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数据科学家养成手册 [:1700503671]
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17.2.2 数据胜于雄辩
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现在，绝大多数企业，尤其是中小型企业，在做决策的时候往往是几个主要负责人坐在一起“拍脑袋”，能够依靠数据进行决策的凤毛麟角。为什么呢？因为数据决策的成本目前仍然比较高，实施的难度也比较大。
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这是一个客观现象。在整个“实践篇”，我们用大量篇幅描述了完整的数据生命周期，从数据的生成和收集，一直到数据的可视化和分析，整个过程非专业人员很难较好地完成。对很多中小型企业来说，自身的生存状况还不允许其每位领导者都采用这样“完美”的方式去完成决策——成本是硬伤。
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不过，我还是强烈建议，即使是几个主要负责人在一起“拍脑袋”，如果想让方案更有说服力，仍然要有数据或数字作为观点的支撑。用数字说话有如下好处。
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第一，直观。数字是不需要人们再去想象的东西，该是多少，就是多少。如果有图表作为辅助那就更好了，其好处在前面我们不止一次讲过——加强视觉冲击，从而加深印象。
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第二，清晰、准确。数字的表达具有准确性，其程度描述是非常清晰的。如果不使用数字，在讨论问题的时候应该如何阐述结果？“很多”、“不太多”、“差不多挺多”、“非常多”、“特别多”——这几个词表述的内容到底哪个最多？具体有多少？基于这种表述的内容显得苍白无力，讨论也无法继续下去。
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第三，改进方便。改进方便有两方面的含义。一方面，经过一段时间的决策实施后可以观察相关数字的变化，例如一些关键指标值。如果改观程度较大或者符合预期，就说明决策有效；反之，就要重新审视其中的问题。另一方面，这些数字可以进行组合与叠加，形成丰富多样的，这为评价方式的改进提供了绝好的数据基础。
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在数据决策中很多朋友会有困惑，其中之一就是：我的数据不太准确，决策会不会出问题？我的观点是：数据准确比不准确强，不准确比没有强，只要不是完全没有依据或者故意误导决策即可。而且，不同的统计来源或统计规则所产生的数据，即使有同样的标题，也不要轻易拿来做对比。这种“刻舟求剑”式的错误不应该出现在现代企业中智者的大脑里。
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数据科学家养成手册 17.3 这是风险博弈
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说到底，决策永远都是风险博弈的问题。所谓风险博弈，用最简单的视角去看，只有两个因素——“得”与“失”。
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这里说的“得”与“失”，可以和前面所说的“利”与“害”分别做同义解释。决策无非就是权衡这些“得”与“失”、“利”与“害”的关系。从前面讨论过的哲学观点去忖度，很快就可以看到“利”与“害”之间的转化是多么方便。
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17.3.1 性价比优先
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在投资领域有一个专业的缩写名词“ROI”，即“投资回报率”（Return on Investment）。ROI以一个时间周期为单位，用投资回报的资本数量除以投资金额。这种方式很容易被人理解。例如，我们平时在银行或者理财机构看到的诸如“某基金产品，投资回报率为年化7.5％”，意思就是：如果投资100万元，那么一年后将拿到本金100万元再加上利息7.5万元。有了这种方式，在做投资决策的时候，人们都会比较不同金融产品的ROI，哪个高就投资哪个。不过有些投资机构很不厚道，在宣传中隐去很多细节信息和复杂的兑现条件，相信不少人都吃过亏。
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ROI这种方式不仅在投资领域有应用，在其他企业的决策中也常常会用到。例如，广告商会向广告主许诺ROI的提升指标。在投放某种广告的情况下，花费为I，收益为R，ROI的计算方法是：
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其他企业同样有这样的账可以算。例如，举办一次企业宣讲活动，花费经费为I，期望的R是在此后一周内销量提升的部分，也就是活动举办后一周的销量总额与活动举办前一周的销量总额的环比差值，同样可以使用这种方式进行计算。这种账很好算，而且可以应用于所有可以评价出花费I和收益R的场景。
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相信细心的读者朋友可能会发现，这里的分母是I。那么，如果I特别小，岂不是收益巨大？甚至，如果I的值是0，那么ROI是不是就是理想中的无穷大了？现实并不是这样啊。
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没错，刚刚这些例子中，我们说的花费I都是割裂的。一个公司或一个团体的成本计算不会采用这样的方式。如果要计算，I中要包括平摊成本及时间成本。
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为了把这个模型叙述清楚，我们要严谨地对其进行改造：
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R是由本次决策带来的直接收益，要注意用类似刚才的环比差值的形式减去这次计算中的“背景噪声”。