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读书|涂子沛《数商》:如何用数据思考和行动,并在智能时代胜出

读书|涂子沛《数商》:如何用数据思考和行动,并在智能时代胜出

作者: lzl727 | 来源:发表于2020-08-04 23:54 被阅读0次

    涂子沛出新书了——《数商》。继《数据之巅》《数文明》《善数者成》后,在这本书中,涂子沛提出了一个新概念——“数商”。

    数商就是对记录数据、组织数据、保存数据、搜索数据、分析数据、控制数据等以数据为对象的能力水平高低的一种衡量体系。

    数据是土壤,是基础设施,更是基本生产要素,而数商则是衡量是否具备数据意识、思维、习惯和数据分析能力的重要尺度,衡量的是数据化时代的生存逻辑。

    《数商 》

    作者认为,数商是智商和情商之间的一座桥梁。由于数据对经济、政治和文化生活的广泛影响,智能型文明和以往任何文明相比都有本质的不同(这里的“数据”,是指数字化的信息,即以“0”和“1”这种二进制保存的所有信息,不仅包括传统的数字,还包括照片、文字、视频等传统意义上我们不会称之为“数据”的那些信息)。对数据优势、数据实力、数据能力高低的衡量就是“数商”。修炼数商,是智能时代的新潮流。这是人类社会发展到一个新的阶段,自然而然产生的新要求。

    书中列举了很多具体生动的例子,为大家梳理出一张在数据时代提升数商的线路地图和清单。说白了,数商就是驾驭数据的能力。高数商人士,主要体现在两个方面,一是具备数据思维,二是能够分析数据。

    数据思维

    我们在工作、生活中,通常习惯于经验思维,依据于个人经验总结得出结论。过去眼睛曾经看到的、曾经经历的事实,都是这种思维的积累。靠着这种思维,人类从远古走来,得以存续和发展。当类似情形发生时不需要过多思考和判断,直接进行条件反射式行动。

    但在现代社会中,这种经验迁移往往会让我们不能看到事实真相。

    想一想,今天你开一个Party(聚会),请了49个朋友来参加,你认为你们这50人中间出现有人同一天生日的概率大约是多少?

    出于经验判断,我们可能会觉得这个概率并不高,两个特定的人拥有相同出生日期的概率是三百六十五分之一(1/365,约0.2%)。但随着人数增加,两个人拥有相同生日的概率会不断变高。

    有个公式,如果n个人中,至少有2个人生日是同一天,概率为

    生日概率

    50人,没有同一天生日的概率是(364/365)*(363/365)*……(316/365)=2.96%,也就是有同一天生日的概率是:1-2.96%=97.03%。相当高了吧。

    要跳出经验思维陷阱,就需要具备数据思维。

    两个思维方式的差异(图片来源:圈外)

    什么是数据思维?引用《企业数据化管理变革》一书中的理解:“数据思维是根据数据来思考事物的一种思维模式,是一种量化的思维模式,是重视事实、追求真理的思维模式。”

    上海纽约大学商学院副院长陈宇新认为,数据思维有四个纬度:

    一是定量思维。就是说“一切皆可测”,所有的东西都要想着把它转化成数据测量出来。

    二是跨界思维。就是看似不相关的数据和行为,可以互相连起来,为预测和推荐达到一个更好的效果。

    三是操作思维。就是一切要可行,要尽快到达实时的、低成本的实现。

    四是实验思维。要允许创新,允许实验,允许试错,而且通过实验得出一个正确的或者优化的解决方案。

    这里并不是要否定经验思维。经验在积累的同时,需要迭代更新,这也是数据思维的精髓之一。一个善于记录、善于把事实变成数据,善于用数据说话的人,在这个时代更容易获得成功。

    正如总书记指出的,善于获取数据、分析数据、运用数据,是做好工作的基本功。

    数据分析

    管理学大师戴明曾说,所有的事情,除了我信上帝之外,请拿数据跟我说话。

    戴明

    拿数据说话,不是列举一大堆数字,单纯的数字没有任何意义。

    例如国家投资100亿元建设清洁能源项目,怎么确认这100亿元的投资是多是少?

    这就需要我们进行数据分析。常见的数据分析方法,其实很简单,就是对比。

    比如这100亿元的投资,可以和历史情况对比,或者和其他项目投资对比,和其他国家的投资对比,还可以看看平均数,用总额除以人口数,再和人均工资比一比。

    对比,是从数据中发现问题、获取洞见,最基础也是最核心的方式。

    进行对比分析,需要回答3个问题,也就是对比分析的3个步骤:

    一是对比什么数据(what)?也就是说,选取哪些数据项来进行对比?不管是我们主动获取的数据,还是日常工作中处理的数据,都可以用来进行对比分析。

    二是怎么对比(how)?尤其是面临大量零散的数据,这就需要运用统计方法,让统计数据代表整体数据进行对比。比如用来描述数据集中趋势的平均数、中位数、众数,用来描述极端情况的最大值、最小值,用来描述比例的比值等。

    三是和谁对比(who)?常见的对比方式,和其他对象之间的横向对比,和历史情况的纵向对比(同比、环比)等。

    高数商源于思维和行动

    高数商是思维和行动的共同结果,但对很多人而言,既缺思维,也缺行动。

    作者最后提出了“高数商的十大原则”,提醒读者要反复地去品味、去记忆,直到这十大原则刻在头脑之中,成为第一选择。

    这需要在相当长一段时间内,每天不停地自我提示这些原则和启示,同时不断催促自己把这些原则应用到生活当中。慢慢地,这些原则才能变成一种自动的思维习惯,数据意识才会在不知不觉、不由自主中进入我们人生的导航系统。

    唯有念念不忘,才能获得正果和回响。

    附:高数商的十大原则

    原则1:勤于记录,善于记录,敢于记录:勤是习惯,善是方法和工具,敢是勇气。很多人不愿意、害怕面对自己的记录,所以“敢”也是一个问题。

    原则2:要事分析:最好是定量分析,简单地分类、量化,以一定的次序、格式或者图表呈现数据,分析就会有很大的改进。

    原则3:实“数”求是:从数据当中寻找因果关系和规律,让数据成为“感觉的替代品”,这是数据分析的最终使命。

    原则4:知道未来是一种演化,是多种可能性的分布,用概率来辅助个人决策。

    原则5:通过做实验收集数据,寻找真正的因果关系。

    原则6:学会用幸存者偏见分析社会现象。

    原则7:用数据破解生活中的隐性知识。

    原则8:反对混沌、差不多以及神秘主义的文化。

    原则9:掌握聪明搜索的一系列技巧。

    原则10:掌握SQL、Python等数据新世界的金刚钻。

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