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文/怪熊

「大數據」成為新一波市場「寵詞」,屬虛華的「題材」居多,不過,一部分由於調查報導推波助瀾,量化分析的威力慢慢走出學院與企業。政黨票該怎麼投?與其說破嘴,不如直接玩玩看「政黨票計算機」。小碧潭站有沒有可能是因為特權或某些方面的利益而設?測量捷運站涵蓋的運輸區域後,你或許會朝「可能」靠近一些。大樂透開獎,包牌值不值得?怎麼包更有利?從數字著手思考,通常能改善決策品質,因為數字至少提供你一種不為你(不怎麼可靠的)意志而轉移的觀點,不論報喜或報憂你都無從迴避。

未經正式訓練,我們可能跟量化分析師恐怕有雲泥之別,然而培養量化思考的習慣卻沒有想像中困難,書市中有很多入門書籍可參考,怪熊小編要推薦的是《輕鬆搞懂數字爆的料》

推薦的理由,首先是:它不會太淺。坊間同類書籍為求人人都願意開卷,反而導致許多人浪費時間卻無益。作者固然寫得老嫗能解,卻在簡單的主題上蘑菇太久,索性就停留在淺薄層次上,讀者順順讀過去,充其量只能「講個大概」。本書並不畏於丟出「配適度檢測」或列表說明各種變項的差異與測量時機,並且直接給你一套思考架構。

其次,本書一邊講解思考方式,一邊帶給讀者許多實際能使用的資源。比方說哪裡能找到量化分析師?結構與非結構資料分別該用什麼工具輔助分析?於是讀者學成心法(思考架構),接著就能四處練招式了。

第三,有趣的是第四章「溝通與行動」。簡單說,我們不但自己要培養量化思考的習慣,還要顧及如何傳達思考的結果。量化分析的過程可能是繁複的資料整理(賦予結構)、方程式與統計工具,但直接丟數據的效力,不如把一則故事說得動聽。也就是說,得出一定結論後,要想辦法包裝,捨去辛苦整理資料與苦思的技術性過程(其實真的沒有人在意),留下分析得出最精華的洞見。溝通的過程也很需要琢磨。

在茫茫入門書海當中,《輕鬆搞懂數字爆的料》算是不錯的入門書。作者從未妄想讀者能一步登天,但也不至於輕視讀者,當能適切地讓入門讀者掌握這門技術的輪廓。

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