Данетки с ответами сложные интересные: Сложные данетки с ответами. Интересные загадки – Всё о детях – беременность, воспитание, уроки для детей

Содержание

Сложные данетки с ответами. Интересные загадки

В категории 93 сложные данетки

Фильтр

Сначала сложные

По популярности
По популярности
Сначала новые
Сначала новые
По рейтингу
По рейтингу
Сначала легкие
Сначала легкие
Сначала сложные
Сначала сложные

Списком

Сеткой
Сеткой

Списком
Списком

Позови, и я приду!

Мэри позвала Генриха. Генрих пришел, но не смог сориентироваться в ситуации… и умер!

38 мин.

окт. 2019

Причем тут мистер Уайт?

Уайт умер. А потом и Генри умер. Мэри была в шоке. Почему? И причем тут Уайт?

38 мин.

сент. 2020

Нечего опаздывать!

Билл опоздал на день рождения и из-за этого попал в тюрьму. Что произошло?

32 мин.

апр. 2022

Последнее такси

Эльдар сидел и читал газету, когда услышал шум. Когда он понял что произошло, он очень пожалел, что не поймал такси вовремя. Вскоре он покончил с собой.

23 мин.

янв. 2018

Мясо альбатроса

Слепой человек заходит в ресторан и заказывает мясо альбатроса. Поужинав, он выходит из ресторана, достает пистолет и стреляет себе в голову.

24 мин.

янв. 2018

Страдающие

Когда Саши смотрели телевизор, им было не так страшно. Но увидя страдания Антонов, Саши осознали, что что-то действительно не так.

22 мин.

янв. 2018

Ужасный чердак

Родители требовали от маленькой дочери, чтобы она не смела открывать дверь чердака, не то она увидит то, что ей нельзя видеть. Однажды, когда родителей не было дома, она все же открыла эту дверь. Что она увидела?

20 мин.

февр. 2018

Умер от страха

Человек проснулся, зажег спичку и увидел нечто такое, что умер от испуга. Что случилось?

24 мин.

февр. 2018

Конкуренция

В конце 19-го века одному американцу, чтобы выдержать конкуренцию в своем бизнесе и не разориться, пришлось изобрести систему, которой мы сегодня широко пользуемся. Что это за система?

22 мин.

февр. 2018

Напрасные надежды

Пассажиры ожидали увидеть пикантную сцену, но их ожидания не оправдались.

32 мин.

апр. 2018

Не та рука

Человек получает посылку, в которой лежит отрубленная рука и записка «это не та рука». Что произошло?

26 мин.

авг. 2019

Кощунство

В деревенском доме умирает любимый глава семейства. Однако, вместо того, чтобы готовиться к похоронам, любящие родственники вешают труп старика в петлю на дерево и протыкают его тело шпагой. Зачем?

26 мин.

янв. 2022

Сложные данетки по категориям

про убийства
смешные
для детей
детективные
для взрослых
на реальных событиях
Шерлок Холмс
исторические
сказочные
новогодние

короткие
пошлые
японские
страшные

На этой странице собраны самые сложные и интересные данетки со всего мира, которые удалось найти нашему сообществу, к каждой можно посмотреть ответ. Загадки отсортированы в порядке убывания сложности, на основе отзывов посетителей сайта.

Загадки-данетки — сложные и интересные!

Большая подборка логических загадок для развлечения в компании или включения в командные соревнования по интеллектуальным играм.

Данетки — это загадки, в которых ответ чаще всего длиннее вопроса. Чтобы разгадать данетку, нужно распутать сюжет и восстановить ситуацию. Ведущий рассказывает часть истории, а игроки задают вопросы, на которые можно ответить только «да», «нет» или «не важно».

За сколько вопросов можно добраться до разгадки? Это зависит от вашей логики и сообразительности.

Аня решила…

Аня решила уступить своё место в автобусе вошедшей женщине. Но та очень смутилась и отказалась. Почему?

Маленькая Аня сидела на папиных коленях.

Бежит человек… (Погоня)

Бежит человек, за ним бежит много других людей. Человек кричит преследователям «не видать вам золота!», и начинает стрелять. Наблюдающие за происходящим ликуют. Что происходит?

Соревнования по биатлону.

Билл продолжает читать книгу…

Билл продолжает читать книгу перед сном своему сыну, несмотря на отсутствие света.

Билл слеп и читает на ночь своему сыну книжки с шрифтом Брайля. Когда отключили электричество, он продолжил читать рассказ.

Бывший моряк поместил… (Надёжное средство)

Бывший моряк поместил в газете объявление: «За небольшую плату высылаю наложенным платежом надёжное средство против морской болезни». Через некоторое время его арестовали, хотя он никого не обманул.

Он посылал совет: «Сидите дома».

В Америке создали пушку…

В Америке создали пушку, которая стреляла курицами. Зачем?

Из нее стреляли тушкой курицы в лобовое стекло самолета, чтобы проверить, разобьется ли оно при столкновении с птицей.

В инструкциях у американских… (Непонятный язык)

В инструкциях у американских полицейских встречаются слова на редких иностранных языках, которыми сами полицейские не владеют. Для чего эти слова?

Это команды для служебных собак. Чтобы никто, кроме полицейского, не смог отдать собаке приказ, её тренируют отзываться на команды на иностранном языке.

В Николая попала пуля…

В Николая попала пуля, и это спасло ему жизнь.

Николай был солдатом на фронте. В этот день планировалась большая атака. Пока его однополчане не видели, он вытянул руку из окопа, и враг по ней выстрелил. После этого его отправили в госпиталь, где он был в безопасности.

В одной деревушке… (Деревенский дурачок)

В одной деревушке жил дурачок. Он стал местной достопримечательностью, благодаря тому, что когда ему предлагали на выбор 10 центов или пятидолларовую купюру, он всегда брал 10 центов. Почему он никогда не выбирал купюру?

«Дурачок» на самом деле был вовсе не глуп, так как понимал, что, пока он будет выбирать 10-центовую монету, люди будут предлагать ему выбор, а если он выберет пятидолларовую купюру, то перестанет быть «достопримечательностью», предложения выбора прекратятся, и он не будет получать ничего.

В помещении стол… (Смертельное застолье)

В помещении стол, на нём карты и пистолет. За столом все мертвы. У пятерых на лице страдальческие гримасы, у шестого – нормальное выражение лица. Что произошло?

Дело происходило на подводной лодке, которая начала тонуть. Запасы кислорода подходили к концу. Собравшиеся за столом на картах разыграли право застрелится, так как в пистолете была только одна пуля.

Вася спрятал сокровище…

Вася спрятал сокровище, но когда захотел его найти, не смог.

Вася закопал сокровище в детстве. Он написал записку, в которой говорилось, сколько шагов он должен сделать, чтобы найти свой клад. Но теперь он вырос, его шаг стал намного длиннее, поэтому он так и не смог отыскать сокровище.

Голый мужчина в недоумении… (Двое)

Голый мужчина в недоумении стоял над еще тёплым трупом, дрожа от холода. Что произошло?

Мужчина очнулся от летаргического сна в морге. А работник морга, увидев «живого мертвеца», умер от инфаркта.

Голый человек был найден мертвым…

Голый человек был найден мертвым посреди поля. В его руке была спичка. Что произошло и как он сюда попал?

Человек летел вместе со своим другом на воздушном шаре. Воздушный шар начал падать, и чтобы сделать его легче, они выкинули все вещи, в том числе всю свою одежду. Этого было недостаточно, и они решили, что один из них должен прыгнуть для спасения другого. Они договорились тянуть спичку: кому выпадет сгоревшая спичка, тому придется прыгать. Этому человеку попалась сгоревшая спичка, и он прыгнул, как и договаривались.

Два человека вошли… (Свидетели)

Два человека вошли в помещение, увидели убийцу и его окровавленную жертву, обменялись мнениями и спокойно вышли.

Посетители обсуждали картину «Иван Грозный и сын его Иван».

Два человека совершенно… (Попутчики)

Два человека совершенно нормально относятся друг к другу, но они никогда не сядут в один самолёт. Почему?

Обе персоны – наследники британской короны. Чтобы авиакатастрофа не оставила страну без монарха, авиаперелёты они совершают в разных самолетах.

Джон заходит в бар…

Джон заходит в бар и заказывает стакан воды. Бармен внезапно достает ружье и направляет на него. Джон говорит «спасибо» и уходит.

Джон мучился от икоты и хотел выпить воды. Бармен понял, в чем его проблема, и решил напугать икающего. Способ сработал, и Джон поблагодарил его.

Джулия сегодня отметила… (День рождения)

Джулия сегодня отметила свой День рождения. А послезавтра её сестра-близнец отметит своё. Как это возможно?

Джулия родилась 28 февраля, за несколько минут до полуночи. А её сестра — 1-го марта. Получается, что в високосный год день рождения младшей из близняшек на 2 дня позже.

Девушка нашла деньги… (Несчастливые деньги)

Девушка нашла деньги и очень расстроилась. Почему?

Девушка – начинающий писатель, она издала несколько экземпляров своей книги и оставила их на полке в библиотеке. Между страниц книг девушка специально положила денежные купюры, чтобы проверить, были ли интересны её книги кому-нибудь. Спустя некоторое время она пришла в библиотеку и увидела, что во всех книгах купюры на месте – значит, их никто не открывал.

Женщина идет в зоомагазин…

Женщина идет в зоомагазин, чтобы купить попугая. Продавец предлагает ей одного, рассказывая, что это отличный попугай и что он может повторить всё, что услышит. Несколько дней спустя женщина, чувствуя себя обманутой, идет в магазин обратно, чтобы вернуть деньги. Однако возвращается домой с попугаем и без денег.

Попугай был глухим. Он ничего не мог повторить, поскольку ничего не слышал. Однако продавец не возвратил деньги женщине, потому что он не солгал ей.

Женщина купила туфли…

Женщина купила туфли с каблуками на 10 сантиметров выше, чем раньше. Потом она пришла в них на работу и умерла.

Женщина работала в цирке: стояла на ходулях, когда в неё кидали ножи. После покупки новых туфель она стала выше, так что в нее попал нож, брошенный по привычной траектории.

Женщина не знала… (Спасительный звонок)

Женщина не знала, как избавиться от засидевшихся гостей, но её спас телефонный звонок. Каким образом?

Женщина сделала вид, что звонивший сообщил ей о пожаре в доме одного из гостей, но она не расслышала, о чьём доме шла речь.

Женщина ушла из театра… (Театральный скандал)

Женщина ушла из театра во время антракта, не дожидаясь конца спектакля, так как спектакль показался ей невыносимо скучным. Но из-за её ухода разразился ужасный скандал. Почему?

Женщина была актрисой и исполняла главную роль в спектакле.

Задолго до изобретения УЗИ… (Предсказатель)

Задолго до изобретения УЗИ один предсказатель угадывал пол будущего ребенка. К нему выстраивались огромные очереди, поскольку никто не смог поймать его на ошибке. Как у него это получалось?

Предсказатель вёл «журнал», где записывал дату, фамилию женщины и предсказанный пол. Причём он всегда говорил вслух один пол ребёнка, а в журнал записывал другой. И если после рождения ребёнка клиент возвращался к нему, требуя вернуть деньги за неверный прогноз, он доставал журнал и демонстрировал посетителю запись, в которой пол был указан верно. И обвинял клиента в том, что тот сам не расслышал (или не так понял) предсказание.

Заметка в газете… (Несчастный случай)

Заметка в газете: «Трагическая смерть женщины в горах». На фото изображена супружеская пара, в статье приносятся соболезнования супругу. В полицию пришел человек, сообщил некие данные, и мужа погибшей обвинили в её убийстве. Кто был этот человек и что он сообщил?

В полицию пришел туристический агент и сообщил, что муж покупал два билета в горы и только один обратный.

Идя по следу преступников… (Шахматный клуб)

Идя по следу преступников, инспектор полиции вошел в шахматный клуб. Оценив ситуацию, он сказал своим помощникам: «Задержите тех двоих играющих!» Как он узнал преступников?

Инспектор увидел, что на наспех расставленной доске не было королей.

Из-за курсантов военного училищ… (Соль)

Из-за курсантов военного училища во всех магазинах города, за одни сутки, скупили всю соль. Почему?

Курсантам дали задание – убрать весь снег на плацу. Так как убирать снег вручную им было лень, они решили посыпать его солью. Для этого купили по 10 пачек соли каждый. Когда бабушки в магазине увидели, что люди в военной форме запасаются солью, они решили, что грядёт военное положение, стали сеять панику и скупать соль.

Из здания выбежал Тони…

Из здания выбежал Тони с двумя сумками в руках. Вслед за ним побежал ещё один человек, кричал и размахивал ножами.

Тони делал покупки в магазине, он потратил много денег, поэтому на кассе ему вручили подарок: комплект кухонных ножей. Тони так спешил на работу, что побежал к машине, забыв о подарке. Кассир заметил это и побежал за Тони, чтобы отдать подарок.

Инспектор пришел проверять… (Умные ученики)

Инспектор пришел проверять школу. Он заметил, что когда учитель задавал классу вопрос, то все ученики поднимали руку, каким бы сложным он ни был. Учитель каждый раз выбирал новых учеников, и все они давали правильные ответы. Инспектор понял, что здесь какая-то хитрость. Какая?

Учитель предупредил учеников, что когда он будет задавать вопрос, то руку должны поднимать все. Но при этом те, кто знает ответ на вопрос, поднимают левую руку, а кто не знает – правую.

Каждый вечер девушка… (Туфля)

Каждый вечер девушка открывала сейф, клала туда туфлю и ложилась спать. Почему?

Девушка работала стюардессой, а в сейфе хранила документы. Чтобы не забыть их, она клала вместе документами в сейф туфлю от униформы: в одной туфле она точно не выйдет из дома!

Ковбой заходит в бар… (Случай в баре)

Ковбой заходит в бар и просит бармена налить ему стакан воды. Бармен внезапно выхватывает пистолет и стреляет в воздух, после чего ковбой благодарит бармена и уходит. Что произошло?

Ковбой страдал от икоты и хотел избавиться от неё, выпив стакан воды. Бармен, поняв проблему ковбоя, применил испытанное средство – испугать икающего.

Коля захлопал в ладоши…

Коля захлопал в ладоши, и все остальные, кто находился в комнате, погибли. Что произошло?

Коля истреблял комаров.

Копая землю, женщина… (Клад)

Копая землю, женщина обнаружила сундук с золотом. 3 года она хранила его, не говоря никому ни слова. А через три года купила виллу, машину и множество других вещей. Что мешало ей сделать это раньше?

Женщина – жертва кораблекрушения. 3 года она провела на необитаемом острове, где и был найден клад. И когда её наконец спасли, она смогла использовать его.

Маша смотрела кино…

Маша смотрела кино. Вдруг она услышала серию взрывов и крики людей. Потом наступила тишина. Она выключила телевизор и пошла спать.

Это была новогодняя ночь. Маша ждала, пока закончится салют, чтобы пойти спать.

Муж возвращается из командировки… (Неверная жена)

Муж возвращается из командировки, звонит в дверь, ему открывает жена. Он тут же набрасывается на неё с обвинениями в супружеской измене. Как он об этом узнал?

По дороге домой муж заехал к приятелю, а дверь приятельской квартиры ему открыла его собственная полуодетая жена.

Муж соврал жене… (Закопанное оружие)

Муж соврал жене, что на заднем дворе их дома закопано оружие. Зачем?

Он сидел в тюрьме и знал, что его переписку читают. Таким образом он решил задействовать полицейских в сельхозработах, чтобы в поисках оружия они вскопали огород.

Мужчина вошёл в комнату… (Таинственная смерть)

Мужчина вошёл в комнату и увидел открытое окно, большую лужу воды и осколки на полу. Рядом лежала мёртвая Мэри. Что произошло?

В тот день был сильный ветер и окно распахнулось. Аквариум, стоявший на подоконнике, упал на пол и разбился. Мэри — рыбка.

Мужчина всегда спускался… (Лифт)

Мужчина всегда спускался на лифте, а поднимался всегда пешком. Почему?

Дело в том, что мужчина был карликом, а жил он на 12 этаже. В лифте он мог дотянуться только до кнопки первого этажа.

Мужчина за сравнительно… (Хитрый многоженец)

Мужчина за сравнительно небольшой срок зарегистрировал брак 20 раз. Каждый раз в брак вступала другая женщина. Тем не менее он не развелся ни с одной из них, но и не стал при этом многожёнцем.

Мужчина – регистратором браков в загсе.

Мужчина и женщина поженились…

Мужчина и женщина поженились. После свадьбы они забросили все свои дела и только развлекались. В итоге через три года они стали миллионерами.

До свадьбы они были миллиардерами. Но за три года промотали часть состояния и стали миллионерами.

Мужчина лежал ночью… (Беспокойная ночь)

Мужчина лежал ночью в номере отеля и никак не мог уснуть. После того, как мимо проехала машина, он заглянул под кровать и обнаружил там труп. Почему он решил заглянуть под кровать?

Проезжавшая мимо машина фарами осветила часы, которые весели на стене, и мужчина увидел, что они не идут, однако он слышал тиканье часов. Это было тиканье наручных часов, которые были на трупе.

Мужчина приобрел картину… (Внезапное богатство)

Мужчина приобрел картину и сказочно разбогател.

Мужчина купил обычную картину неизвестного художника для своей гостиной. Вбивая гвоздь в стену, чтобы повесить картину, мужчина обнаружил в стене полость: под обоями был тонкий слой штукатурки и фанера. Он вскрыл загадочное место и там оказался тайник с бриллиантами.

Мужчина спокойно шёл… (Случайная встреча)

Мужчина спокойно шёл по улице, вдруг внезапно набросился на проходящую мимо женщину и задушил её. Его забрали в полицию, но потом его отпустили и не посадили в тюрьму. Почему?

Женщина была его женой. Несколько лет назад она инсценировала свою смерть так, чтобы обвинили мужа. Его осудили за убийство, он уже отсидел срок в тюрьме. Случайно увидел на улице свою «умершую» супругу, мужчина в гневе он её задушил. А за одно и то же убийство не могут осудить дважды.

Один профессор всю жизнь…. (Подарок от профессора)

Один профессор всю жизнь мечтал подарить кому-нибудь из своих студентов большую сумму денег. Но за деньгами никто не приходил. Почему?

Все студенты учили предмет по толстому учебнику, написанному самим профессором. На одной из страниц, ближе к концу учебника, была сноска: «Студент, читающий это, может обратиться к автору учебника за денежным вознаграждением». Но ни один студент там и не прочитал учебник до конца.

Один человек уехал… (Нашествие котов)

Один человек уехал в отпуск и попросил друга присмотреть за котом. Через неделю в квартире бегали уже 8 взрослых котов. Откуда они взялись?

На следующий день кот убежал, и человеку пришлось дать объявление о пропаже. Поскольку он сам ещё не очень хорошо знал кота, ему пришлось оставлять у себя всех похожих котов, которых ему приносили. И ждать приезда друга, который должен был опознать своего питомца.

Одна женщина должна была… (Наследство)

Одна женщина должна была получить огромное наследство от бабушки. Получив конверт с завещанием от бабушки, она была так сильно разочарована, найдя внутри чек на $20, что с досадой выбросила и конверт, и чек в мусорное ведро. На следующий день горничная женщины уволилась, а через месяц женщина узнала, что её бывшая горничная стала миллионершей. В чём секрет?

Бабушка женщины любила пошутить – на конверте была наклеена коллекционная марка стоимостью 3 миллиона долларов.

Одному старику… (Тишина)

Одному старику очень мешали дети, которые постоянно играли и кричали у него под окнами. Но горстка мелочи помогла ему решить проблему и добиться тишины. Как?

Старик сказал детям, что ему очень нравится, когда они кричат у него под окнами и он готов платить им деньги, при условии, что они будут приходить во двор каждый день и кричать, как можно громче. Через пару дней, он сказал детям, что платить ему больше нечем. Дети убежали играть в другое место, не желая бесплатно веселить старика.

Отец Эрика … (Родственные связи)

Отец Эрика был старше его деда. Как это может быть?

Если у отца и матери Эрика большая разница в возрасте, дед по материнской линии может быть моложе отца Эрика.

Очень пунктуальный человек… (Пунктуальный человек)

Очень пунктуальный человек, страдающий глухотой, строго придерживался расписания. Каждое утро он выходил из дома в 7:45, чтобы отправиться на небольшую получасовую прогулку. В одно и то же время он пересекал железнодорожные пути. Первый поезд по ним шел только в 9:00. Но однажды глухой был сбит поездом во время своей прогулки. Почему?

В эту ночь время было переведено на летнее. Человек не перевёл свои часы, вышел из дома на час позже и пересекал переезд не в 8:00 а в 9:00.

Парень увидел … (Пропавший интерес)

Парень увидел за столиком в кафе симпатичную девушку, и уже было решил подойти познакомиться, но тут девушка зевнула. Сразу после этого молодой человек потерял к ней интерес. Почему?

Зевая, девушка прикрыла рот рукой, и молодой человек заметил обручальное кольцо у неё на пальце.

Перед сном женщина…

Перед сном женщина спрятала свою туфлю в сейф. Зачем?

Эта женщина утром должна лететь в самолёте. Перед сном она кладёт свои документы в сейф, а чтобы наутро не забыть их, прячет вместе с документами одну туфлю.

Получив письмо мужа… (Письмо от мужа)

Получив письмо мужа, Мэри поняла, что он умер. Как так?

Мэри отправила мужу письмо, вложив в него отравленные марки для обратного письма. Получив ответ с отравленной маркой на конверте, она поняла, что план сработал.

После смерти профессора…

После смерти профессора его завещание было в точности выполнено, но потом выяснилось, что он хотел совсем другого. Почему?

Профессор завещал медицинскому университету свой скелет. После смерти его скелет сделали учебным пособием. Но позже в кабинете профессора нашли скелет на подставке — его-то и имел в виду профессор.

Почему совершенно здоровая…

Почему совершенно здоровая молодая девушка надела гипс себе на руку, которая не была повреждена?

Девушка надела гипс на здоровую руку перед устным экзаменом по иностранному языку. Она (верно) предположила, что экзаменатор спросит её о том, как же она травмировала руку. И она пришла на экзамен, подготовившись именно к этому вопросу.

Рядом стоят три девушки… (Странные девушки)

Рядом стоят три девушки, две из них расстроены, одна счастлива. Счастливая девушка плачет, а расстроенные – улыбаются. Что происходит?

Конкурс красоты. Проигравшие девушки улыбаются, победительница плачет от счастья.

Студент закончил писать… (Экзаменационная работа)

Студент закончил писать экзамен позже всех, и преподаватель не хотел принимать его работу. Однако ему удалось сдать работу и получить хорошую оценку. Как у него это получилось?

Студент спросил преподавателя: «Вы знаете мою фамилию?» и, убедившись, что тот её не знает, он положил свою работу в середину стопки и убежал. Преподавателю пришлось проверить его работу.

Теща очень не любила зятя…

Теща очень не любила зятя и хотела его отравить. Но зять был осторожный и всегда ел только то, что ела сама теща. Однажды за ужином теща разрезала кусок мяса пополам, одну половину съела сама, а вторую отдала зятю. Тот после этого помер. Как ей удалось это сделать?

Одна сторона ножа была смазана ядом.

У фермера была жена… (Дурной сон)

У фермера была жена и дети. Кроме них, на ферме проживали горничная и ночной сторож. Как-то раз фермер собрался в деловую поездку. Когда фермер уже собирался выезжать на вокзал, к нему подошёл сторож и сказал, что этой ночью ему снился сон про поезд, сошедший с рельс. Поскольку фермер был суеверен, он перенес поездку, а на следующий день узнал, что поезд действительно потерпел крушение. Однако сторож был уволен. Почему?

Ночной сторож ночью должен охранять ферму, а не спать.

У человека была редкая книга… (Редкая книга)

У человека была редкая книга стоимостью 50 000$, однако он осознанно уничтожил её. Почему?

У человека было 2 одинаковых экземпляра. Уничтожив одну из книг, коллекционер в разы увеличил стоимость второй.

Человек встает ночью… (Бессоница)

Человек встает ночью, чтобы выпить воды. Затем он выключает свет и ложится спать. Наутро он встает, выглядывает из окна, вскрикивает и кончает жизнь самоубийством.

Человек был смотрителем маяка и ночью по ошибке выключил свет на маяке. Из-за этого несколько судов разбились о рифы. Утром он понял, что натворил…

Человек лежит в постели…

Человек лежит в постели, пытаясь заснуть. Он берет телефон и делает звонок. Ждет какое-то время и вешает трубку, не дожидаясь ответа. И спокойно засыпает.

Сосед этого мужчины храпел, и он решил разбудить его, позвонив по телефону. Как только храп остановился, мужчина повесил трубку и заснул.

Человек пошел на вечеринку… (Смертельное шампанское)

Человек пошел на вечеринку и там выпил немного шампанского. Затем он покинул вечеринку самым первым. Все остальные люди, которые пили шампанское после него, умерли от отравления. Почему этот человек остался жив?

Яд был в кубиках для льда. Человек пил шампанское самым первым, и лёд ещё не успел растаять и смешаться с напитком.

Человек, сидя в баре… (Разборки в баре)

Человек, сидя в баре, стал нелестно отзываться об одном прославленном на всю страну солдате и его поступках. За это его вышвырнули на улицу, но при этом он чувствовал себя абсолютно счастливым. Почему?

Писатель Ярослав Гашек, желая узнать, как в народе приняли его произведение «Похождения бравого солдата Швейка», решил поставить эксперимент. Он отправился в бар, где стал громко ругать собственное произведение, за что и был выставлен вон.

Человек спускался вниз… (Внезапная смерть)

Человек спускался вниз по лестнице и вдруг понял, что в эту минуту его жена умерла. Как это возможно?

Человек находился в больнице. Его жена была там же, подключенная к аппарату искусственного жизнеобеспечения. Когда он спускался по лестнице, в больнице пропало электричество и погас свет. Соответственно, аппарат тоже отключился.

Экзамен в военно-морском училище… (Пятёрка за экзамен)

Экзамен в военно-морском училище. Курсант вытянул билет и сел готовиться. Вдруг, ни с того ни с сего, он встаёт с места и подходит к профессору с зачётной книжкой. Тот, не раздумывая, ставит ему «пять». Как такое возможно?

Преподаватель, используя азбуку морзе, простучал по столу карандашом сообщение: «Первый, кто расшифрует это послание, пусть подойдёт ко мне и сразу, без сдачи экзамена получит оценку отлично». Студент расшифровал сообщение и получил заслуженную пятёрку.

Экзамен в военном училище… (вариант)

Экзамен в военном училище. Один из студентов берет билет и начинает готовиться к ответу, но через несколько минут подходит к преподавателю, ни слова не говоря, протягивает зачетку и покидает класс с отличной оценкой.

Экзамен по азбуке Морзе. Преподаватель стучал ручкой по столу и дал сообщение, что любой может подойти сейчас и получить оценку.

Источник

Как отвечать на сложные вопросы с помощью данных | by TDS Editors

Как отвечать на сложные вопросы с помощью данных | редакторами TDS | Towards Data ScienceOpen в приложении

Начинающие специалисты по данным часто беспокоятся о своих навыках кодирования и математических вычислениях или о том, достаточно ли они освоили алгоритмы. Однако, как мы снова и снова видим, ответ на самые сложные вопросы часто заключается в сочетании правильных инструментов с четким подходом. Конечно, научиться делать , что , легче сказать, чем сделать. Вот шесть недавних статей, в которых рассматриваются сложные проблемы и решаются они с любопытством и терпением — мы надеемся, что они вдохновят вас попробовать что-то новое.

Узнайте, как использовать машинное обучение и статистику для измерения социального воздействия . Юлии Никульски было любопытно узнать, как состав совета директоров компании может повлиять на ее деятельность в таких областях, как устойчивость и права человека. Используя несколько источников данных и методы, основанные на НЛП и регрессионном анализе, Джулия демонстрирует очевидный эффект от размещения нужных людей на нужных должностях для улучшения корпоративной политики.
Откройте для себя новый метод расчета критической метрики . Плотность населения, возможно, не является чем-то, о чем большинство из нас думает ежедневно — или когда-либо, — но это ключевой показатель для правительств, систем здравоохранения и градостроителей (среди многих других). Ник Джонс знакомит нас с мощными функциями слоя поселений с высоким разрешением (HRSL), «большого и изобретательно созданного набора данных, отображающего количество людей в каждой 30-метровой ячейке сетки на большей части земного шара». Он также объясняет, как сделать запрос всего несколькими строками кода.

Фото Stephanie LeBlanc на Unsplash

Узнайте последние новости захватывающего мира аугментаций . Если вы планируете прочитать на этой неделе только одну запись в блоге, посвященную глубокому обучению, вы могли бы также обратиться к увлекательному объяснению Джонатана Лазерсона об увеличении времени тестирования, контрастных потерях и о том, как мы, наконец, подошли к моменту, когда само- контролируемое обучение становится реальностью.
Разобраться в стратификации показателя склонности . В последние недели Лейхуа Е опубликовала серию информативных сообщений, посвященных проблеме установления причинно-следственных связей из огромного количества данных. В последнем выпуске Лейхуа обращается к показателям предрасположенности и делится как теоретическими предпосылками, так и практическими подробностями, необходимыми для того, чтобы воспользоваться преимуществами методов стратификации.
Узнайте, правильно ли вы делаете обнаружение аномалий . «В бизнес-аналитике нет недостатка в предложениях и решениях, но зачастую сложно оценить эффективность и количественно оценить потенциальное влияние инструмента на бизнес», — говорит Юлия Богуцкая. Далее она объясняет, как ее команда построила конвейер оценки на основе бизнес-данных, чтобы измерить их успех в обнаружении аномалий.
Откройте для себя возможности регрессии, взвешенной по важности (IWR) . Серия статей Рамы Рамакришнана о выведении оптимальных политик на основе данных завершена; В этом заключительном посте Рама обращается к трехэтапному процессу, который позволит вам принимать обоснованные бизнес-решения, используя единую модель, которая напрямую предсказывает разницу в результатах различных действий.

Благодарим вас за то, что присоединились к нам на этой неделе — мы хотим учиться, делиться знаниями и находить новые способы упростить нашу работу (и не только). Мы всегда благодарны вам за время, которое вы тратите на статьи наших авторов, и за вашу поддержку их написания.

До следующей переменной,
Редакторы TDS

Последние добавления в наши темы:

Как создать команду по анализу данных, Луиза де Лейритц Чжан
Как на самом деле работают xticks и xticklabels: пошаговое руководство Генри Альперта

Когда единого порога недостаточно Себастьен Гилберт
Алгоритмы поиска — концепции и реализация Сивей Каусевич
Зачем начинать использовать sktime для прогнозирования? Джоанна Ленчук

Тренируйте свой собственный шахматный ИИ Логан Спирс
Трансформеры, можете ли вы оценить сложность чтения отрывков? Пегги Чанг
Внимательные машины: неврология и критическая теория этического ИИ Хая Наушан

Сети с логическим объяснением Пьетро Барбьеро
Автоматическая спектральная идентификация с использованием глубокого метрического обучения с 1D RegNet и AdaCos Масаки Адачи
Категоризация загруженных пользователем документов Моник Круз

Переменная

На пути к науке о данных

Наука о данных

Машинное обучение

Функции Tds

Следите за данными

5 Публикация на Medium, в которой делятся концепциями, идеями и кодами.

О насПомощьУсловияКонфиденциальность

Получить приложение Medium

Редакторы TDS

58 тысяч подписчиков

Создание самого активного сообщества специалистов по данным в Интернете. Поделитесь своими идеями и проектами с читателями-единомышленниками: bit.ly/write-for-tds

Статус

Писатели

Карьера

Конфиденциальность

Преобразование текста в речь

Практические советы по анализу больших и сложных наборов данных

ПАТРИК РАЙЛИ

В течение нескольких лет я возглавлял группу по обработке данных для журналов поиска Google. Нас часто просили разобраться в запутанных результатах, измерить новые феномены по зарегистрированному поведению, проверить результаты анализа, проведенного другими, и интерпретировать метрики поведения пользователей. Некоторые люди, казалось, от природы хорошо справились с такого рода высококачественным анализом данных.

Этих инженеров и аналитиков часто называли «осторожными» и «методичными». Но что на самом деле означают эти прилагательные? Какие действия приносят вам эти ярлыки?

Чтобы ответить на эти вопросы, я составил документ, общий для всего Google, который я оптимистично и просто назвал «Хороший анализ данных». К моему удивлению, этот документ читали больше, чем что-либо другое, что я делал в Google за последние одиннадцать лет. Даже через четыре года после последнего крупного обновления я обнаруживаю, что в любой момент, когда я проверяю документ, открыто несколько гуглеров.

Почему этот документ нашел отклик у стольких людей с течением времени? Я думаю, главная причина в том, что он полон конкретных действий, а не просто абстрактных идеалов. Я видел, как многие инженеры и аналитики переняли эти привычки и качественно с ними работали. Я хотел бы поделиться содержанием этого документа в этом сообщении в блоге.

Совет разбит на три основные области:

Технический : Идеи и методы обработки и проверки ваших данных.
Процесс : Рекомендации о том, как обращаться с данными, какие вопросы задавать и что проверять.
Social : Как работать с другими и делиться своими данными и идеями.

Технический

Посмотрите на свои дистрибутивы

Хотя мы обычно используем сводные метрики (среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т. д.) для информирования о распределениях, вам обычно следует рассматривать гораздо более подробное представление распределения. Что-то вроде гистограмм, CDF, графиков Q-Q и т. д. позволит вам увидеть, есть ли важные интересные особенности данных, такие как мультимодальное поведение или значительный класс выбросов, которые вам нужно решить, как обобщить.

Рассмотрим выбросы 90 148 Вы должны смотреть на выбросы в ваших данных. Они могут быть канарейками в угольной шахте для более фундаментальных проблем с вашим анализом. Можно исключить их из ваших данных или объединить в категорию «Необычные», но вы должны убедиться, что знаете, почему данные попали в эту категорию.

Например, просмотр запросов с самым низким рейтингом кликов (CTR) может выявить клики по элементам пользовательского интерфейса, которые вы не подсчитали. Просмотр запросов с самым высоким CTR может выявить клики, которые вы не должны учитывать. С другой стороны, некоторые выбросы вы никогда не сможете объяснить, поэтому вам нужно быть осторожным в том, сколько времени вы посвящаете этому.

Сообщить о шуме/уверенности

Прежде всего, мы должны знать, что случайность существует и обманет нас. Если вы не будете осторожны, вы обнаружите закономерности в шуме. Каждая оценка, которую вы производите, должна иметь приложенное к ней понятие вашей уверенности в этой оценке. Иногда это будет более формально и точно (с помощью таких методов, как доверительные интервалы или достоверные интервалы для оценок, p-значения или коэффициенты Байеса для выводов), а в других случаях вы будете более свободными. Например, если коллега спрашивает вас, сколько запросов о лягушках мы получаем по понедельникам, вы можете быстро проанализировать пару понедельников и сообщить «обычно что-то между 10 и 12 миллионами» (не реальные цифры).

Посмотрите на примеры

Каждый раз, когда вы создаете новый аналитический код, вам нужно смотреть на примеры базовых данных и то, как ваш код интерпретирует эти примеры. Без этого практически невозможно создать работающий код анализа любой сложности. Ваш анализ удаляет множество функций из базовых данных для создания полезных сводок. Изучив всю сложность отдельных примеров, вы можете обрести уверенность в том, что ваше обобщение разумно.

Вам следует проводить стратифицированную выборку, чтобы получить хорошую выборку по распределению значений, чтобы не слишком сосредотачиваться на наиболее распространенных случаях.

Например, если вы вычисляете Time to Click, убедитесь, что вы просматриваете примеры во всем дистрибутиве, особенно крайние значения. Если у вас нет нужных инструментов/визуализации для просмотра ваших данных, вам нужно сначала поработать над ними.

Разделите свои данные

Нарезка означает разделение ваших данных на подгруппы и отдельное рассмотрение значений ваших показателей в этих подгруппах.

При анализе веб-трафика мы обычно разделяем его по параметрам, таким как мобильные и настольные устройства, браузер, регион и т. д. Если основное явление, вероятно, будет работать по-разному в разных подгруппах, вы должны разделить данные, чтобы увидеть, так ли это. Даже если вы не ожидаете, что срез будет иметь значение, просмотр нескольких срезов на предмет внутренней согласованности дает вам большую уверенность в том, что вы измеряете правильные вещи. В некоторых случаях конкретный срез может иметь неверные данные, неработающий опыт или каким-то образом принципиально отличаться.

В любое время, когда вы нарезаете свои данные для сравнения двух групп (например, экспериментальная/контрольная или даже для сравнения времени A и времени B), вы должны знать о смешанных сдвигах. Микс-сдвиг — это когда количество данных в срезе различается в сравниваемых группах. В результате может возникнуть парадокс Симпсона и другие недоразумения. Как правило, если относительный объем данных в срезе одинаков для двух ваших групп, вы можете смело проводить сравнение.

Учитывать практическую значимость

При большом объеме данных может возникнуть соблазн сосредоточиться исключительно на статистической значимости или отточить детали каждого бита данных. Но вам нужно спросить себя: «Даже если верно, что значение X на 0,1% больше, чем значение Y, имеет ли это значение?» Это может быть особенно важно, если вы не можете понять/классифицировать часть ваших данных. Если вы не можете понять некоторые строки пользовательских агентов в наших журналах, независимо от того, составляет ли это 0,1% от 10%, имеет большое значение в том, насколько вы должны расследовать эти случаи.

С другой стороны, у вас иногда бывает небольшой объем данных. Многие изменения не будут выглядеть статистически значимыми, но это не то же самое, что утверждать, что они «нейтральны». Вы должны спросить себя: «Насколько вероятно, что все еще есть практически значимые изменения»?

Проверка согласованности во времени

Почти всегда следует использовать один конкретный метод нарезки — нарезку по единицам времени (мы часто используем дни, но могут быть полезны и другие единицы). Это связано с тем, что многие нарушения базовых данных происходят по мере того, как наши системы развиваются с течением времени. Обычно первоначальная версия функции или первоначальный сбор данных тщательно проверяются, но нередко что-то ломается по пути.

Тот факт, что конкретный день или набор дней является исключением, не означает, что его следует отбросить. Используйте данные в качестве крючка, чтобы найти причинную причину того, что этот день отличается, прежде чем отбросить его.

Еще одно преимущество просмотра ежедневных данных заключается в том, что это дает вам представление о вариациях данных, которые в конечном итоге приводят к доверительным интервалам или заявлениям о статистической значимости. Как правило, это не должно заменять строгий расчет доверительного интервала, но часто при больших изменениях вы можете видеть, что они будут статистически значимыми только на графиках изо дня в день.

Процесс

Раздельная проверка, описание и оценка

Я думаю о исследовательском анализе данных как о трех взаимосвязанных этапах:

Валидация или первоначальный анализ данных : Считаю ли я данные самосогласованными, что данные были собраны правильно, и что данные представляют то, что я думаю, что они делают? Это часто называют «проверкой работоспособности». Например, если было выполнено ручное тестирование функции, могу ли я просмотреть журналы этого ручного тестирования? Для функции, запущенной на мобильных устройствах, указано ли в моих журналах, что эта функция существует на настольных компьютерах?
Описание : Какова объективная интерпретация этих данных? Например, «Пользователи делают меньше запросов, содержащих 7 слов?», «Время загрузки страницы до клика (при условии, что клик был) больше на 1%» и «Меньший процент пользователей переходит на следующую страницу Результаты.”
Оценка : Учитывая описание, говорят ли данные о том, что происходит что-то хорошее для пользователя, для Google, для всего мира? Например, «Пользователи быстрее находят результаты» или «Качество кликов выше».

Разделив эти этапы, вам будет легче прийти к соглашению с другими. Описание должно быть вещами, с которыми все могут согласиться на основе данных. Оценка, вероятно, вызовет гораздо больше споров, потому что вы наполняете смыслом и ценностью данные. Если вы не разделяете описание и оценку, вы, скорее всего, увидите только ту интерпретацию данных, которую надеетесь увидеть. Кроме того, оценка, как правило, намного сложнее, поскольку установление нормативного значения метрики, как правило, путем тщательного сравнения с другими функциями и метриками, требует значительных инвестиций.

Эти этапы не развиваются линейно. Изучая данные, вы можете переключаться между этапами, но в любой момент вам должно быть ясно, на каком этапе вы находитесь.

Подтвердить настройку расширения/сбора данных

Прежде чем рассматривать какие-либо данные, убедитесь, что вы понимаете настройку эксперимента и сбора данных. Общение именно между экспериментатором и аналитиком является большой проблемой. Если вы можете напрямую посмотреть на протоколы или конфигурации эксперимента, вы должны это сделать. В противном случае запишите свое собственное понимание установки и убедитесь, что люди, ответственные за создание данных, согласны с ее правильностью.

Вы можете заметить необычные или неверные конфигурации или ограничения на заполнение (например, действительные данные только для определенного браузера). Все примечательное здесь может помочь вам построить и проверить теории позже. Некоторые вещи, которые следует учитывать:

Если это особенность продукта, попробуйте его сами. Если не можете, то хотя бы просмотрите скриншоты/описания поведения.
Ищите что-нибудь необычное во временном диапазоне эксперимента (праздники, большие запуски и т. д.)

Проверка показателей жизнедеятельности

Прежде чем ответить на интересующий вас вопрос (например, «Использовали ли пользователи мою замечательную новую функцию?»), вам нужно проверить множество других вещей, которые могут не иметь отношения к тому, что вас интересует, но может оказаться полезным для последующего анализа. или указать на проблемы в данных. Изменилось ли количество пользователей? Правильное ли количество затронутых запросов появилось во всех моих подгруппах? Изменился ли процент ошибок? Точно так же, как ваш врач всегда проверяет ваш рост, вес и кровяное давление, когда вы идете на прием, проверяйте ваши данные о жизненно важных показателях, чтобы выявить потенциальные серьезные проблемы.

Это важная часть этапа «Проверка».

Сначала стандартный, потом пользовательский

Это вариант проверки того, что не должно меняться. Особенно когда вы смотрите на новые функции и новые данные, возникает искушение сразу перейти к показателям, которые являются новыми или особенными для этой новой функции. Но вы всегда должны сначала смотреть на стандартные метрики, даже если вы ожидаете, что они изменятся. Например, при добавлении совершенно новой функции пользовательского интерфейса на страницу поиска вы должны убедиться, что понимаете влияние на стандартные показатели, такие как клики по результатам, прежде чем углубляться в специальные показатели этой новой функции пользовательского интерфейса. Вы делаете это, потому что стандартные метрики гораздо лучше проверяются и с большей вероятностью будут правильными. Если ваши новые настраиваемые метрики не имеют смысла с вашими стандартными метриками, ваши новые настраиваемые метрики, скорее всего, неверны.

Измерьте дважды или больше

Особенно, если вы пытаетесь уловить новое явление, постарайтесь измерить одно и то же основное явление несколькими способами. Затем проверьте, согласованы ли эти множественные измерения. Используя несколько измерений, вы можете выявить ошибки в коде измерения или регистрации, неожиданные особенности базовых данных или отфильтровать важные шаги. Еще лучше, если вы можете использовать разные источники данных для измерений.

Проверить на воспроизводимость

И нарезка, и согласованность во времени являются частными примерами проверки воспроизводимости. Если явление важно и значимо, вы должны увидеть его среди разных групп пользователей и в разное время. Но воспроизводимость означает нечто большее. Если вы строите модели данных, вы хотите, чтобы эти модели были стабильными при небольших отклонениях в базовых данных. Использование разных временных диапазонов или случайных подвыборок ваших данных покажет вам, насколько надежна/воспроизводима эта модель. Если это не воспроизводимо, вы, вероятно, не фиксируете что-то фундаментальное в основном процессе, который произвел эти данные.

Проверка на соответствие предыдущим измерениям

Часто вы будете вычислять метрику, аналогичную вещам, которые подсчитывались в прошлом. Вы должны сравнить свои метрики с метриками, о которых сообщалось в прошлом, даже если эти измерения относятся к разным группам пользователей. Например, если вы пытаетесь измерить количество поисковых запросов по определенной группе населения и измеряете гораздо большее число, чем общепринятое число, вам необходимо провести расследование. Ваше число может быть правильным для этой совокупности, но теперь вам нужно проделать дополнительную работу, чтобы подтвердить это. Вы измеряете одно и то же? Есть ли рациональная причина полагать, что эти популяции различны? Вам не нужно получать точное согласие, но вы должны быть на одном уровне. Если нет, считайте, что вы неправы, пока не сможете полностью в этом убедиться. Самые удивительные данные окажутся ошибкой, а не новым открытием.
Новые метрики следует сначала применять к старым данным/функциям

Если вы соберете совершенно новые данные и попытаетесь узнать что-то новое, вы не будете знать, правильно ли вы это сделали. Когда вы собираете новый тип данных, вы должны сначала применить эти данные к известному объекту или данным. Например, если у вас есть новая метрика удовлетворенности пользователей, вы должны убедиться, что она говорит вам, что ваши лучшие функции помогают удовлетворенности. Это обеспечивает проверку, когда вы затем пойдете учиться чему-то новому.

Выдвигайте гипотезы и ищите доказательства

Как правило, исследовательский анализ данных для сложной проблемы является итеративным. Вы обнаружите аномалии, тенденции или другие особенности данных. Естественно, вы будете выдвигать гипотезы, объясняющие эти данные. Очень важно, чтобы вы не просто выдвигали гипотезу и провозглашали ее верной. Ищите доказательства (внутри или вне данных), чтобы подтвердить/опровергнуть эту теорию. Например, если вы считаете, что аномалия связана с запуском какой-либо другой функции или праздником в Катманду, убедитесь, что аномалия затронута только населением, для которого запущена функция. В качестве альтернативы убедитесь, что масштабы изменений соответствуют ожиданиям от запуска.

У хорошего анализа данных есть что рассказать. Чтобы убедиться, что это верная история, вам нужно рассказать ее самому себе, предсказать, что еще вы должны увидеть в данных, если эта гипотеза верна, а затем найти доказательства того, что она неверна. Один из способов сделать это — спросить себя: «Какие эксперименты я бы провел, чтобы подтвердить/опровергнуть историю, которую я рассказываю?» Даже если вы не можете или не можете проводить эти эксперименты, это может дать вам идеи о том, как проверить данные, которые у вас есть.

Хорошей новостью является то, что эти гипотезы и возможные эксперименты могут привести к новым направлениям исследований, которые выходят за рамки попыток узнать о какой-либо конкретной функции или данных. Затем вы входите в область понимания не только этих данных, но и получения новых показателей и методов для всех видов будущего анализа.

Преимущества исследовательского анализа от сквозной итерации

Выполняя исследовательский анализ, вы должны стремиться получить как можно больше итераций всего анализа.

Обычно у вас будет несколько этапов сбора, обработки, моделирования и т. д. Если вы потратите слишком много времени на то, чтобы довести до совершенства самый первый этап ваших исходных сигналов, вы упустите возможность получить больше итераций за то же время. Кроме того, когда вы, наконец, посмотрите на свои данные в конце, вы можете сделать открытия, которые изменят ваше направление. Таким образом, ваше первоначальное внимание должно быть сосредоточено не на совершенстве, а на получении чего-то разумного на протяжении всего пути. Оставляйте заметки для себя и признавайте такие вещи, как фильтрация шагов и записей данных, которые вы не можете разобрать/понять, но попытки избавиться от них — пустая трата времени в начале исследовательского анализа.

Социальный

Анализ данных начинается с вопросов, а не с данных или техники

Всегда есть причина, по которой вы проводите какой-то анализ. Если вы потратите время на то, чтобы сформулировать свои потребности в виде вопросов или гипотез, это будет иметь большое значение для того, чтобы убедиться, что вы собираете данные, которые должны собирать, и что вы думаете о возможных пробелах в данных. Конечно, вопросы, которые вы задаете, могут и должны меняться по мере того, как вы смотрите на данные. Но анализ без вопросов окажется бесцельным.

Кроме того, вы должны избегать ловушки поиска какой-то любимой техники, а затем нахождения только тех частей задач, с которыми работает эта техника. Опять же, убедитесь, что вы четко понимаете, что такое вопросы, поможет вам избежать этого.

Подтвердите и подсчитайте свою фильтрацию

Почти каждый анализ больших данных начинается с фильтрации данных на различных этапах. Возможно, вы хотите учитывать только пользователей из США, поиск в Интернете или поиск с кликом в результате. В любом случае, вы должны

Подтвердите и четко укажите, какую фильтрацию вы выполняете
Подсчитайте, сколько фильтруется на каждом из ваших шагов

Часто лучший способ сделать последнее — вычислить все показатели даже для исключаемой группы населения. Затем вы можете просмотреть эти данные, чтобы ответить на такие вопросы, как «Какую долю запросов удалила моя фильтрация?»

Кроме того, просмотр примеров того, что фильтруется, также важен для фильтрации шагов, которые являются новыми для вашего анализа. Легко случайно включить некоторые «хорошие» данные, когда вы делаете простое правило исключения данных.

Соотношения должны иметь четкие числитель и знаменатель

Многие интересные метрики представляют собой отношения основных показателей. К сожалению, часто существует двусмысленность в отношении того, каково ваше соотношение. Например, если я говорю рейтинг кликов сайта в результатах поиска, это:

«# кликов на сайте» / «# результатов для этого сайта»
‘# страницы результатов поиска с переходами на этот сайт’ / ‘# страницы результатов поиска с показанным сайтом’

Когда вы сообщаете результаты, вы должны четко понимать это. В противном случае у вашей аудитории (и у вас!) возникнут проблемы со сравнением с прошлыми результатами и правильной интерпретацией метрики.

Обучайте своих потребителей

Вы часто будете представлять свой анализ и результаты людям, которые не являются экспертами в области данных. Частью вашей работы является обучение их тому, как интерпретировать и делать выводы из ваших данных. Это охватывает весь спектр: от проверки того, что они понимают доверительные интервалы, до того, почему определенные измерения ненадежны в вашей области, до того, каковы типичные размеры эффекта для «хороших» и «плохих» изменений, до понимания эффектов смещения населения.

Это особенно важно, когда ваши данные могут быть неправильно истолкованы или выборочно процитированы. Вы несете ответственность за предоставление контекста и полной картины данных, а не только число, которое запросил потребитель.

Будьте и скептиком, и чемпионом

Когда вы работаете с данными, вы должны быть как сторонником полученных идей, так и скептиком.

Мы надеемся, что вы найдете некоторые интересные явления в данных, которые вы просматриваете. Когда у вас есть интересное явление, вы должны спросить обоих: «Какие еще данные я могу собрать, чтобы показать, насколько это круто?» и «Что я мог найти такого, что сделало бы это недействительным?». Особенно в тех случаях, когда вы проводите анализ для кого-то, кто действительно хочет получить конкретный ответ (например, «Моя функция потрясающая»), вам придется играть роль скептика, чтобы избежать ошибок.

Сначала делитесь с коллегами, а затем с внешними потребителями 90 148 Квалифицированный рецензент может обеспечить качественно иную обратную связь и проверку работоспособности, чем потребители ваших данных, тем более что потребители обычно имеют результат, который они хотят получить. В идеале у вас будет коллега, который что-то знает о данных, которые вы просматриваете, но даже коллега, имеющий только опыт просмотра данных в целом, чрезвычайно ценен. В предыдущих пунктах были предложены некоторые способы заставить себя выполнять правильные виды проверки и проверки работоспособности.

Но поделиться со сверстником — один из лучших способов заставить себя делать все это. Пиры полезны в нескольких точках анализа. На раннем этапе вы можете узнать о подводных камнях, о которых знает ваш коллега, предложениях по измерению и прошлых исследованиях в этой области. Ближе к концу сверстники очень хорошо указывают на странности, несоответствия или другие неясности.

Ожидайте и принимайте невежество и ошибки

Есть много ограничений на то, что мы можем узнать из данных. Нейт Сильвер убедительно доказывает в «Сигнале и шуме», что, только признавая пределы нашей уверенности, мы можем добиться более точного предсказания. Признание невежества — это сила, но обычно она не вознаграждается сразу. В то время это кажется неприятным, но в конечном итоге вы заработаете уважение коллег и лидеров, которые хорошо разбираются в данных. Еще хуже, когда вы совершаете ошибку и обнаруживаете ее позже (или даже слишком поздно!), но активное признание своих ошибок приведет к доверию.