkezd önálló életet élni, és az élet dönti el, hogy egy torzszülöttet vagy egy hőst hoztunk létre. De akárhogy is történik, ezzel belenyúltunk a jövőbe. Már nem ugyanaz lesz holnap vagy holnapután, mintha nem csináltunk volna semmit. És innentől kezdve nem passzív hanem aktív szereplői vagyunk a történetnek. Sokszor saját bőrünkön érezzük ezt. A tegnap még kiválóan működő modellünk performanciája rohamosan romlik, ami tegnap igaz volt, az ma már nem érvényes. Aztán kiderül hogy azért, mert a régi elemzésünk alapján átírták a folyamatokat, új kampányokat indítottak, hisz pont ezért kérték tőlünk az elemzéseket.

 

Mit is mond nekünk Soros György? Nem ismerhetjük meg a teljes igazságot, mert a rendszerben mi magunk is benne vagyunk, és bármit teszünk ezzel a módosítjuk a valóságot! Kiváló észrevétel.

És mint a fenti sorok bizonyítják ez esetünkben is igaz. Az adatbányászati szakirodalomban több megoldási javaslat is olvasható a „reflexivitás” kezelésére. Az egyik ilyen az uplift modellezés.  Ennek a módszertannak a lényege, hogy a modellezésnél figyelembe vesszük a későbbi kampányok lehetséges következményeit is. Egy szemléletes példa erre az „Alvó oroszlánok” esete. Ezek azok az ügyfelek, akik elégedetlenek, el is akarnak menni, de lusták vagy egyszerűen nincs idejük meglépni ezt. Az „Alvó oroszlánok” churn valószínűsége magas, tehát ha jól modellezünk, akkor pont megtaláljuk őket és bekerülnek a prevenciós kampányunkba. De ezzel épp az ellenkezőjét érjük el, mint ami szerettünk volna, az ügyfél az alkalmat megragadva bejelenti a szerződés felmondását.

Uplift a kampány menedzsmentben

Az adatbányászat aktív és passzív szerepének feltérképezése jól láthatóan nem egyszerű feladat. Ha valakit még jobban érdekelnek ezek a kérdések, mindenkit szeretettel várok a 2011.09.29-i workshopomra.

http://andego.hu/oktatas/aktualis-rendezvenyunk/

 

 

Blog
adatbányászat, kampány menedzsment, reflexivitás, uplift
Hálózatok – válasz a miértre?
Andego tippek – “Az elemző felelőssége”

Legutóbbi bejegyzések

  • Így olvastok Ti!
  • Mennyit keres egy programozó?
  • A rosszat tudod javítani – a jót nem!
  • Mihez is ért a Data Scientist?
  • Adatok hulladékgazdálkodása

evolve theme by Theme4Press  •  Powered by WordPress