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數據分析師須具思考方式能力 (車品覺)

By on July 14, 2021

本文作者車品覺,為紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員,為《信報》撰寫專欄「全民大數據」

一直關注諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾.卡尼曼(Daniel Kahneman)的作品,他把心理學和經濟學的理論融合,特別是有關在不確定心理狀況下制定決策的研究。這是諾貝爾經濟學獎有史以來,第一次頒發給心理學家。相信讀者對他的暢銷書《快思慢考》不陌生,延續他在決策上的研究,最近還出版了一本新書《噪音:人類判斷的一個缺陷》,值得極力推介。

道出這本書為什麼令人神往之前,我想先交代自己的心路歷程。筆者第一次對丹尼爾的關注,源於自己在建立阿里巴巴數據分析師團隊的過程中,CEO及高管對數據分析師有兩種極端的態度:1)更習慣相信自己的經驗及直覺判斷;2)數據分析結果太膚淺,缺乏洞察力。箇中比較容易概括的因由是數據分析師對業務的理解不足,除了業務理解外,技巧和思考方式都是數據分析師缺一不可的3項關鍵能力。

丹尼爾.卡尼曼(Daniel Kahneman)最近還出版了一本新書《噪音:人類判斷的一個缺陷》。(網上圖片)

丹尼爾.卡尼曼最近出版了一本新書《噪音:人類判斷的一個缺陷》。(網上圖片)

其中以思考方式既少被提及,又很容易被忽略,有見及此,我在阿里巴巴的內部培訓上對此尤其重視,會為加入支付寶的分析師介紹一張書單,其中我極力推薦大前言一的成名作品《企業參謀》,據說這本書的原型是大前言一在其諮詢公司的內部培訓教材。大前言一在書中猶如福爾摩斯為企業對象展開科學化的分析,重點是他非常着重於業務細節。他推崇麥肯錫的MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)邏輯思考方式,意思是「相互獨立,完全窮盡」,也就是對於一個重大的議題,能夠做到不重疊、不遺漏的分類,而且能夠藉此有效地抓着問題的核心,並提出解決方法。企業參謀的案例雖然追不上時代潮流,但思考方式是值得學習。

分析部門的負責人,很多時候資源是極為有限,包括缺乏足夠數據的情況下,要求為業務作出直覺判斷。(Freepik網上圖片)

分析部門的負責人,很多時候資源是極為有限,包括缺乏足夠數據的情況下,要求為業務作出直覺判斷。(Freepik網上圖片)

筆者作為分析部門的負責人,很多時候資源是極為有限,包括缺乏足夠數據的情況下,要求為業務作出直覺判斷,因此推動我不斷在實戰中摸索更多的思考方式,特別是定量分析以外的學問,更開始關注幾本相關書籍,包括《眨眼之間》(Blink)、《洞察力的秘密》(Seeing What Others Don’t)等。

當中丹尼爾被兩位作者多次提及,也可以說丹尼爾是研究非確定性決策分析的先驅。至於新書《噪音:人類判斷的一個缺陷》的內容介紹,筆者留待下回分解!

(編者按:車品覺著作《覺悟.大數據》現已發售)

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