Истина в вине? Как связаны вино и анализ данных: реальный кей | Аналитика и growth mind-set

Истина в вине?

Как связаны вино и анализ данных: реальный кейс

Речь идет о вине из провинции Бордо, где производители столкнулись с проблемами:

- цена и качество вина могут сильно меняться из года в год

- необходимо знать, сколько будет стоить вино через 10, 20, 30 лет, чтобы решить, хранить его или продать сейчас

- кто умеет лучше предсказывать будущую цену вина - тот может лучше заработать

Как можно узнать будущую цену вина?
Точно никак. Разве что только с помощью машины времени.

Как решали эту задачу ранее?

Приглашался очень высокооплачиваемый эксперт по вину, который пробовал вино, смотрел на свет и говорил: "Это вино через 20 лет будет очень дорогим" или "Это вино будет так себе, продайте его сейчас". И это работало годами.

Но в 1990 году профессор Орли Ашенфелтер написал: "Я могу предсказать будущую цену вина, не пробуя его и не смотря на него".

Но как это возможно?

Ашенфелтер использовал простую модель - линейную регрессию и с ее помощью научился прогнозировать будущую цену вина.

Линейная регрессия (Linear regression) — модель зависимости переменной x от одной или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) с линейной функцией зависимости.

В свою модель он взял зависимость цены от погоды (температура, количество дождей в год урожая), а также возраста вина.

Сейчас подобные модели делают повсеместно, но тогда это было огромным прорывом.

———————————————————————————-

Полностью статью ученого можно почитать по запросу: Predicting the Quality and Prices of Bordeaux Wine

А кейс подсмотрела у Игоря Клейнера (Ph.D.)