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美国的著名游戏门户平台Steam(1)也非常繁荣，在这个平台上每天都有新的游戏发售，也有玩家在平台上对战和交流，更有周边的出版物、硬件、纪念品可以买卖。可以说，Steam形成了一个非常良性的游戏平台生态。Steam本身不做游戏开发，只负责提供流量入口和支撑服务，并从中抽取一定量的佣金，各个游戏的“生死”由市场决定。这样的方式解放了游戏开发人员，也解放了Steam平台自身，大家都在做自己更擅长的事情，而把和主业无关的东西“外包”给别人——这绝对是重要的决策原则。
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数据科学家养成手册 [:1700503676]
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17.3.4 留得青山在
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任何时候都不要动辄采取“不成功，则成仁”的赌徒心态，尤其不要轻易把自己的生命和名誉投入到一些成功率极为不确定的决策中，因为它们都是不可再生的。换句话说，这种损失是无法用金钱挽回的。所以，不要责怪一些企业的负责人总是对决策问题谋而不决，他们自然有自己的苦衷，而这种“不决”恰恰是一种对企业负责任的表现。
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越是对公司的格局和现金流影响重大的决策，就要越谨慎地做出——没办法，这种投入中的I足以使一个公司翻盘的“血库”耗尽。所以，公司几乎在任何情况下都相对更欢迎那种I和T的值都比较小的项目决策。靠大量试错来遴选适应客观需求的项目，不是因为决策者不够聪明，而是因为客观认知太有限。所以，对ROI涉及的指标R、I、T的评价永远都是片面的，永远都有判断不准的概率存在。这种局限性来自人类认知本身，只能尽量减少，无法完全克服。
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不必纠结，我们只需要把握以下原则。
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（1）大趋势要正确
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从整个人类历史发展进程来看，整体趋势就是那些能改进生产力、发展生产力的科学技术会被传承和发扬。因为这种技术本身就在产生利益，所以必然会受到欢迎。而决策对象是一个改进生产力或发展生产力的项目，所以应该在全社会范围内受到追捧。
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中短期的趋势也可以做参考。这种趋势通常是由因各种各样的事件刺激而产生的“市场情绪”造成的。例如，AlphaGO战胜李世乭之后的围棋热卖，以及一些深度学习领域的科普书籍一度畅销，就是中短期的趋势。至于它们是否一定会形成中长期的趋势则不确定，起码围棋应该不会长时间热卖。而由于深度学习会间接帮助改进和发展生产力，所以从这个角度来说，深度学习领域的科普书籍畅销所形成的长尾或增长趋势要比围棋热卖来得更长久。
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（2）以小迭代为主
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短期与快速试错，不要随便赌上整个公司的身家性命。
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（3）以人为本
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不要被理论束缚。人生在世界上就会有各种需求。我的观点是，只要这个需求主张能够与其他方面的需求主张互相满足，就构成了产生最基本的市场交易的要件。只要这种交易中没有故意的欺瞒或者胁迫，能够顺利成交，就基本可以认定为公平。
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在交易的过程中，可能会有人认为某种交易的产生并不公平。造成这种情况的原因通常有两种，一是信息不对称，二是自身不得已（客观原因）。所谓“信息不对称”，是指一方由于掌握了更为灵通的市场信息或者对市场变化的把握更为准确，所以可以进行一些看上去“不公平”的低买高卖行为。“自身不得已”的客观原因很多，例如因为急于将一些项目或者产品变现，所以愿意以远低于市场价的价格来换取成交时间的缩短。
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不要忘记，对市场这种博弈环境来说，任何条件都是交易的核心要件，缺一不可。一个市场博弈者的选择是自由的，既然选择是基于当时自己认为最好的条件做出的，就别再不断纠结是否公平的问题——公平与否同样是自己强加给自己的（信息不对称；自身不得已）。但如果交易虽然满足了这两者的利益互补关系，却伤害了第三者的利益，那么这种行为在大环境内会受到受损方的压制，其博弈就要看这两种力量的对抗究竟各自胜算几何。还是那句话，“仁者见仁，智者见智”。
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数据科学家养成手册 17.4 本章小结
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数据决策的核心在于对这个公式的灵活运用。只要运用得当，基本上可以帮助企业在很多问题上快速得到一个足够好的解。而且，该公式的应用极为广泛。
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决策对大部分企业而言都是一个艰难的问题。由于太多的问题无法做到有效的量化或量化成本过高，例如名誉、品牌影响力、科技水平等，导致企业还是喜欢用“拍脑袋”的方式做决策。那么，这种量化服务的固定化或者统一化是不是同样能够作为一种产业呢？我们不得而知，但是这件事一定值得人们思考与探索。
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在对抗犯罪领域，也可以应用这种模型来进行分析和决策。在制定战略级的法律法规，特别是在制定政策制时，通常都是从宏观上诱导大量的社会人员从事合法劳动，以提高整个社会的ROI。在采用战术级的侦查、防范等手段时，通常都是用有限的或尽可能低的成本投入来压制犯罪嫌疑人的ROI。例如，银行的密码系统会采取多种防范措施（在信道上使用2048位的非对称加密），这样即使信道被不法分子监听，其破解的ROI将变得极为低下（要花几十万年的时间才能非法获利几百万元，显然不可行）。再如，在治安较差的路段加装监控装置，使犯罪嫌疑人的行踪更容易被发现和监控，从而提高其犯罪成本，降低其犯罪的ROI。这些都是很好的例证。
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(1) 官网地址：http://store.steampowered.com/。
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数据科学家养成手册 第18章 案例分析