身處大數(shù)據(jù)時(shí)代，無論是金融服務(wù)、消費(fèi)品、旅游交通，還是工業(yè)產(chǎn)品領(lǐng)域，企業(yè)若想在行業(yè)內(nèi)爭(zhēng)得一席之地，必須借助數(shù)據(jù)分析的力量。企業(yè)需要更全面的管理者與“寬客”（quant，定量分析師或金融工程師——譯者注）搭檔，有效利用他們的分析，達(dá)成高質(zhì)量決策。

如果你通曉寬客的語言，一切好說（例如凱撒娛樂（CaesarsEntertainment）的加里·洛夫曼（GaryLoveman），麻省理工學(xué)院博士；亞馬遜的杰夫·貝索斯，普林斯頓大學(xué)電氣工程、計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)士；谷歌的謝爾蓋·布林和拉里·佩奇，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)博士肄業(yè)）；但一般高管的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)還停留在大學(xué)本科水平?；蛟S你能熟練使用電子表格，看懂條形圖和餅狀圖，但如果碰上復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，你的數(shù)學(xué)恐怕不夠用。

如今大數(shù)據(jù)已全面介入決策制定，這場(chǎng)革命中的你，如何自我定位？如何避免失敗的命運(yùn)，帶領(lǐng)企業(yè)力爭(zhēng)上游，至少不落伍？本文根據(jù)大量高管采訪寫就，結(jié)合了筆者的教學(xué)與咨詢經(jīng)驗(yàn)，可為數(shù)盲管理者提供基本參考。

首先要記住，作為數(shù)據(jù)分析的實(shí)際使用者，你的任務(wù)是判斷模型與現(xiàn)實(shí)的相符程度。承擔(dān)這一重要職責(zé)，需要管理者進(jìn)行自身調(diào)整，轉(zhuǎn)變心態(tài)和思路，并適當(dāng)補(bǔ)充專業(yè)知識(shí)。具體來說，可以從下列五方面著手：

一、開始補(bǔ)課

要想聽懂寬客在說什么，最好記得大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本內(nèi)容，否則需要去補(bǔ)補(bǔ)回歸分析、統(tǒng)計(jì)推斷和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的課。你應(yīng)該理解推出結(jié)論的過程，并適時(shí)質(zhì)疑模型假設(shè)是否站得住腳。（參見邊欄“從數(shù)據(jù)分析到?jīng)Q策制定——六大關(guān)鍵步驟”。）

二、找到合適的寬客

卡爾·肯普夫（KarlKempf）是英特爾工程決策團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人之一，人稱“超級(jí)寬客”。他常常說，高質(zhì)量的定量決策“無關(guān)數(shù)學(xué)”，而全在于“關(guān)系”。分析師和決策者需要深層次的相互信任，能夠自由地交換信息，溝通想法。

不過眾所周知，溝通往往不是技術(shù)人員的強(qiáng)項(xiàng)。有人曾打趣說，“你跟寬客說話的時(shí)候，十個(gè)有九個(gè)盯著自己的鞋，剩下那一個(gè)盯著你的鞋”。話雖如此，能正常溝通的分析師大有人在：寬客不都是數(shù)學(xué)狂人，也愿意在商界大顯身手。

三、抓好首尾環(huán)節(jié)

正確提出問題是大數(shù)據(jù)決策最重要的一環(huán)，最考驗(yàn)?zāi)愕慕?jīng)驗(yàn)和直覺。但假設(shè)終歸只是假設(shè)。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龇椒軝z驗(yàn)，你提出的假設(shè)是否如實(shí)描述了世界的運(yùn)轉(zhuǎn)。

此外，還需關(guān)注大數(shù)據(jù)管理流程中的最后一步：向其他高管呈現(xiàn)分析結(jié)果。很多分析師不注重溝通，有時(shí)你必須親自出馬。數(shù)據(jù)分析實(shí)際就是“用數(shù)據(jù)講故事”。

四、多提問,學(xué)會(huì)提問

美國(guó)前財(cái)政部長(zhǎng)勞倫斯·薩默斯曾在一家量化對(duì)沖基金擔(dān)任顧問。他告訴我，那份工作的主要職責(zé)就是“找茬”：向智力過人的分析師提出有挑戰(zhàn)性的問題，促使他們重新審視自己的假設(shè)和模型。經(jīng)受這樣的考驗(yàn)，會(huì)使分析團(tuán)隊(duì)反省和改進(jìn)他們的工作。

比如幾個(gè)基本問題供參考：
1）你的數(shù)據(jù)來源是什么？
2）樣本在多大程度上精確反映總體？
3）樣本是否包含異常值？對(duì)結(jié)果有何影響？
4）你的分析依據(jù)哪些假設(shè)？在哪些情況下假設(shè)可能不成立？
5）為什么你選擇了這種分析方法？有沒有可能使用其他方法？
6）是否有可能錯(cuò)把非獨(dú)立變量當(dāng)成了獨(dú)立變量？其他分析模型有可能更清楚地揭示因果關(guān)系嗎？

五、鼓勵(lì)質(zhì)疑

我們都知道，數(shù)字會(huì)說謊，騙子最喜歡用數(shù)字騙人。永遠(yuǎn)不要指揮分析師：“看看能不能用數(shù)據(jù)支持我的想法。”相反，應(yīng)樹立尊重事實(shí)的風(fēng)氣。如默克集團(tuán)分析團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人所說：“管理層希望我們以中立、客觀的精神，只為股東利益服務(wù)?！?/span>

很多資深管理者樂于看到分析師在決策過程中唱反調(diào)，期望形成鼓勵(lì)質(zhì)疑的企業(yè)文化，讓預(yù)測(cè)模型越來越精確。加里·洛夫曼也是質(zhì)疑文化的倡導(dǎo)者：“在所有人都拼命討好上司的地方，更有必要樹立實(shí)事求是的風(fēng)氣?！?/span>