В описательной статистике данные обобщаются, например, в виде кластеров однородных элементов информации. Такие данные могут формировать условия для принятия решений в виде набора критериев для сравнительной оценки конкретной ситуации. Если вам нужно узнать, как в данный момент обстоят дела с пробками на Манхэттене, вы можете посмотреть по данным геолокации с мобильных телефонов, насколько быстро движутся и где встают потоки автомобилей. Но даже в таком относительно простом вопросе присутствует элемент интерпретации. Скорее всего, вы увидите данные о большом скоплении автомобилей в районе небоскреба MetLife. Но, может быть, это следствие того, что MetLife находится рядом с вокзалом Гранд Сентрал, где всегда полно такси, ожидающих пассажиров, и самих пассажиров, садящихся в такси, и поэтому мобильные телефоны показывают как бы «остановившееся» движение? Если вам нужно узнать, насколько хорошо идет предрождественская торговля в вашем магазине в этом году, вам нужно не только подытожить продажи, но и найти подходящую базу для сравнения. Сопоставление с вашими же данными за аналогичный период прошлого года не будет полностью корректным, поскольку в таком случае не будут учтены изменения, случившиеся в местной экономике. Вместо этого вы можете сравнить результаты своего магазина с результатами похожих магазинов по соседству.

      Когда я работал в Amazon, мы исследовали динамику промежутков времени между просмотром товара и его покупкой. Некоторые статистические значения были явно ошибочными – они были отрицательными, а человек физически не может купить товар прежде, чем просмотрит его. Мы не знали, почему происходит такая ошибка, и просто не стали