《数据化决策》｜大数据时代的量化决策方法。
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核心书摘
《数据化决策》旨在告诉我们一切皆可量化，这个大胆的宣言是解决诸多生活和商业问题的关键所在。本书专注于量化不确定性、风险和数据价值，提供了令人拍案惊奇的测算无形事物的方法，让你仅仅基于已知数据就能准确决策，在商业竞争中取得优势。
适合谁读
· 决策分析研究者
· 风险管理从业者
· 企业高层管理者
关于作者
道格拉斯·哈伯德，应用信息经济学创始人、世界著名测量师、决策分析师和风险管理专家，他的应用信息经济学采用的是一种量化方法论，已被全球多家《财富》500 强企业所应用，并被广泛应用于IT 安全、娱乐传媒、军事物流、研发整合等众多领域。
学什么？如何掌握数据化思维来提升决策能力
在如今的大数据时代，有一句话称谁掌握了数据，谁也就把握了成功。可见，数据的重要性是不言而喻的，那么，学会运用数据化思维来解决问题，不论对于个人还是企业来说，都是有重大意义的。
也许大部分人会认为抽象的事物不可能被量化，比如健康、幸福感、顾客满意度、组织灵活性等。但是，事实果真如此吗？
在今天的文章中，作者告诉我们，无论我们的问题看起来多么不可被量化，实质上，只要我们找到合适的、有价值的量化目标，掌握量化决策的方法，就可以达到事情可量化的结果，进而提高决策能力。
你还会发现：
· “量化”的正确解释是什么；
· 非定量的事物应该如何被量化；
· “操作性定义”是指什么。
一、为什么说数据思维很重要？
近些年，提到数据或者说大数据，可能大家耳朵都能听出茧子来了，什么大数据云计算、数据化分析、数据化管理、数据化运营等等，时常都能看到周围的人讨论的热火朝天。而在许多人的印象中，数据就是依托于互联网的产物，如果没有互联网，数据就没什么价值可言。
但事实并非如此，即使在科技并不发达的古代，数据思维的重要性同样不言而喻，有时甚至可以决定一个政权的兴衰。不管什么时候，数据都是极具价值的东西，而数据思维的核心目的，就在于如何利用有限的资源，去完成更大更长远的经营目标。
下面，我们就来讲一个古代的案例，来表明数据思维的重要性。
公元前206年，刘邦在和项羽约定好“谁先入秦都咸阳，谁当关中王”之后，就率军直奔关中而去。在凭借萧何、张良等人的谋划下，刘邦军避实就虚，剿抚并用，可以说一路夺关斩将，很快就到达了咸阳城下。
这个时候，秦朝最后一位统治者秦王子婴才刚刚登上王位46天，在眼看回天无力的情况下，秦王子婴设计杀了奸相赵高并献出了玉玺，向刘邦投降了。于是，刘邦的起义大军就浩浩荡荡地开进了咸阳城。
进去之后，将士们一见秦都宫殿金碧辉煌，街市也是繁华无比，顿时各个两眼放金光，纷纷乘乱抢掠金银财物，完全忘乎所以。就连沛公刘邦自己在这巨大的诱惑面前，也没能忍住，趁着空闲跑到秦宫去东张西望。当他看见华丽的宫室，成堆的金银珠宝和珍奇玩物，以及一群群的美女时，不觉眼花缭乱飘飘然起来，开始贪恋秦宫的富贵不忍离开。
据说当时刘邦神魂颠倒地拥着美女走进胡亥的寝宫，往龙床上一躺，便进入了温柔乡。突然，大将樊哙破门而入，大声说道：“沛公是想夺取天下，还是就想当个有钱的公子爷啊？要知道这些奢华之物，正是秦亡的祸根，所以切勿迷恋于此!”与此同时，张良等人也来陈述利害，刘邦这才幡然自悟，当下命兵士查封皇宫府库，并率众将士返回灞上驻守。
而在大家都纷纷惊叹秦朝都城的奢华，并深陷其中不能自拔时，却有一人是个例外，那就是萧何。在进入咸阳城后，萧何既不贪恋金银财物，也不迷恋美女，反而急如星火地跑到了秦朝的丞相府和御史府，并派士兵迅速包围了这两个地方不准任何人出入。
随后，萧何让忠实可靠的手下将秦朝有关国家户籍、地形、法令等图书档案一一进行清查，在分门别类进行登记造册，把这些东西都统统带了出来。
因为，依据秦朝的典制，丞相是辅佐天子的，处理几乎所有的国家大事；而御史大夫则对外监督各郡御史，对内接受公卿奏事。所以除了军权外，丞相和御史大夫几乎总揽一切朝政。萧何做官多年，当然知道这些。
当萧何带着这些东西出咸阳城之后，全军上下无不佩服，刘邦在惭愧之余也说：“萧何确是异才，不枉我提拔他一场。”萧何收藏的这些秦朝的律令图书档案，使刘邦对天下的关塞险要数据、户口多寡数据、粮食收成数据、赋税上缴数据、军队建制数据以及风俗民情等等都能了如指掌，并为制定正确的方针政策和律令制度找到了可靠的根据，而且在日后和项羽的争霸以及在西汉政权的建立和巩固过程中，都起到了巨大的作用，这正是萧何的数据思维，让他能够深谋远虑、居安思危，成为汉初三杰之一，连刘邦都说“镇守国家，安抚百姓，不断供给军粮，吾不如萧何”。
古人获取数据需要大量的典籍资料，而在互联网时代，数据的收集和应用变得更加方便和有效，我们每个人也更加需要明白数据思维的重要性，这样才能保证自己能够始终紧跟时代的脚步。
二、如何正确理解量化的概念和目标？
使自己具备数据思维的最终目的，当然是能够掌握量化自己目标的方法，从而更容易更快速地实现它。但在此之前，作者道格拉斯认为，我们还需要先了解清楚量化的概念和目标。
首先，在概念上。
许多人可能对量化始终有一些误解，他们会觉得量化就是要确定一个精确值。但实际上，量化并不需要那么精确，大多数量化分析结果得出的都是一个数值范围。
举个例子，农民使用新的玉米种子，量化结果一般都会说平均产量会提高10%到18%而不是精确的14%。甚至连这个数值范围还会有一个“置信区间”，什么意思呢？比如置信区间是95%，那意思就是说，使用了新的玉米种子，平均产量提高10%到18%概率在95%左右，而不是100%。
另一个误解是大家普遍认为只有定量的事物才能被量化。而实际上，定性的事物一样可以被量化。比如关于“是否该完成一次公司合并”的问题，量化结果用数据来描述可以是“公司合并之后，提升公众形象的概率是93%”，而不是简单的“是”和“否”的选择。
要知道，商业领域的决策者，几乎总是在不确定性的条件下去做决策的，没有谁能保证100%的成功。因此，减少不确定性，就是提升决策的准确率。
在修正了传统误解之后，量化的概念就很明确了，就是减少不确定性的观测。对于商业领域，减少不确定性的价值显而易见，在其他领域，减少不确定性同样重要，事实上人类一直在为减少不确定性而奋斗。
其次，是目标上。
有时候，许多人对量化的目标也存在疑惑，就是觉得有些目标确实无法量化。作者道格拉斯认为出现这种情况的原因，往往在于没弄清楚要量化的目标到底应该是什么。
比如企业关心公众形象，但公众形象听起来很难量化，不过你应该想到公众形象会影响到顾客推荐，而顾客推荐会产生广告效果，从而影响到销售。虽然，公众形象作为一个“虚”的概念很难直接量化，但通过我们的一步步推导，顾客推荐这个容易量化的指标，就可以作为指示公众形象的量化目标。
在科学研究中，这样的过程叫做找到研究目标的“操作性定义”，就是让不可操作的目标变得可操作。关于这点，书中讲了一位美国心理学家做的一个实验，实验的目标是研究金钱对人的幸福感的影响。
我们都知道，幸福感看起来是很难直接量化的，但研究者想到，幸福的人会对痛苦的耐受力较强。所以他就以此为根据设计了实验，将测试者分为两组，一组人去完成点真钱的任务，另一组则去点同样数量的假钱。
之后两组人都将自己的手放到冰水里，研究者开始计算两组人的手从伸到水里到不能忍受从水中拿出的时间长度。结果，点真钱的一组平均时间显著高于点假钱的一组。这说明即使仅仅是接触钱，而不是真正拥有它，就足以提升人对痛苦的耐受力。
通过为幸福感找到痛苦的耐受力这个“操作性定义”，最终使得研究有了一个可观测、可用数字描述的量化指标。
三、四个假设让你明白量化没有那么难
在了解了量化的概念和目标之后，作者道格拉斯又接着提出了4个假设，来帮助大家明白，量化并没有大家设想的那么难。
第一个假设是你的难题并非你想的那样独特。
相信大家一定听过不少这样的话：“我们这个行业与其他行业有很大不同，每一个问题都是独特的、不可预料的。”然而，事实上，这些被称为独特的、不可预料的问题，早已经有人量化过了。
这也提示我们，当我们要启动一项数据化决策时，不妨先去找一找文献，特别是一些科学文献。科研人员的目标未必和我们一样，但科学研究的方法是一致的，某种意义上，数据化决策就是科学决策的同义词。
第二个假设是你拥有的数据比你认为的要多。
和量化有关的事物一般都会留下踪迹，有些企业的CEO不太注意组织里的日常记录和跟踪数据，事实上这些数据极具价值。近年来我国一些电商开始注意追踪用户的购买偏好，从而为客户做出类似“值得买”、“猜你想买”之类的个性化服务。
而在美国，有家电商多年前就通过跟踪女性购买母婴产品的订单数据来投放广告，他们甚至通过分析女性购买私护用品的倾向变化，成功预测出了女性客户是否已经怀孕。
第三个假设是你需要的数据比你认为的要少。
大多数时候，我们在对目标做量化时，只需要从整体中抽出一部分样本。而且不确定性越大，需要的样本数量就越少。为什么呢？因为需要的数据少，获取的成本就少，带来的收益就会增多。而且样本的数量并不能说明根本问题，因为样本的代表性才是最重要的。
20世纪50年代，美国科学家阿尔弗雷德·金赛和同事们历经多年努力，搜集了近18,000个与人类性行为及性倾向有关的访谈案例之后，出版了著名的《金赛性学报告》，可谓是轰动一时。
然而，美国的著名统计学家约翰·杜克随后检验了金赛的研究结果之后，说了一句很经典的话：“与金赛的18000个样本相比，我更喜欢400个随机样本。”为什么杜克会这么说呢？因为金赛选取样本的时候，选取了很多熟人样本、协会、俱乐部的特殊群体样本，使得抽样太过同质化了，这意味着样本的代表性差，从这样的样本分析得出的结论自然也就值得怀疑。
第四个假设是要获得适量的新数据，比你想象的要容易。
世界著名的美国克利夫兰管弦乐队，有一次想要量化他们更换新指挥是否可以提高演出水平。当时很多商业分析人士提出，可以对候选指挥进行长期的重复随机抽样，或者对演出水平进行打分，通过几个参数形成一个综合评估指数的方法。
然而，克利夫兰乐队根据手头的数据，用了更为巧妙的方法。他们的办法是计算观众起立鼓掌欢呼的次数。如果更换了演出指挥之后，演出观众的起立鼓掌欢呼次数出现了明显增加，就表明乐队的演出水平随着新指挥的到来提升了。你看，量化的过程中要找到新数据，真的没有那么难。
四、数据化决策的成功五步骤
当我们明白了量化的概念，找到了量化的目标，剩下的就是进行具体的数据化决策工作了。为此，作者道格拉斯在书中总结了5个步骤：
第一步，定义需要决策的问题和相关的不确定因素。比如，我们面临的进退两难的困境是什么？然后定义所有和目标相关的变量，并确定一个大致的方向。
第二步，确定你现在知道了什么。对于要做出决策的问题，是否对于数据有个确定的了解，并且知道这些数据究竟有多少不明确性。
第三步，计算附加信息的价值。信息的价值在于它能减少我们决策的风险。
第四步，将有关量化方法用于高价值的量化中。这里主要涉及的是一些简单的统计学方法和科学方法。
第五步，做出决策并采取行动。做出决策，还要对决策者个人的决策特点进行一下量化，使决策达到最优化。
公元前3世纪的古希腊人埃拉托色尼是一位博学的哲学家、诗人、天文学家，被西方地理学界尊称为“地理学之父”，因为是他创造了“地理学”这个词汇，并用它作为自己的著作《地理学概论》的书名。
埃拉托色尼最不可思议的贡献是，早在两千多年前，他就精确地测出了地球赤道的周长、回归线与极圈的距离、极地带的范围、太阳和月亮的大小、日地月之间的距离、太阳和月亮的全食和偏食以及白昼长度随纬度和季节的变化等等，这些数据都记录在他的另一本著作《地球大小的修正》中。
要知道，那可是两千多年前，埃拉托色尼就精确测出了地球的周长。他一没有精确的测量设备，二没有环游地球实际测量的交通工具，更不可能有现在的卫星和激光。那么，他是怎么做到的呢？
根据《地球大小的修正》一书中描述的埃拉托色尼测量的方法，我们发现他实际上采用的就是数据决策的五步法。
第一步，他在埃及亚历山大图书馆工作时，通过读书找到了自己需要的相关变量。那就是在埃及南部的阿斯旺有一口深井，每年夏至这天的正午，太阳都可以完全照到井底，这意味着那个时刻的太阳完全在井底的正上方。
而在与这口深井同一纬度线上的亚历山大城，也有一个标志建筑，是一个高高的方尖塔，在夏至正午时分太阳的照耀下，则会产生一个阴影，这意味着亚历山大城与阿斯旺深井之间一个小小的倾角。
第二步，他去实地考察了这两个信息，并确定了它们的准确性。
第三步，埃拉托色尼意识到这些信息的价值，他发现自己可以运用这个信息测算地球的周长。因为按照数学原理，亚历山大城方尖塔的阴影与塔身间的倾角，正好等于方尖塔和深井相对于地心的圆心角大小，而亚历山大城和阿斯旺的距离与地球的周长比就是圆心角与地球360度圆周的比。
最后，埃拉托色尼开始决策并行动，借助第三步中的量化方法，进行了实测，把数据算出来，从而得出结果。
在《地球大小的修正》一书中记录的数据显示，方尖塔的阴影与塔身的夹角是7°12′，即相当于圆周角360°的1/50；亚历山大城和阿斯旺的距离是787.5公里，用这个距离乘以50，就是理论上的地球的周长，大家乘一下看，这个数字是39375公里，我们现在公认的地球赤道周长是40075公里，两者之间的误差仅仅只有1.7% ！在这么巨大的数字面前，如此微小的误差别说是在两千多年前了，即使放在当代，都是了不起的成果。
可见，当我们真正掌握了数据化决策的科学方法的时候，我们真的将会实现作者道格拉斯·哈伯德所期望的“一切皆可量化”的理想。
总结
《数据化决策》这本书尽管谈到了一些统计方法，但树立量化的、数据化的决策思维，才是作者的中心思想。认识到一切皆可量化，找到合适的、有价值的量化目标，再套用前人已经为我们探索出，计算机已经为我们准备好的方法，你也可以做出精彩的数据化决策，减少不确定性，从而实现“量遍天下，决胜千里”的目标。
恭喜你和“今今乐道”读书会一起读完了你生命中的第 709本书，希望今天的内容能给你有益的启发。（拆书人：王羽）
《数据化决策》金句：一切皆可量化。
在我们的生活中，数据无孔不入，可以说我们被数据包围着，但真正理解数据含义的人并不多，真正能运用数据化思维来解决问题的人则更少。
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