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被誤解的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)!沒(méi)有這一步,你的數(shù)據(jù)決策就是白忙活一場(chǎng)

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
你要想通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做出決策,那么就必須完全依賴(lài)數(shù)據(jù)。這聽(tīng)起來(lái)似乎很簡(jiǎn)單,但實(shí)際上卻很難做到,很重要的一個(gè)原因是決策者沒(méi)有提前設(shè)定決策標(biāo)準(zhǔn)。

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大數(shù)據(jù)文摘出品

來(lái)源:Hackernoon

編譯:邢暢、林安安、錢(qián)天培

網(wǎng)購(gòu)時(shí)看評(píng)分,逛商場(chǎng)時(shí)比標(biāo)價(jià),選餐廳前查排隊(duì)時(shí)間……

是不是覺(jué)得自己也是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”的時(shí)尚進(jìn)步青年呢?

很遺憾,你的決策中很可能缺少了最重要的一步——沒(méi)有這一步驟,即便你有數(shù)據(jù),也往往只能被自己的主觀“偏見(jiàn)”牽著鼻子走。

你要想通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做出決策,那么就必須完全依賴(lài)數(shù)據(jù)。這聽(tīng)起來(lái)似乎很簡(jiǎn)單,但實(shí)際上卻很難做到,很重要的一個(gè)原因是決策者沒(méi)有提前設(shè)定決策標(biāo)準(zhǔn)。

“提前設(shè)定決策標(biāo)準(zhǔn)”正是眾多數(shù)據(jù)決策者經(jīng)常忽略的、卻也是至關(guān)重要的一個(gè)步驟。

被誤解的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

讓我們來(lái)設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景,你決定在網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)東西,這個(gè)決定的前提是你信任網(wǎng)上的賣(mài)家。接著你開(kāi)始上網(wǎng)搜索,你看到一個(gè)賣(mài)家的評(píng)分是4.2分(總分5分),如果你無(wú)法通過(guò)4.2分判斷這個(gè)賣(mài)家是否可靠,那么你就很難做出決定。但如果你知道4.2分已經(jīng)超過(guò)了平均水平,那么也許你就會(huì)決定下單。

這個(gè)例子告訴我們,如果沒(méi)有決策基礎(chǔ),那么我們只能在數(shù)據(jù)中瞎摸索,由此做出的決定最多只能說(shuō)是受數(shù)據(jù)啟發(fā),并不是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

數(shù)據(jù)啟發(fā)

我們的生活里充滿(mǎn)著數(shù)據(jù),就像鯨魚(yú)身邊充斥著浮游生物一樣。但由于沒(méi)有決策基礎(chǔ),我們只能這邊看看那邊看看,最終可能懶得再看了,隨便下個(gè)決定算了!

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大部分決策者在接觸數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)做出決定了,所以當(dāng)他們接觸數(shù)據(jù)時(shí),馬上就能從中挑出自己想要的數(shù)據(jù)。事實(shí)證明,人類(lèi)會(huì)選擇性地與數(shù)據(jù)交互,以對(duì)自己做出的選擇進(jìn)行判斷,但人們往往會(huì)忽視這種選擇性,這在心理學(xué)上稱(chēng)為:確認(rèn)偏誤,即遇到一個(gè)***時(shí),人會(huì)傾向于尋找支持這個(gè)***的證據(jù),而忽視否定這個(gè)***的證據(jù)。

由于選擇性地挑選那些對(duì)自己有利的數(shù)據(jù),所以往往人們就會(huì)覺(jué)得自己的決定是正確的。

使問(wèn)題和答案相符

滿(mǎn)分5分,那么4.2分算好嗎?這取決于你的無(wú)意識(shí)偏見(jiàn)。

當(dāng)一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)家人看到4.2分時(shí),他會(huì)很開(kāi)心的說(shuō):“已經(jīng)超過(guò)4.0的均分了,很棒了!”他們甚至可以進(jìn)行一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治觯瑏?lái)說(shuō)明這個(gè)4.2分在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是顯著高于4.0的(看吶,這就是大家一直想要的p值!)與此同時(shí),那些缺乏經(jīng)驗(yàn)的買(mǎi)家會(huì)說(shuō):“4.5分都不到,我要換一家。”或“4.2分比1分高多了,挺好的,就它家了。”

1. 決策者沒(méi)有決策基礎(chǔ),再牛逼的數(shù)據(jù)科學(xué)家也無(wú)能為力

有時(shí)候,數(shù)學(xué)的復(fù)雜性會(huì)使簡(jiǎn)單的問(wèn)題變得棘手。人們常常用一大堆函數(shù)去分析一個(gè)其實(shí)很簡(jiǎn)單的東西。

一群數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師可能花了幾個(gè)月的時(shí)間,經(jīng)過(guò)仔細(xì)的數(shù)學(xué)建模和精密計(jì)算后,才得出4.2分這個(gè)數(shù)字。

2. 那么,決策者會(huì)怎么做呢?

由于確認(rèn)偏誤,決策者很可能會(huì)戴著有色眼鏡來(lái)解讀這一數(shù)據(jù)。他會(huì)選擇性的挑選有利于自己決定的數(shù)據(jù),也根本不在乎這個(gè)數(shù)據(jù)是否準(zhǔn)確。就這樣,科學(xué)家們幾個(gè)月的努力全白費(fèi)了——其實(shí)還不如隨便編個(gè)數(shù)呢!

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

決策者若沒(méi)有決策基礎(chǔ),再?gòu)?qiáng)大的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)也解決不了問(wèn)題。這種情況下,我建議數(shù)據(jù)科學(xué)家們使用最簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)方法分析就好了,省錢(qián)又省力,簡(jiǎn)直***。

消除確認(rèn)偏誤

決策者在分析數(shù)據(jù)之前需要做大量功課來(lái)消除確認(rèn)偏誤,一個(gè)有效的解決方法是提前設(shè)定決策邊界,確保這個(gè)邊界不被突破。決策者需要明白制定決策和制定決策標(biāo)準(zhǔn)是相互獨(dú)立的。。

孰能生巧

最近我和朋友去買(mǎi)衣服,她看中了一件漂亮的裙子。她扯了扯裙子后面的價(jià)簽,問(wèn)我:“嘿,朋友,這裙子多少錢(qián)?如果少于80美元,我就買(mǎi)。”

她沒(méi)有先看價(jià)格,然后“說(shuō)服”自己做一個(gè)決定。她首先權(quán)衡了自己對(duì)衣服的喜歡程度和自己的預(yù)算,接著設(shè)定了決策邊界,在這之后,她才去看價(jià)格(即數(shù)據(jù))。艾瑪有正確使用數(shù)據(jù)的習(xí)慣,這就是典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。。

講道理,人們并不總是需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),我朋友也明白這一點(diǎn),她不必在這樣的小事上做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策。但俗話(huà)說(shuō)的好,孰能生巧,在瑣碎的事情上養(yǎng)成良好習(xí)慣,遇到重要事情時(shí)就能更加淡定從容。

談判課的經(jīng)驗(yàn)

這種觀念其實(shí)并不新鮮,許多課程都會(huì)談到,尤其是談判課,***講一定會(huì)涉及這一道理。如果在進(jìn)行談判之前,你沒(méi)有明確自己的***替代方案(BATNA)是什么,那么你還不如直接在額頭上寫(xiě)“別問(wèn)我,我什么都不知道”。同樣的,談判者也要需要在***方案和備選方案之間確定決策邊界。

解決方法是什么?那就是提前設(shè)定決策標(biāo)準(zhǔn)。

事實(shí)上,對(duì)于談判者來(lái)說(shuō),談判前應(yīng)充分考慮所有可能出現(xiàn)的報(bào)價(jià)組合,并提前計(jì)劃好相應(yīng)的反應(yīng),否則就很容易被一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的對(duì)手打敗。即使不是對(duì)方的談判策略,一些無(wú)關(guān)緊要的因素,諸如血糖水平、心情、對(duì)方微笑的程度以及陽(yáng)光是否燦爛等也會(huì)對(duì)談判產(chǎn)生影響。同樣的,數(shù)據(jù)分析也是如此——把數(shù)據(jù)看成你的談判對(duì)手。關(guān)鍵的解決方法就是提前計(jì)劃好你的反應(yīng)。例如,下次你在談薪水的時(shí)候,確保在聽(tīng)到對(duì)方的報(bào)數(shù)之前,你已提前在心里設(shè)好了底線

掌握訣竅后就很簡(jiǎn)單

總結(jié)一下,提前設(shè)定決策標(biāo)準(zhǔn)能幫你提高決策質(zhì)量和談判能力。在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策中,應(yīng)該有正確使用數(shù)據(jù)的習(xí)慣。熟能生巧,相信你可以做到噠~

相關(guān)報(bào)道:https://hackernoon.com/data-inspired-5c78db3999b2

【本文是51CTO專(zhuān)欄機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)文摘的原創(chuàng)譯文,微信公眾號(hào)“大數(shù)據(jù)文摘( id: BigDataDigest)”】

     大數(shù)據(jù)文摘二維碼

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責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 51CTO專(zhuān)欄
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