通过数据好奇扭转商业决策中的认知偏差
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-06
工作场所的决策是商业世界的基础
公司的每个方面都要求用户做出成功所必需的运营上独特的决策，然而从雇用新员工到决定生产计划，基于偏见的决策很容易被忽视，其中仅处理支持您对某个问题的预定立场的信息，大规模数据解释容易受到一种称为可用性偏差的不同类型的认知偏差的影响，可用性偏差在做出决定时会考虑近的信息，而不是所有相关数据，目前有一个 电脑芯片短缺 被称为半导体或集成电路 (IC) 芯片，用于从汽车到厨房电器的大多数技术产品中，由于制造过程需要特殊的条件，因此只有少数几家公司制造 IC 芯片。
在大流行的早期阶段
汽车行业出于安全原因以及由于不利的经济条件预计销量会下降而关门大吉，他们预计汽车购买者将大幅减少，并重演 2008 年大衰退期间经历的低迷，这是可用性偏差的一个主要例子，因为 分析 没有考虑到大流行的全部影响，这是与大萧条不同的危机，相反由于世界上很大一部分人在家工作，许多科技公司预测销售可能会激增，学生需要远程访问教育服务，成年人必须从家庭办公室浏览商业世界，家庭收入将用于消费品而不是年假，虽然汽车行业购买的 IC 芯片较少，但许多科技公司开始囤积它们，当汽车重新投入生产时，已经太晚了有限的IC芯片制造商无法跟上紧迫的需求，现在IC芯片正面临全球短缺，汽车行业落后，而这一切都可以归因于可用性偏差。
为了消除偏见，例如可用性偏见
您必须访问完整范围的相关数据，并了解联系和影响如何减少有偏见决策的可能性，从本质上讲更多的信息为决策提供了更清晰的画面，数据素养和访问大数据不仅可以减少偏见，还可以为数据驱动的好奇心铺平道路，这种好奇心可用于增强企业的决策过程。
为什么好奇心会减少偏见？
有这么多关于大数据商业潜力的讨论，冒烟的问题是，如果大脑本能地选择预定的结果，大数据如何影响决策？让我们研究一个风险评估和数据决策直接影响个人财富的行业：股票市场，当疫情蔓延时，股市经历了 历史上快的下降. 然而，在六个月内，市场复苏并超过了之前的峰值记录，投资者将检查许多数据来源以确定投资潜力和可能的回报，即使市场暴跌， 投资者展望未来 并进行相应的投资，随着越来越多的人在家工作，将需要更多的技术，随着疫苗的开发，医疗保健股会上涨，事实上许多新投资者是次进入市场，现在人们都呆在家里，晚上出去玩的动力减少了，许多人转向了股票的首次投资，股票交易应用程序出现了大幅增长。
即使是这些投资新手也知道在投入任何资金之前先进行研究
这些新用户收到了大量信息，使他们能够在决定购买股票之前权衡公司的利弊，这就是数据驱动的好奇心的定义。
如何鼓励数据驱动的好奇心？
如今，许多公司都在努力实现数据驱动的增长，然而收集和分发数据的过程 因为决策之所以困难，主要是因为它涉及许多人，他们无疑会带来自己的偏见，数据所有者投资于个人收益，但工作场所的好奇心会导致个人和公司层面的创新和增长，为了让用户对其组织中的数据范围感到好奇，雇主可以提供使他们能够提出问题的工具，一种数据治理工具以可访问的方式组织、管理和呈现数据，这使得访问数据更容易，并培养了数据驱动的好奇心，可以提出和回答更深层次和更复杂的问题，可以更自信地做出决定，并且不太可能陷入自满和偏见的陷阱。
就其本质而言，高质量数据是公正的
公司的每个方面都要求用户做出成功所必需的运营上独特的决策，然而从雇用新员工到决定生产计划，基于偏见的决策很容易被忽视，其中仅处理支持您对某个问题的预定立场的信息，大规模数据解释容易受到一种称为可用性偏差的不同类型的认知偏差的影响，可用性偏差在做出决定时会考虑近的信息，而不是所有相关数据，目前有一个 电脑芯片短缺 被称为半导体或集成电路 (IC) 芯片，用于从汽车到厨房电器的大多数技术产品中，由于制造过程需要特殊的条件，因此只有少数几家公司制造 IC 芯片。
在大流行的早期阶段
汽车行业出于安全原因以及由于不利的经济条件预计销量会下降而关门大吉，他们预计汽车购买者将大幅减少，并重演 2008 年大衰退期间经历的低迷，这是可用性偏差的一个主要例子，因为 分析 没有考虑到大流行的全部影响，这是与大萧条不同的危机，相反由于世界上很大一部分人在家工作，许多科技公司预测销售可能会激增，学生需要远程访问教育服务，成年人必须从家庭办公室浏览商业世界，家庭收入将用于消费品而不是年假，虽然汽车行业购买的 IC 芯片较少，但许多科技公司开始囤积它们，当汽车重新投入生产时，已经太晚了有限的IC芯片制造商无法跟上紧迫的需求，现在IC芯片正面临全球短缺，汽车行业落后，而这一切都可以归因于可用性偏差。
为了消除偏见，例如可用性偏见
您必须访问完整范围的相关数据，并了解联系和影响如何减少有偏见决策的可能性，从本质上讲更多的信息为决策提供了更清晰的画面，数据素养和访问大数据不仅可以减少偏见，还可以为数据驱动的好奇心铺平道路，这种好奇心可用于增强企业的决策过程。
为什么好奇心会减少偏见？
有这么多关于大数据商业潜力的讨论，冒烟的问题是，如果大脑本能地选择预定的结果，大数据如何影响决策？让我们研究一个风险评估和数据决策直接影响个人财富的行业：股票市场，当疫情蔓延时，股市经历了 历史上快的下降. 然而，在六个月内，市场复苏并超过了之前的峰值记录，投资者将检查许多数据来源以确定投资潜力和可能的回报，即使市场暴跌， 投资者展望未来 并进行相应的投资，随着越来越多的人在家工作，将需要更多的技术，随着疫苗的开发，医疗保健股会上涨，事实上许多新投资者是次进入市场，现在人们都呆在家里，晚上出去玩的动力减少了，许多人转向了股票的首次投资，股票交易应用程序出现了大幅增长。
即使是这些投资新手也知道在投入任何资金之前先进行研究
这些新用户收到了大量信息，使他们能够在决定购买股票之前权衡公司的利弊，这就是数据驱动的好奇心的定义。
如何鼓励数据驱动的好奇心？
如今，许多公司都在努力实现数据驱动的增长，然而收集和分发数据的过程 因为决策之所以困难，主要是因为它涉及许多人，他们无疑会带来自己的偏见，数据所有者投资于个人收益，但工作场所的好奇心会导致个人和公司层面的创新和增长，为了让用户对其组织中的数据范围感到好奇，雇主可以提供使他们能够提出问题的工具，一种数据治理工具以可访问的方式组织、管理和呈现数据，这使得访问数据更容易，并培养了数据驱动的好奇心，可以提出和回答更深层次和更复杂的问题，可以更自信地做出决定，并且不太可能陷入自满和偏见的陷阱。
就其本质而言，高质量数据是公正的
当用户可以访问它时，他们可以提出有关它的独立问题，并且他们收到的信息是诚实和公正的，员工还可以遵循有关相关数据集的建议并进一步增加他们的知识以做出更好的业务决策，任何错误都可以通过数据沿袭来追溯，数据沿袭也是一种信任机制，它显示了数据的来源以及它如何随时间移动，当使用值得信赖的数据时，樱桃采摘数据显示所需结果的可能性会显着降低，从本质上讲当精心管理时，数据驱动的好奇心会抵消先前存在的认知偏见。
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