用數據量化方法透視不確定性世界
2020年10月10日01:20

原標題:用數據量化方法透視不確定性世界

我們生活在一個不確定的世界,這是人類一直面對的重大挑戰。隨著世界變化越來越快,不確定性明顯增強了,數據變得越來越多,我們不得不提升自我認知和適應能力。《數據化決策》給我們提供了有效且易用的工具,它已經被譯成4種語言出版。作者從方法論高度,重新定義了量化分析,並且用大量示例講解了如何針對具體情況採用合適的量化方法,形成我們的常識,通過這些簡單方法就可以有效減少不確定性。《數據化決策2.0》介紹了基於網絡大數據收集和分析的決策方法,相對前一本,這本書需要更專業的分析工具,能夠得出更準確細緻的結果。

這兩本書的主題是大數據時代的量化決策方法,屬於決策科學。第一本書給出的方法需要一些創意思考,但是使用起來很方便,只需要紙筆就能完成。比如古希臘人可以通過兩地距離估算地球的周長,費米用一些碎紙片大致估算了第一個原子彈試爆產生的威力。有很多有趣的竅門是非常有用的,你可能以為艱深不可高攀的理論問題,就被作者輕易化解了。比如,作者提到了一個5人法則,就是通過統計學的簡單計算完成快速量化分析的最佳例子。如果公司業務需要更多採用遠程辦公,我們需要考慮每個僱員每天花在通信上的平均時間有多少。如果不需要太精確的結果,我們便無需對全體員工進行調查,只要隨機選擇5名員工詢問即可。假設得到的各是30分鐘、60分鐘、45分鐘、80分鐘和60分鐘,那麼可以斷定所有員工用時的中位數有93.75%的可能是在30和80之間。你可以據此進行決策而不必擔心有太大問題。因為極少數員工的用時會離這個中間值很遠。這種方法比小樣本抽樣還要簡單和省時,如果你想要結果更準確一些,可以再多選幾個樣本,但是結果的準確度提高並不大。

生活中很多時候需要這種不追求過於精確的判斷的場合。通過簡單的計算和分析,就能幫我們進一步確定工作方向,而我們手中的數據通常足夠用來做這種分析。儘管如此,是否要進行量化分析,還是需要思考的,因為無論是構思一種巧妙的簡單量化方法,還是動用大數據收集分析軟件做分析,都有成本和收益方面的考量。我們之所以這樣做,首先是為了減少不確定性帶來的損失。作者給出了5個步驟,先定義需要決策的問題和相關的不確定因素,確定自己現在知道什麼信息(數據),計算收集其他必要信息的價值和成本,然後選擇將有關量化方法用於具有高附加值的量化中,做出決策並採取行動。

對於要求更高的大數據分析,比如精確度、即時性高,現在已經有了非常好的算法軟件,可以隨時監測和抓取網絡上留下的具有洞察價值的信息,而且這些信息是公開的,一般不存在網絡爬蟲抓取私人信息那樣的法律或倫理衝突。目前已經有不少機構通過這種量化分析改善決策方式並獲得了競爭優勢。比如,紐約警局的臉書監測小組能夠利用臉書中的信息,在沒有任何目擊者的狀況下,追查幫派鬥爭中殺害無辜青少年的犯人並將其定罪。印度國產通信軟件Hike Messenger採用精準的社交媒體分析工具,將分析結果反饋給產品研發部門,用以開發新的功能,只用了不到3年的時間,用戶數就超越臉書成為排在WhatsApp之後的受歡迎的通信軟件。2016年,融文集團通過分析社交媒體信息,準確預測了英國脫歐公投的結果,以及特朗普在大選中的勝出。而傳統的民意調查則獲得的是相反的結果,這表明網絡大數據分析能夠更準確地分析這類複雜局勢。

我們生活在一個被公開數據淹沒的世界,但大量的數據仍然被忽視,這是一個尚未被充分關注的巨大“金礦”。網絡改變了我們的生活方式,但人們使用的決策方法仍停留在過去。我們有必要結合這兩本書提供的決策方法論,通過簡易快速低成本方式先對問題做一個初步分析,明確重點和難點,必要時,集中算力資源,借助大數據算法軟件對那些關鍵環節或信息進行即時收集和分析,提高決策的準確度和效率。

(作者:鄭磊 編輯:董明潔)

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