Использование методов науки о данных для принятия интуитивных решений в повседневной жизни

Что такое интуиция?

Сила интуиции

Мерриам Вебстер определяет интуицию как естественную способность или силу, которая позволяет знать что-либо без каких-либо доказательств или доказательств. чувство, которое направляет человека действовать определенным образом, не понимая полностью, почему.

Некоторые называют это шестым чувством. Другие используют это как синоним «интуиции». Примеры интуиции в повседневной жизни человека могут выглядеть так:

Садишься в самолет и чувствуешь, что знаешь кого-то, чей багаж находится в одной корзине.

С подозрением относиться к чьим-то истинным намерениям, несмотря на отсутствие доказательств неблаговидного поведения.

Подумать о том, чтобы позвонить другу, а затем получить от него телефонный звонок.

Многие интуитивные моменты нашей жизни необъяснимы. Однако это то, с чем большинство из нас сталкивалось хотя бы раз в жизни. Я сам сталкивался с ситуациями в своей жизни, когда интуиция приводила меня к открытиям, которые я не мог бы сделать иначе. И каждый раз, когда это происходит, я не могу не задаться вопросом об источнике моей интуиции. И что еще более важно, мне интересно, есть ли способы укрепить мою интуицию, чтобы я мог опереться на нее, когда мне нужно.

Как активировать интуицию

Когда вы ищете в Интернете «как активировать интуицию», появляются бесчисленные блоги и статьи. От деловых журналов до блогов об отношениях - существует бесконечная литература о том, как можно активировать это шестое чувство. Читая многочисленные блоги, выявляются некоторые общие черты:

  1. Медитация
  2. Проводить время на природе
  3. Чувствовать больше, меньше думать

Все это довольно расплывчато, и некоторые из них невозможно измерить. В какой момент вы научитесь чувствовать больше и меньше думать?

Но продолжая свое исследование, я обнаружил некоторые другие распространенные практики, которые казались более достижимыми и измеримыми:

  1. Учитесь на своем прошлом
  2. Запечатлейте свои вспышки (запишите их)
  3. Держи журнал
  4. Задайте вопросы и запишите ответы

Эти методы, по сравнению с первым набором, приведенным выше, кажутся совершенно другими. Хотя это все еще методы, предназначенные для активации ваших интуитивных чувств, такие концепции, как обучение на основе прошлого и ведение журнала, являются формами сбора данных, что является первым и наиболее важным шагом в области науки о данных.

Неужели интуиция? Тонкая грань между интуицией и наукой о данных.

Когда боксер блокирует непритязательный хук левой рукой, даже не заметив удара, является ли это примером интуиции? Или, возможно, это мышечная память в результате подсознательного распознавания их мозгом образов, полученных за годы борьбы с противниками определенного размера и роста.

Точно так же, когда слепой может идти по оживленной улице, одновременно избегая машин и других потенциально опасных факторов, действует ли он интуитивно, или он справился со сложной задачей сбора как можно большего количества данных об окружающей среде, используя другие органы чувств. ?

Там, где заканчивается интуиция и начинается наука о данных, есть серая зона. Это подводит нас к другому вопросу: что такое наука о данных?

Что такое наука о данных?

Возможности науки о данных

Существует так много определений и интерпретаций того, что такое наука о данных, но Википедия выражает это лучше всего:

«Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных, а также применения знаний и практических идей из данных в широком диапазоне областей приложений».

Другими словами, наука о данных - это способ получить значимое представление о конкретной вещи или событии, используя научные средства для анализа соответствующих данных.

Применение науки о данных

Наука о данных, в частности машинное обучение (ML), в наши дни кажется горячей темой. Большинство предприятий начинают применять форму машинного обучения в различных аспектах своей отрасли, независимо от того, работают ли они в финансовом секторе, секторе развлечений, различных областях медицины или где-либо еще.

У машинного обучения так много граней. В зависимости от проблемы, которую вы пытаетесь решить (или типа понимания, которое вы пытаетесь почерпнуть), вы можете применить различные алгоритмы.

Применение алгоритмов машинного обучения может очень быстро стать очень сложным, в зависимости от типа проблемы, которую вы пытаетесь решить. Как правило, алгоритмы делятся на четыре основных типа в зависимости от того, контролируется ли базовый набор данных (классификация и регрессия) или неконтролируется (кластеризация или уменьшение размерности).

Возвращаясь к предыдущему примеру боксера, быстро уклоняющегося от удара на боксерском ринге, можно утверждать, что его интуиция высока. Однако контраргумент (и, возможно, более вероятное объяснение) состоит в том, что боксер применяет изощренную форму распознавания образов (подмножество алгоритма классификации). Бойцы, которые проводят бесчисленные часы тренировок и спаррингов на ринге, лучше понимают характер и ритм работы ног, техник джеба и общих рефлексов.

В случае, если слепой человек безопасно перемещается по улице, это также может быть формой распознавания образов, на этот раз в подмножестве алгоритмов кластеризации. Поскольку кластеризация включает в себя случаи, когда предыдущие знания недоступны для определения новой цели (другими словами, слепой может быть не в состоянии идентифицировать все потенциальные опасности, которые могут возникнуть во время прогулки), алгоритм в этой категории (например, Кластер K-средних) использует шаблоны для назначения нового объекта (например, автомобиля, велосипеда) группе в целях прогнозирования (например, фатальный, потенциально опасный, безвредный).

Используя эти примеры, кажется, что параллели между наукой о данных и интуицией очевидны. Более того, это заставляет меня задаться вопросом, могут ли некоторые из причин, по которым наш мозг производит эти интуитивные мысли, быть объясненными наукой о данных. Если науку о данных можно использовать для рационализации хотя бы части того, почему мы действуем, казалось бы, интуитивно понятными способами, есть ли способ намеренно применить науку о данных в нашем мозгу, чтобы укрепить нашу интуицию?

Я закрою этот раздел моим любимым отрывком из статьи о Умелости под названием Как интуиция помогает нам принимать лучшие решения.

«Человеческий мозг состоит из двух частей: сознательного разума, который мы контролируем, и подсознательного разума, над которым мы мало контролируем. Человеческий мозг обрабатывает огромное количество информации, большая часть которой осуществляется подсознательно. Следовательно, интуитивное мышление, возникающее из подсознания, может быть чрезвычайно мощным, давая нам доступ к информации, недоступной нашему сознанию ».

Можем ли мы использовать науку о данных для усиления нашей интуиции? Краткий пример: бизнес-ангелы на Shark Tank

Вы видели шоу Shark Tank? Это шоу, пожалуй, лучшее изображение мгновенного применения методов науки о данных (намеренно или непреднамеренно) для принятия интуитивного решения: заключать сделку или нет. Хотя я уверен, что шоу отредактировано в соответствии со стандартами развлекательного телевидения, оно, тем не менее, помогает проиллюстрировать основы того, как можно использовать науку о данных, чтобы помочь своей интуиции.

Идея Shark Tank сосредоточена вокруг группы инвесторов, которых в сериале называют «акулами», которые принимают инвестиционные решения на месте на основе коротких предложений предпринимателей. Подшучивание над акулами, а также обмен мнениями между ними и предпринимателями интересны.

«Сколько единиц вы продали?»

«Какова ваша оценка и маржа?»

Хотя эти вопросы иллюстрируют стандартную комплексную проверку, проводимую любым потенциальным инвестором для понимания финансового ландшафта стартапа, лучшие акулы задают вопросы, которые меньше касаются того, где находится стартап сейчас, и больше о том, каким он может стать. Потенциал - это то, что может во многом зависеть от интуиции, но это также то, что можно измерить с помощью науки о данных. Обучая мозг мыслить как аналитик данных, акулы могут укрепить свою интуицию и в конечном итоге принять решение об инвестициях.

«Кто ваши конкуренты?»

«Какие люди будут покупать этот товар?»

«Сколько стартапов вы создали до этого предприятия?»

Такие методы анализа данных, как анализ конкурентов, рекомендательные системы и прогнозная аналитика (например, прогнозирование), помогают ответить на подобные вопросы. Когда акулам в конечном итоге остается интуитивно позвонить компании, которая делает предварительный доход, лучшие акулы, естественно, задают вопросы, которые показывают, как они применяют науку о данных для управления своим интуитивным принятием решений.

Shark Tank - отличный пример использования науки о данных для усиления интуиции. В жизни мы иногда сталкиваемся с возможностями, требующими интуитивной реакции. Практикуя способы применения науки о данных в наших мыслительных процессах, мы сможем укрепить нашу интуицию, чтобы принимать лучшие жизненные решения.

Применение методов науки о данных в повседневной жизни

Большинство людей в течение своей жизни принимают несколько важных жизненных решений. Примеры: увольнение с работы без запасного плана, преследование любовника по всему миру или рискование сбережениями своей жизни, инвестируя в многообещающую бизнес-идею. Хотя эти жизненные решения часто принимаются после тщательного обдумывания, они также могут быть приняты, когда человек испытывает сильную интуицию за или против этого решения.

Когда дело доходит до оценки ваших отношений с другими людьми, использование методов науки о данных может избавить вас от того, чтобы тратить время на людей, которые могут не заботиться о ваших интересах.

Давайте рассмотрим три способа, с помощью которых наука о данных может помочь вам укрепить вашу интуицию.

Обратите внимание на красные флажки (логистическая регрессия в системах классификации)

Прежде чем рисковать сбережениями своей жизни, чтобы инвестировать в новый бизнес, подумайте обо всех возможных переменных, которые могут сделать стартап потенциальным единорогом или провалом. Мысленно назначьте вес важности каждой из этих переменных и то, как они могут повлиять на результат (в данном случае на успех или неудачу бизнес-идеи).

Подобно тому, как банковские учреждения используют машинное обучение для обнаружения мошеннических транзакций, вы можете использовать логику для интуитивного обнаружения заклятых врагов и манипуляторов. Поначалу внимательное отношение к «красным флажкам» в отношениях может избавить вас от ненужной головной боли в будущем.

Логистическая регрессия - прекрасный пример определения двоичного результата (0 или 1) на основе наличия или отсутствия ключевых переменных. Рекурсивное исключение признаков - это метод определения порядка важности переменных, который повлияет на ваш результат.

Выполнение обработки естественного языка (парсинг, WordCloud и анализ тональности)

Прежде чем уйти с работы без запасного плана, может быть полезно изучить других, которые сделали это, чтобы увидеть, как их жизнь изменилась к лучшему (или к худшему). Исследование может быть чем угодно, от опроса людей до изучения их поведения. Например, если вы пьете кофе с другом, который недавно уволился с работы без запасного плана, вы можете оценить качество его жизни, основываясь на типах слов, которые они используют, как часто они используют эти слова и настроениях. за то, что они говорят. Если большая часть их разговора включает такие слова, как «стрессовый», «неуверенный» и «одинокий», вы можете понять их общее негативное отношение к своему решению.

Подобно тому, как вы можете очистить LinkedIn или Twitter для анализа ключевых слов (например, с помощью wordcloud и анализа настроений), вы можете использовать обработку естественного языка для оценки общего отношения к кому-то . Какие слова люди используют для определения этого человека? Как сообщество относится к их характеру? Другими словами, найдите способы узнать репутацию человека в различных кругах.

Шаблоны доверия (классификация и кластеризация)

Распознавание образов - это то, что обсуждалось ранее в этой статье, и остается очень важным фактором интуиции. Например, если вы склонны принимать иррациональные решения, не приводящие к положительному результату, например, начинать несколько новых проектов и никогда не завершать ни один из них, возможно, ваша последняя интуиция инвестировать сбережения жизни в бизнес не очень удачна. идея.

Точно так же, если у друга есть образец X, несмотря на его обещание сделать Y, вы можете быть уверены, что его истинные намерения - или, по крайней мере, тенденция - всегда будут по умолчанию на X.

Понимание подобных закономерностей может быть полезным для подтверждения или переоценки вашей первоначальной интуиции.

Отделение эмоций от логики для усиления интуиции

Известная цитата гласит: «Не принимай решений, когда злишься, и не давай обещаний, когда счастлив».

Это такая важная цитата, потому что она проливает свет на то, что может помешать использованию науки о данных для усиления интуиции: эмоции.

Применение науки о данных требует логического, непредвзятого мышления. Однако, если вы эмоционально вовлечены в конкретную ситуацию, вам может стать очень трудно мыслить логически.

Счастье - это эмоция, которая порождает оптимизм, который может омрачить способность вашего ума объективно обрабатывать данные. Когда вы находитесь в хорошем настроении, ваш разум может самостоятельно выбирать положительные воспоминания и переживания, которые у вас ассоциируются с этой эмоцией. В свою очередь, любые запросы и предложения, представленные вам в разгар этой эмоции, могут вызвать положительный интуитивный ответ.

Когда шоколатье приносит образцы кустарного шоколада на Shark Tank, он хочет, чтобы акулы попробовали их продукт. Хотя основная цель может заключаться в том, чтобы дать акулам возможность оценить качество шоколадных конфет, возможно, еще одна мотивация - поднять настроение акул, чтобы побудить их к оптимизму. Если акулы в хорошем настроении (а кто бы не ехал после шоколада!), Они, возможно, захотят упустить из виду тот факт, что рынок шоколадных конфет чрезвычайно насыщен! Пессимизм работает аналогичным образом. Интуитивные решения, принятые во время гнева или печали, скорее всего, приведут к сожалениям в будущем.

Счастье и гнев - не единственные эмоции, которые могут значительно омрачить нашу способность мыслить логически. Сколько раз нам не удавалось распознать красные флажки в романтических отношениях до тех пор, пока они не закончились? Это потому, что любовь - мощный фильтр. Эта мощная эмоция может легко скрыть очевидные вещи. Только после того, как вы разойдетесь с отношениями, вы сможете объективно распознать все красные флажки в этих отношениях и «прийти в себя».

Другие сильные эмоции включают страх, восхищение, скуку и сочувствие.

Заключение

Хотя наука о данных и интуиция - это не одно и то же, намеренное применение науки о данных в ваших мыслительных процессах может помочь укрепить ваши интуитивные чувства.

Спасибо за внимание!

Найдите меня на www.ayaspencer.com. Давайте подключимся!