Ситуация для бизнеса критическая. Но и тут можно многое придумать, используя большие данные. Давайте мысленно проведем эксперимент с подобной компанией. Поставим следующую цель: добиться того, чтобы впечатления от прыжка с парашютом были одинаковыми у всех категорий клиентов – и у новичков, и у опытных. Мы хотим, чтобы после полета количество эндорфина (гормона счастья) в крови каждого клиента было одинаковым при минимальных затратах со стороны компании. С учетом всего этого план по снижению издержек будет звучать так: впечатлительных клиентов выталкиваем за борт пораньше, на средних высотах, а спокойных только на большой высоте. В итоге у всех клиентов после прыжка будет одинаковый уровень эндорфина, а компания неплохо сэкономит на солярке и ремонте.
Для реализации этого плана соберем необходимые нам большие данные, проведя ряд экспериментов. Возьмем десяток спортсменов разного уровня подготовки. Сбросим их с парашютом в разные дни и с разной высоты. Затем сохраним все данные по каждому прыжку. Даже уровень эндорфина в крови, взятой из вены каждого участника. Так у нас появятся большие данные, в которых будет содержаться следующая информация:
• Способ заказа услуги, дата заказа, способ оплаты.
• Вес, рост, пол клиента.
• Дата и время взлета, прыжка, приземления.
• Высота и максимальная скорость при прыжке.
• Температура, давление, осадки, облачность, видимость на разных высотах.
• Скорость набора высоты при взлете.
• Ширина и долгота точки, в которой был совершен выход из самолета, и места, где состоялось приземление.
• Размер и тип парашюта.
• Показатели артериального давления, частоты пульса и сатурации (уровень кислорода) до, после и во время прыжка.
• Уровень эндорфина, адреналина и других гормонов (и всего, что можно измерить) в крови до и после прыжка.
•… и еще бесконечное множество параметров, которые только существуют, включая фазу луны, количество водоемов в 100 метрах от аэродрома, наличие повара в столовой летного училища.
Число собираемых параметров ограничивается лишь фантазией сотрудников компании, которые проводят эксперимент. Но важно, чтобы их было как можно больше. Потому что на собранных данных будет тренироваться модель машинного обучения, которая в дальнейшем сможет предсказывать уровень эндорфина в крови клиента.
Обратите внимание, что после окончания эксперимента и обучения машины прогнозированию, для собственно предсказания не требуется собирать абсолютно всю информацию о настоящих клиентах, то есть достаточно будет лишь измерить их рост, вес и пульс до прыжка (это можно сделать с помощью спортивного браслета