学习大数据管理指南

1、一、开始补课要想听懂宽客在说什么，最好记得大学统计学的基本内容，否则需要去补补回归分析、统计推断和实验设计的课，或者报考项目数据分析师进行学习。你应该理解推出结论的过程，并适时质疑模型假设是否站得住脚。

2、二、找到合适的宽客卡尔·肯普夫（KarlKempf）是英特尔工程决策团队的负责人之一，人称“超级宽客”。他常常说，高质量的定量决策“无关数学”，而全在于“关系”。分析师和决策者需要深层次的相互信任，能够自由地交换信息，沟通想法。不过众所周知，沟通往往不是技术人员的强项。有人曾打趣说，“你跟宽客说话的时候，十个有九个盯着自己的鞋，剩下那一个盯着你的鞋”。话虽如此，能正常沟通的分析师大有人在：宽客不都是数学狂人，也愿意在商界大显身手。

3、三、抓好首尾环节正确提出问题是大数据决策最重要的一环，最考验你的经验和直觉。但假设终归只是假设。严谨的分析方法能检验，你提出的假设是否如实描述了世界的运转。此外，还需关注大数据管理流程中的最后一步：向其他高管呈现分析结果。很多分析师不注重沟通，有时你必须亲自出马。数据分析实际就是“用数据讲故事”。

4、四、多提问美国前财政部长贽弘兑苎劳伦斯·萨默斯曾在一家量化对冲基金担任顾问。他告诉我，那份工作的主要职责就是“找焱抨防梏茬”：向智力过人的分析师提出有挑战性的问题，促使他们重新审视自己的假设和模型。经受这样的考验，会使分析团队反省和改进他们的工作。比如几个基本问题供参考：1）你的数据来源是什么？2）样本在多大程度上精确反映总体？3）样本是否包含异常值？对结果有何影响？4）你的分析依据哪些假设？在哪些情况下假设可能不成立？5）为什么你选择了这种分析方法？有没有可能使用其他方法？6）是否有可能错把非独立变量当成了独立变量？其他分析模型有可能更清楚地揭示因果关系吗？

5、五、鼓励质疑我们都知道，数字会说谎，骗子最喜欢用数字骗人。永远不要指挥分析师：“看看能不能用数据支持我的想法。”相反，应树立尊重事实的风气。如默克集团分析团队负责人所说：“管理层希望我们以中立、客观的精神，只为股东利益服务。”很多资深管理者乐于看到分析师在决策过程中唱反调，期望形成鼓励质疑的企业文化，让预测模型越来越精确。加里·洛夫曼也是质疑文化的倡导者：“在所有人都拼命讨好上司的地方，更有必要树立实事求是的风气。”