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数字的力量
未知
数字的力量
过去，我们对数字的使用总是受限于以下两个因素：首先，收集和存储海量数据是一项劳动密集型工作；其次，分析数据极为困难且成本高昂。随着计算机数据库和计算工具的普及，数据世界变得更加“扁平”和大众化，这使我们每个人都能够进行数字处理，在几十年前，这是绝对无法想象的。
随着我们进入了一个可以在网络空间收集数据且每个人都可以获取并分析数据的时代，我们也看到数字在一些令人意想不到的方面取代了故事。在《点球成金》这本书中，迈克尔·刘易斯——一位能将最枯燥无味的故事讲得引人入胜的故事大师——讲述了职业棒球队奥克兰运动家的总经理比利·比恩的故事。1比恩摒弃了依靠球探挖掘有潜力的年轻棒球投手和击球手的传统方法，而采用了建立基于赛场表现的统计模型的方法寻找最合适的球员。他的成功影响了其他的体育项目，并催生了棒球数据统计分析法——一套现在几乎已被所有运动项目采用的数字驱动型体育管理方法。
那么，我们为何会被数字吸引呢？在一个充满不确定性的世界里，数字会给我们一种精确和客观的感觉，与讲故事形成一种平衡。然而，这种精确往往是一种错觉，因为很多因素会导致数字产生偏差。尽管数字存在这些缺陷，但在投融资及其他许多领域中，数字处理者或“宽客”（quant）在本质上都是运用数字的力量来通报消息或危言耸听的。对选择相信复杂数学模型而非常识的人而言，2008年的金融危机便是一次重要的警示。
现实世界中的两大发展——可随时访问的海量数据库和强大的数据处理工具——颠覆了几乎所有的数字处理工作，这一点在金融市场中体现得尤为明显。然而，这些发展是有代价的。如今，你在投资中面临的问题不再是缺乏足够的数据，而是拥有太多数据，而这些数据可以生成相互矛盾的结论。正如行为经济学家们所得出的结论，数据泛滥造成的一个令人啼笑皆非的后果是，由于可用数据过多，我们的决策过程甚至变得比以往还要简化且不合理。另一个极为讽刺的现象是，随着数字在绝大多数商业洽谈中出现得越来越频繁，人们对数字的信任度不断降低，并转而开始讲述故事。
要在决策过程中用好数据，你必须对数据进行管理，而数据管理涉及三个方面。首先，你需要遵从一些简单的规则来采集数据，包括判断要采集的数据量以及要采集哪个时间段的数据，并寻找方法来规避或在最大程度上减少可能出现的偏差。其次，你需要运用基本的统计学方法挖掘相互矛盾的海量数据背后的含义，并使用统计工具解决数据过载的问题。如果你还记得在大学时期学习的统计学课程，并能在面对海量数据时很好地运用这些知识，那么你会是一个不可多得的人才。但遗憾的是，我们中的大多数都忘记了统计学这门学科，这导致我们在处理数据时显得力不从心。最后，你必须以新颖有趣的方式展示数据，让那些不能从统计学的角度发现数据细微差别的人也能理解这些数据的含义。对天生的故事讲述者而言，这可能需要耗费一些时间，但这些时间是值得的。
我们很容易理解为什么亚马逊、网飞（Netflix）和谷歌等公司在根据其积累的客户信息微调营销策略并变更产品供应时用到了大数据技术。但与此同时，你必须认识到数据驱动型分析还存在局限性和风险：层层数据背后隐藏着偏差，不精确性被看似精确的估算掩盖，决策制定者在判断应采取的行动和采取行动的时机时过分依赖数学模型。