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《輕鬆搞懂數字爆的料》量化分析 看懂數字爆的料

 南靖草堂 2015-03-23

《輕鬆搞懂數字爆的料》量化分析 看懂數字爆的料

2015-03-23  戴文波特(Thomas H. DAVENPORT) 經濟日報| 商業企管

企業和組織機構的決策會受許多因素影響,包括個人經驗、直覺、檢測,或者,資料與分析。《魔球》這本書講到量化分析在職棒的應用,但就如書中描寫的,根據分析做決策並不保證有好結果,但量化分析能讓運用的人略占優勢。幾乎各行各業都有證據顯示,憑靠量化分析所做的決策較為正確、精確,成果也較好。

在商業世界,傳統量化分析主要用於輔助組織內部的決策,比如,「這項產品該訂價多少?」或者是,「該辦什麼促銷活動,來吸引這名消費者購買我們的商品?」然而,在大數據的環境裡,量化分析卻常用來為客戶開發新產品或新功能,例如,谷歌用來計算網頁排名的「網頁級別演算法」(PageRank algorithm)、社群網站LinkedIn的「你可能認識這些人」功能,以及遊戲軟體公司星佳所開發的新遊戲。這些都是決策模式,有的由公司自行決定,有的受到客戶左右。也只是九牛一毛,其他產業和公私部門,比如政府、醫療機構、運動界等,都可列出類似的清單。

決策者考慮各種做法時,資訊來源有兩種,一種是量化分析資訊,另一種是非量化資訊來源。源自非量化資訊來源的包括直覺、經驗、約定俗成的做法、道聽途說、猜測,這些有時也管用,卻有弊病。就算決策經驗再老到,也未必能放諸四海皆準;猜測的風險本來就大。一般來說,人不該相信直覺,多數人過於依賴直覺決定事情,但許多經濟學理已經認定(例如行為經濟學),單憑直覺無法妥善處理經濟問題。

儘管量化分析好處多多,卻不是任何決定都得靠它。如果事情沒那麼重要,或是個人有特殊偏好,就不必費事蒐集、分析資料;需要快速決定時,可能也沒有時間分析。重複性的決策、有時間做分析的、重要到值得投資人力物力的決策,才適用於量化分析。

(摘自《輕鬆搞懂數字爆的料》,天下文化出版)

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