教你真正读懂数据

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1、在大数据大行其道的年代，几乎所有人淹没在数据的海洋里。马丁•克鲁贝克（Martin Klubeck）对数据追逐和草率跟风提出了忠告和建议，认为数据不过是冰山一角，对于IT企业来说，真正需要的，其实是“shine a light on data”。量化（Metrics），为IT企业利用数据提升业绩提供了绝佳的机会。量化管理，是指以数字为基础，用数学的方法来考察和研究事物的运动状态和性能，以求对事物存在和发展的规模、程度等做出精确的数字描述和科学控制，实行标准化操作的管理模式。哈佛量化社会科学研究所主任Gary 

2、King说：“我们的确正在起航。不过，在庞大的新数据来源的支持下，量化的前进步伐将会踏遍学术、商业和政府领域。没有一个领域不被触及。”量化分析作为强大的改进工具，其价值根源来自于它天生就具备的沟通促进能力。它能激发客户和服务提供者之间的对话、员工和管理者之间的对话，这些对话应该围绕改善机会和数据异常展开。对话的基础应该是量化分析所提供的调研、分析和对指示器的解释。量化分析结果应该是调研、讨论的催化剂，之后才是行动。对量化分析结果唯一正确的反应就是展开调研。事实并非真相如果在网上搜索我们所了解的那些真相（当然要

3、有数据支持），会发现很多网站上都有“揭穿”过去以及现在那些神话的证据。公认的事实最终却被证明为是对理论的不当应用或对数据的误读。较早前有个健康信息的例子，过去人们深信不疑的真理却与现在的认知完全相反。十年前觉得挺健康的食品现在却发现根本不是，或者以前觉得不好的食品现在却被认为非常健康。鸡蛋有没有好处？这既和食用者有关，也和时间有关。·美国政府的“食品金字塔”会定期调整。·谁还记得洛奇（Rocky）把生鸡蛋灌进自己嘴里的场景？·看起来我们每年都要遵守一个新的“饮食规定”——高蛋白，高胆固醇，低脂肪，白肉，或者鱼

4、……过段时间就会有争论。我们经常从过去的事实中发现新的真相，关于这种现象，有个说法很好：事实不会改变，改变的只是我们对事实的解释。下面快速浏览一下这个可能不是真相的事实吧。这是关于亚马逊书籍销售排行榜的。迈克·兰索恩，我们曾经一起写过一本书，他喜欢在亚马逊上看销售评级。他对这个数据非常着迷，心情会随着数值变化而改变。可问题是评级每天都在变化，不止和书的销量有关，还和其他书籍的销量相关，而且这个销量仅仅统计买家下单的数量。如果一个订单买了1000本，亚马逊只会在评级上加1。可如果分1000次下单，那统计销量就加

5、1000，对评级的影响非常大。亚马逊也不关心是谁买的书。我自己去买也会提升评级，不考虑我是不是带着偏见购买的。太简单了。尽管数据是“准确的”（或者至少你可以肯定它们是准确的），但对数据的解释可能会有问题。迈克应该因为书的日益普及而预计书会大卖，所以去买个新电视吗？如果评级急剧下降，他应该因为购者寥寥而抑郁吗？对于这两个问题，答案很明显都是否定的。这个量化结果明显被误作为事实了，实际上它只向受众传达了部分信息。拿到量化分析结果的第一个恰当的反应就是展开调研。量化分析结果不是事实，这在前面已经说过了。如果把它们当

6、成事实，那就太高看它们了。如果领导层决定用量化“驱动”决策，那很危险。这超出了量化分析的能力范围，把量化分析结果视同真相是浮于表面。做出的决策和行动也会因为信息不是100%准确而蕴含风险。量化分析结果不是事实，只是指示器。如果把量化分析推上神坛（给指示器披上真相的外衣），就是在鼓励舍本逐末，鼓励“追逐数据”，而不是基于根本问题设计能找出答案的量化分析体系。这也向员工发送了一个完全错误却清晰无比的信号，量化结果最重要。最终就会变成试图用数字、百分比、图形和图表去操控员工的行为。最简单的例子是客户满意度调查，即便

7、是在焦点小组访谈中直接得到的反馈，采用时也要持怀疑态度。哪怕看到的是真正客观的数据，也有可能解释错误。客观评测工具产生的数据也可能因为软件缺陷而存在错误。大多数时候，优秀的管理者（也包括好员工和好顾客）不依靠数据就能了解真相。如果数据与直觉不符，或者数据太合胃口，都应该进行调研。用我推荐的方法构建量化分析体系，最大的好处是它能用完整的故事回答根本问题。如果量化分析体系搭建得好，那它可能准确而又全面，最接近事实真相。但是，照我以往的经验，不管如何努力，也不可能彻底消除错误和误解的生存空间。稍稍驻足审视一番没坏处

8、，还可能非常有帮助。量化分析也会犯错因为任何数据采集方法都可能存在变数和错误，所以任何指标的整体有效性都值得怀疑。如果对信息所传达的内容不加辨别地全盘接受，那可能不定什么时候就被引入歧途。假设你车里的引擎检查灯亮了，恰好又是一辆新车。即使知道它是个故障指示器，也不应该急着下结论。去4S店检查引擎检查灯的时候，我最喜欢听到的就是检修师傅说唯一的问题就是引擎检查灯的问题。你可能觉得用油量指示器举例更好。