数据无处不在，它们躲在暗处嘲笑不会善加利用的人们，真相往往隐藏在数字的排列组合里。 胡艳丽 数据看似枯燥而繁琐，但它们是指向真相的最佳路径。如果一切皆可通过合理方法予以量化，那么这个世界是否会提升一点靠谱系数？大数据时代“价值捕手”道格拉斯·W·哈伯德在《数据化决策》一书中告诉人们，不论有形之物还是无形之物，一切皆可量化，同时，量化并非人们想像的那么复杂，它是一切决策的有益助手，甚至包括婚姻、感情、幸福。 该书融专业性、趣味性、科学性于一体，主要解决商业领域的量化难题，同时为解决日常生活中两难选择提供指引。作者首先为量化正名，量化并非要消除不确定性，而是尽可能减少不确定性。量化并非关于精准的学问，其目的在于帮助决策，合理使用估计，巧妙运用区间，用置信水平为数据做注解，很多决策难题皆可迎刃而解。例如“农场使用了某种新的玉米种子后，在95%的置信水平上，平均产量会提高10%-18%。”这样的表述方式更符合科学量化的标准，而一个精准的数字，它仅能出现于事后统计之中。 事实证明，大部分量化工作既不需太多的数据，也不需过于精专的仪器，只需人们掌握基本方法、步骤，运用生活中常识就可沿着逻辑的线路轻松搞定。书中有颇多专业术语，读者完全不必望而生畏，不妨以轻松姿态先进行跳跃式阅读，概览全局后再慢慢推敲细节。书中很多原理定律可即学即用，也可在实践中检验其可信度，试图证伪比一味相信更能加深对书籍的理解。 书中有一处类似小品的案例，量化湖中鱼的数量。一般秉持精确性思维的专业人士通常选择放干湖中的水，然后在干涸的河床上逐一清点。海洋生物学家的方法是先抓捕一定数量的鱼，做上标记，然后将它们重新投入湖中，待它们自由分布至湖中不同位置后，再次抓捕相同数量的鱼，以此为据，推测湖中鱼的整体数量。两相比较，前者得出的数字精确，证明放养成功，代价是鱼群全军覆没，一切归零，后者数据接近准确，所有的鱼依然自由游弋，湖中生态未遭遇破坏。轻松一笑过后，需要指出的是，除方法正确之外，量化的结果必须为决策服务，一项量化工作之所以有意义，是因为它可避免因无知造成决策失误，招致严重损失。如果量化本身成本大于其所能带来的收益，量化本身就是盲目的。 值得注意的是，书中的很多方法皆有假设前提，切不可断章取义。例如书中一处调侃，五人样本的准确率高于千人样本，这并非指采集样本越少越好，而是强调随机抽样优于人为选择性“抽样”。一旦样本选择加入了主观倾向，样本数量再大也无法代表整体，在抽样世界中，随机产生真相。另外，书中指出人类既是最复杂精密的测量仪器，同时人的表述倾向和行为倾向之间往往有巨大区别，这也正是为什么很多商家根据顾客抽样调查问卷得出的结果用于商业决策中，结局却是满盘皆输的原因所在。同时，书中也对如何设计问卷进行了探讨，其实践意义不言而喻。 可将书中量化的方法简单归结为几个步骤，一是定义需要决策的问题，二是将问题分解为几个可量化的因素，三是对需要量化的事项采用科学方法逐一击破，综合运用，四是作出决策并采取行动。需要注意的是前两点对量化的结果以及最终的决策至关重要。在拆解可量化因素的过程中，需考量各要素之间逻辑关系，在头脑中形成达成目标的计算公式，只对有意义的拆解因素进行量化。书中认为即使是数据区间，也可进行加减乘除运算，而在实践中，对于数据区间的应用，有更灵活的方式。 大数据时代，各项数据俯拾皆是，我们并不缺少数据资源及工具，缺少的是挖掘有用信息的“数据炼金术”及辨识真伪信息的“火眼金睛”。书的最后也为读者列举了信息化时代，进行市场调研、量化、决策的一系列方法和工具，但它们无法涵盖飞速发展的互联网及新媒体将为我们带来的惊喜。掌握书中量化决策的基本原理、方法、工具，将有助于我们更加深入透彻地理解这个不断变化，一切皆可量化的世界。 |
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