数据驱动力：企业数据分析实战

数据驱动型文化

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写，但在

20

世纪

20

年代，大部分转而使用被动语态

7

，这种风格延续至今。

虽然人们认为被动语态读起来有点无趣，但它的确能强化一种概念：结果更多的是关于实

验设置和数据本身，而不是关于人或者实验者。

数据驱动型组织也应该鼓励客观态度。如果网站的

A/B

测试显示

，相比现有的较小按钮，

更大的结算按钮不会增加收益或提高转化率，那就保持现状吧。这不是谁的错，只是世界

本就如此。不要因此而难过，相反，应该庆祝发现了一个有价值的新数据点（因为你可以

用额外的屏幕空间放其他内容）。

Michele Nemscho

进一步说：

要接受异议。质疑现状很好，只要有数据证明。并不是所有企业的管理层都能够

接受异见，如果构建数据驱动型环境是你的第一要务，那么应该接受一定的异

议，甚至在某些情况下奖励异议。有了首席管理层的支持，你需要让员工在你的

数据中打破常规。经过数据验证的新想法是积极创新的绝佳起点。

10.5

　迭代

、

学习型的文化

错误是发现的入口。

——

James Joyce

第

9

章讲

到，问责制度的缺失被视作决策者的一个关键问题。应该有人去记录，因为这不

仅能让决策者负起责任，还能让组织学习和成长。例如，在前瞻性的活动（如预测建模）

中，反馈循环的设置非常重要，它可以让你频繁地回顾结果、钻研个案（这称作误差分

析）以及了解如何改进。

我曾在

One

Kings Lane

担任数据科学家。这是一个家居限时抢购网站，我们每天早上上架

约

4000

件商品

，其中约

60%

是网站从未销售过的。（这些商品都是限量的，只会上架三

天或直到售完为止，一般不到三天就能售完 ...