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在数据和直觉之间寻求适当的平衡?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-04-02

观察和询问
每个人都看到苹果从树上掉下来,但是直到艾萨克·牛顿探索了我们为什么学会重力的时候,才开始,好奇心,观察力和提出正确问题的能力对于正确定义问题并引导我们寻求正确的解决方案都是必不可少的,企业常常陷入不着急地解决错误问题或紧迫问题的陷阱,而又没有看全局,甚至忽略了看似琐碎的问题,而这些琐碎的问题实际上是重要的指标,假设或理论,构筑假设意味着对观察结果进行解释并给出合理的解释,这就是我们基于观察,业务知识和直觉而构架的“理论”方面,假设可以是预测或观点,但它应该是具体的,可检验的和可证伪的。

科学告诉我们没有证据就不要相信任何东西
即使它看起来像是一个显而易见的假设,也需要用数据来证明或否定它,我们测试的零假设总是要伪造我们构筑的假设,怀疑我们的直觉,并密切观察我们的数据在告诉我们什么,如果假设被拒绝,我们需要找出原因,并检查我们的数据是否足够有把握地指出了相反的情况,而且如果数据证实了我们的假设,我们可以接受我们的理论,但只能免责声明现在可能是正确的,但并非总是如此,牛顿不知道他的万有引力定律以后会因爱因斯坦的相对论而被伪造。

工具和技术我们夸耀实验和证据的能力来自技术进步
没有统计技术和现代分析工具,我们的数据将成为压倒性信息的转储,从从笔纸计算中获取根源的基本相关性,到支持高度复杂计算的机器学习和神经网络,我们有大量的统计技术可供选择,但是许多分析师经常将自己局限于相对熟悉的技术(例如回归),他们需要学习使自己适应更丰富的计算技术,否则很快我们将开始错误地指责我们的数据误导了我们。

科学的关键概念是快速失败和更快学习
在这种瞬息万变的商业环境中,由于担心失败,公司不再拥有拖延决策的奢侈时间,如果他们可以从错误中快速吸取教训,那么失败就是可以推动公司发展壮大的东西,尽管如此,在商业环境中如何使用科学决策还是有局限性的,不像科学家那样,他们只有在积累足够的证据之前才保留判断力,而企业通常不得不在局部无知的情况下采取行动,否则就会输给竞争对手,在制定新策略或政策或开发新产品线的决策时,我们可能没有足够的证据完全自信地预测成功或失败,即使在这里,科学方法也是有启发性的,不是为了引出答案,而是要强调已知知识的局限性。这就是信息和直觉的共存发挥作用的地方。

科学教会我们如何根据证据做出决定

但又不把这些证据视为永恒的真理,现在是时候在高层管理人员中再聘用几位科学家了吗?通过新型的伙伴关系模型建立持久的分析能力,尽您所能,然后将其余的工作外包出去,他的观点是,公司应保留核心职能,并让合作伙伴做其他事情,保险公司应保留承保责任,但将工资单外包,但是当公司在分析之类的功能中处于低水平或新生的能力时,该能力又是大多数公司越来越核心的功能,该怎么办?在这种情况下,我们认为他们不应该外包,而是外包合作,这种关于外包的更加进化的观点允许公司与合作伙伴建立高联系的关系,以在他们可能缺乏竞争力的核心职能中建立能力,一个常见的例子是分析,尽管很少有公司真正熟练地使用它,但它已成为许多公司的核心功能,他们可以外包合作,而不是将职能完全外包(这几乎不会为公司提供建立竞争力的机会)。


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