如何根据数据做不同的决策？

现在每个人都在谈论大数据、数据分析、机器学习，但这些都是手段，决策是我们的目的，发挥数据的价值，看看你周围的工作决策，然后决定使用什么样的数据，如何使用数据来改进他们，我们首先看到一个小例子：有100人向你借钱，每人借100元，他们愿意一年后还你115元（因为隔壁老王借，也想还这么多），现在问题来了，你借还是不借，借给谁？既然赚的钱已经固定了，一年后最多赚1500元，总收入:(115-100)*100=1500元，对你的决定最重要的是:有多少人不还钱，有多少人不还钱。既然赚的钱是固定的，一年后最多赚1500元，总收入:(115-100)*100=1500元，对你的决定最重要的是:有多少人不还钱，有多少人不还钱。现在有人说:我不能告诉你谁不还钱，但我可以告诉你目前不还钱的人的比例。这个数据有用吗？答案是：有用的，因为在你得到这个数据后，你可以根据这个数据做出不同的决定：如果这个比例高于15%，你就不能借钱，因为超过15个人不会还钱，损失的钱超过1500元，这不划算；如果这个比例低于15%，你可以借钱赚钱；现在这个人告诉你，10个人中应该有一个不还钱，比例如图所示:只有总概率，应该借给谁？都应该借出去。都应该借出去。因为你可以收1500元的利息，10个人不还钱，赔1000元，最后赚500元。如果你只借给其中50个人，你只能赚250元。借的人越多，赚的越多，最多赚500元。接下来，有人来对你说：兄弟，我通过过去的数据分析开发了一个预测模型，可以告诉你谁不回来，绝对准确，可以卖给你，你想买吗？答案是:可以买，但不能太贵。我们可以计算一下，如果你卖了这个模型，知道哪10个人不还钱，如下图所示:完美预测，你只会借给其他90个人，而不是10个不还钱的人。你最后赚的钱是(115-100)*90=1350元，比原来最多赚500元的时候多850元。如果这个模型的价格不超过850元，但现实并不完美，世界上没有完美的模型，但不完美的模型也很有价值。如果这个模型可以给出它的判断，但只有7个被判定为坏人，他们真的不还钱。另外，90个认为是好人的人中，还有3个不还钱。你会买这样的模型吗？假如买了，多少钱比较划算？让我再计算一下。这个模型的效果如图所示:不完美但有用的预测。根据这个模型，我们还是会借给判断模型好的90个人，其中三个不还钱，最后赚的钱是(115-100)90。–3100=1050元，比原来最多赚500元还是550元，如果这个模型的价格不超过550元还是值得的。通过这个故事，我认为有几点可以解释：数据可以减少决策的不确定性，从而提高决策的效果，例如，从一开始，完全确定谁不会还钱，最后，确切知道谁不会还钱，确定性越来越高，决策效果越来越好，反映了数据的作用。数据的价值取决于决策。如果我有10万元，可以借给1000人，那么这个模型卖1000元，也值得买。数据的价值不是孤立的。不完美的数据也有价值。关键是如何量化这个价值。世界上没有完美的数据模型，但有些模型是有用的。只要他能让你的决定更好，即使是一个小小的改进，也能对一个足够重要的问题产生巨大的价值。