掌握大数据技术 通过大数据让决策变得简单

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  不要让数据贻误了我们,数据应该为我们所用,而不是给我们造成困扰。尤其在当前大数据前提下,我们应该合理利用大数据,而不是被大数据牵着鼻子走。

  网购时看评分,逛商场时比标价,选餐厅前查排队时间……

  是不是觉得自己也是“数据驱动”的时尚进步青年呢?

  很遗憾,你的决策中很可能缺少了最重要的一步——没有这一步骤,即便你有数据,也往往只能被自己的主观“偏见”牵着鼻子走。

  原文标题:被误解的数据驱动!没有这一步,你的数据决策就是白忙活一场

  

  掌握大数据技术 通过大数据让决策变得简单

  你要想通过大数据驱动做出决策,那么就必须完全依赖数据。这听起来似乎很简单,但实际上却很难做到,很重要的一个原因是决策者没有提前设定决策标准。

  “提前设定决策标准”正是众多数据决策者经常忽略的、却也是至关重要的一个步骤。

  被误解的数据驱动

  让我们来设想一个场景,你决定在网上购买东西,这个决定的前提是你信任网上的卖家。接着你开始上网搜索,你看到一个卖家的评分是4.2分(总分5分),如果你无法通过4.2分判断这个卖家是否可靠,那么你就很难做出决定。但如果你知道4.2分已经超过了平均水平,那么也许你就会决定下单。

  这个例子告诉我们,如果没有决策基础,那么我们只能在数据中瞎摸索,由此做出的决定最多只能说是受数据启发,并不是由数据驱动。

  数据启发

  我们的生活里充满着数据,就像鲸鱼身边充斥着浮游生物一样。但由于没有决策基础,我们只能这边看看那边看看,最终可能懒得再看了,随便下个决定算了!

  

  大部分决策者在接触数据之前就已经做出决定了,所以当他们接触数据时,马上就能从中挑出自己想要的数据。事实证明,人类会选择性地与数据交互,以对自己做出的选择进行判断,但人们往往会忽视这种选择性,这在心理学上称为:确认偏误,即遇到一个命题时,人会倾向于寻找支持这个命题的证据,而忽视否定这个命题的证据。

  

  由于选择性地挑选那些对自己有利的数据,所以往往人们就会觉得自己的决定是正确的。

  使问题和答案相符

  满分5分,那么4.2分算好吗?这取决于你的无意识偏见。

  当一个有经验的网购买家人看到4.2分时,他会很开心的说:“已经超过4.0的均分了,很棒了!”他们甚至可以进行一个严谨的分析,来说明这个4.2分在统计学上是显着高于4.0的(看呐,这就是大家一直想要的p值!)与此同时,那些缺乏经验的买家会说:“4.5分都不到,我要换一家。”或“4.2分比1分高多了,挺好的,就它家了。”

  决策者没有决策基础,再牛逼的数据科学家也无能为力

  有时候,数学的复杂性会使简单的问题变得棘手。人们常常用一大堆函数去分析一个其实很简单的东西。

  一群数据科学家和工程师可能花了几个月的时间,经过仔细的数学建模和精密计算后,才得出4.2分这个数字。

  那么,决策者会怎么做呢?

  由于确认偏误,决策者很可能会戴着有色眼镜来解读这一数据。他会选择性的挑选有利于自己决定的数据,也根本不在乎这个数据是否准确。就这样,科学家们几个月的努力全白费了——其实还不如随便编个数呢!

  

  决策者若没有决策基础,再强大的数据科学团队也解决不了问题。这种情况下,我建议数据科学家们使用最简单的数学方法分析就好了,省钱又省力,简直完美。

  消除确认偏误

  决策者在分析数据之前需要做大量功课来消除确认偏误,一个有效的解决方法是提前设定决策边界,确保这个边界不被突破。决策者需要明白制定决策和制定决策标准是相互独立的。。

  孰能生巧

  最近我和朋友去买衣服,她看中了一件漂亮的裙子。她扯了扯裙子后面的价签,问我:“嘿,朋友,这裙子多少钱?如果少于80美元,我就买。”

  她没有先看价格,然后“说服”自己做一个决定。她首先权衡了自己对衣服的喜欢程度和自己的预算,接着设定了决策边界,在这之后,她才去看价格(即数据)。艾玛有正确使用数据的习惯,这就是典型的数据驱动型决策。。

  讲道理,人们并不总是需要数据驱动,我朋友也明白这一点,她不必在这样的小事上做出数据驱动型决策。但俗话说的好,孰能生巧,在琐碎的事情上养成良好习惯,遇到重要事情时就能更加淡定从容。

  谈判课的经验

  这种观念其实并不新鲜,许多课程都会谈到,尤其是谈判课,第一讲一定会涉及这一道理。如果在进行谈判之前,你没有明确自己的最佳替代方案(BATNA)是什么,那么你还不如直接在额头上写“别问我,我什么都不知道”。同样的,谈判者也要需要在首选方案和备选方案之间确定决策边界。

  解决方法是什么?那就是提前设定决策标准。

  事实上,对于谈判者来说,谈判前应充分考虑所有可能出现的报价组合,并提前计划好相应的反应,否则就很容易被一个经验丰富的对手打败。即使不是对方的谈判策略,一些无关紧要的因素,诸如血糖水平、心情、对方微笑的程度以及阳光是否灿烂等也会对谈判产生影响。同样的,数据分析也是如此——把数据看成你的谈判对手。关键的解决方法就是提前计划好你的反应。例如,下次你在谈薪水的时候,确保在听到对方的报数之前,你已提前在心里设好了底线

  掌握诀窍后就很简单

  总结一下,提前设定决策标准能帮你提高决策质量和谈判能力。在数据驱动型决策中,应该有正确使用数据的习惯。熟能生巧,相信你可以做到哒~

  学好大数据,掌握大数据,让大数据为我们所用,才是大数据技术的发展方向,如果你对大数据技术感兴趣,那就从现在开始学习大数据技术,为大数据的未来发展奉献自己的一份力量!

  本文链接: http://www.cnitedu.cn/it/new/20198661.html

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