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样本越多越好吗

作者:萨姆·兰斯博撒姆 发表于:2019-01-07 样本越多越好吗

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当波士顿学院的一群学生开始对UFO目击报告进行数据分析时,他们发现位于美国华盛顿州的国家UFO报告中心自1974年开始跟踪UFO的动向以来,收到的UFO目击报告大幅增加。然而,这并不意味着天外来客的数量越来越多,而是因为该中心刚成立时,人们必须拿起电话来报告自己的发现,互联网普及后,人们只需上网填写一张表格,因此,UFO目击报告的数量急剧上升。

再看UFO以外的更多例子,我们发现数据采集成本的降低带来了多方面的价值。我们比以前拥有了更多数据。然而,管理者必须清楚地了解数据是如何生成的,以及这一生成过程会如何影响数据的价值。在可以获得的数据越来越多时,管理者应该留意哪些样本出现偏差?以下四点做法值得采纳:

了解数据的来龙去脉 今天的企业在分析从网络论坛获得的丰富且低成本的数据时,必须慎之又慎。它们必须考虑到,通过社交媒体了解到的顾客情况,可能与以往电话或书面调查的数据所反映出来的趋势并不吻合。社交媒体固然为消费者活动提供了特别详细的数据,能够让企业获得前所未有的海量个人信息。然而,并不是每位顾客都使用社交媒体,同时出于刻意塑造自身形象的需要,也不是每个人在社交媒体上都能做到坦诚。管理者必须了解自己使用的数据是来自哪里,以及数据生成之后可能会因什么而发生变化。

承认数据数量的增加并不代表数据质量的提升 庞大的数据量提供了一种虚假安慰,让管理者误以为自己掌握了“更好的”数据,而其实只不过是先前数据的权重增加。更糟糕的是,数据量的增加会让样本偏差更深地隐藏在海量信息中。管理者在试图获取更多数据之前,需要对额外数据将产生的新信息进行评估,可以先开展小规模试验。他们需要知道从数据中能够得到什么,以及如何以低成本达到这一目的。

认识到旧数据源的不完善 旧数据源自身也存在样本偏差。以上文提到的UFO目击报告为例:互联网普及之前,人们只能通过电话与国家UFO报告中心联系。由于外州人不得不考虑长途电话的成本,大多数报告都来自华盛顿本州。无论是新数据源还是旧数据源,对它们的了解都需要时间。经验告诉我们,新旧数据源各自都存在样本偏差,同时采用它们可以相互取长补短。

记住直觉仍然很重要 判断样本是否有偏差,归根结底是人类的工作。数据本身不会说话,我们需要自行识别缺失的部分。尽管人工智能和机器学习正在兴起,但我们仍然需要人类的专业知识来纵观全局,确定某个数据源反映了全局的哪个部分。管理者应当问自己:“对于业务,有哪些是数据无法告诉我们的,但我自己很了解的?” 

随着数据分析在企业内部日益普及,越来越多的人需要在分析结果前练就一副“火眼金睛”。要做到这一点,管理者必须将两种不同类型的知识结合起来:一是对数据生成过程背后细节的了解,这关乎数据的代表性;二是对业务的宏观把握和总体认知。

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