預測——數(shù)據(jù)分析的終極目標

預測是數(shù)據(jù)分析的終極目的預測的必要性和誤差的必然性經(jīng)驗預測法

類比預測法慣性法與時間序列分析邏輯關(guān)系預測法

1.3?經(jīng)驗預測法

經(jīng)驗預測法是最為傳統(tǒng)的預測法。如果我們有了豐富的生活閱歷和工作閱歷，并積累了豐富的經(jīng)驗，那么我們對事物的判斷就會更加準確，從而能夠做出更加合理的決策。一家公司在招聘高管時首先考察的是經(jīng)驗，其次才會考察學歷。在考察學歷時，他們不是要考察應聘者在大學中學習的知識，而是考察其所上的大學是否能夠證明其優(yōu)秀。考察應聘者大學的專業(yè)和學習成績是招聘應屆畢業(yè)生的做法，不是招聘高管的做法。企業(yè)在招聘優(yōu)秀的高級人才時會更加關(guān)注應聘者的工作履歷，更加關(guān)注他在其他公司中做出的成就。同時，根據(jù)“經(jīng)驗”，我們認為一個優(yōu)秀的人才一般都在優(yōu)秀的公司中，所以企業(yè)會更加看重應聘者是不是在優(yōu)秀的公司中工作過，這些都是為了佐證應聘者擁有豐富的相關(guān)“經(jīng)驗”。這也是為什么越是優(yōu)秀的公司支付的薪酬越低，因為在這樣的公司工作能夠給優(yōu)秀的人才“鍍金”，能夠提高他們的職場價值，讓他們在以后的招聘中增值。而一般的公司需要給優(yōu)秀的人才支付更高的工資才會吸引他們加盟。為什么？一方面因為這些公司的品牌不能為個人品牌鍍金，所以就需要支付溢價；另一方面，這些公司不夠強大，穩(wěn)定性差，影響個人職場的穩(wěn)定性。所以，越是優(yōu)秀的公司，在人才招聘方面的成本越低，而越是不太強大的公司，用人成本越高——因為我們過度依賴經(jīng)驗來管理。

經(jīng)驗預測法在生活、工作中有大量的應用實例。人們最容易用自己過去的經(jīng)驗做出判斷，所以人們幾乎每刻都在做著經(jīng)驗預測。

量化的經(jīng)驗預測是一種數(shù)據(jù)化的方法。單純依靠少數(shù)人的預測往往風險比較高，因為每個人的生活經(jīng)歷都是有限的，并且看問題的視角也是有局限的，所以對于重大決策，在沒有其他更好的方法可以預測時，需要讓更多的人一起利用經(jīng)驗來預測，這個方法被稱作德爾菲法。

德爾菲法的核心思想是：既然每個人都有經(jīng)驗，在一個行業(yè)中經(jīng)歷越豐富的人經(jīng)驗越多，但每個人都有局限，所以如果把相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)多位專家的意見聚集起來，或者在數(shù)據(jù)上聚集起來，那么這個經(jīng)驗預測就更加準確了。如果專家之間存在巨大的分歧，那么可以校驗分歧產(chǎn)生的原因，并讓專家之間相互對話，或者通過研究人員的傳話來進行校正，確保得到一個相對中肯的結(jié)果。

例如我們要估測一個市場的規(guī)模和未來的發(fā)展速度，在無法找到其他數(shù)據(jù)來源的情況下，可以采用德爾菲法，即找到這個市場領(lǐng)域內(nèi)的專家。他們可能來自行業(yè)協(xié)會，可能來自主要參與的企業(yè)，也可能來自行業(yè)投資顧問，每個人看這個市場的視角都不同。第一輪，可以問每位專家對市場規(guī)模和增速的看法，讓每個人給出一個估計值；然后把這些估計值都放到一起，看哪些人的看法一致，哪些人的看法與其他人明顯有偏差。找出這些偏差，然后對這些專家進行第二輪的訪談，詢問他們?yōu)槭裁唇o出這樣的估計值，其他專家怎樣看這樣的估計值，如何評判這個專家的意見。第二輪訪談的主要目的是分享每位專家所擁有的信息，讓專家相互評判，從而找到分歧點，有效解決數(shù)據(jù)不一致的情況。這樣一直循環(huán)下去，直到大家的看法基本相近后，得到一個估計值，這個估計值就是利用多位專家的經(jīng)驗來做出的預測，這是一個比較典型的經(jīng)驗預測的量化方法。

1.4?類比預測法

事物有很多的相似性，事物發(fā)展的規(guī)律也有相似性。例如人的成長歷程，環(huán)境相同，人的成長歷程也會有相近之處。當我們“閱人無數(shù)”后，基本上能夠判斷這個人是一個什么樣的人。

另外，人的行為習慣和思維習慣都有一致性，雖然會發(fā)生劇烈的變化，但在大多數(shù)情況下都是可以預測的。我們可以根據(jù)一個人對一件事情的反應，找到這個人的行為模式，從而預測其未來的行為模式，這就是類比預測法。

任何人都是社會環(huán)境中的產(chǎn)物，在同樣社會環(huán)境下成長起來的人會有雷同的行為表現(xiàn)方式。

人的行為模式的背后是人的心智模式。無論是九型人格學說還是MBTI的人格測試，其背后都是通過測評人的心智模式來預測人的行為模式，從而為人們找到一個比較好的職業(yè)發(fā)展路線。通過研究大量人員的行為模式，為個人以后的發(fā)展做出指導，這種方式的本質(zhì)就是類比。

通過一個行業(yè)的發(fā)展來類比另外一個行業(yè)的發(fā)展，能夠給我們更多的啟發(fā)。例如智能手機取代了功能手機，蘋果打敗了諾基亞和摩托羅拉，成為智能手機的領(lǐng)導者；而三星通過快速且深刻的變革，華麗轉(zhuǎn)身為智能手機公司，快速放棄了功能手機，成為行業(yè)的第二名。根據(jù)智能手機行業(yè)的發(fā)展規(guī)律，我們可以預測未來智能汽車的發(fā)展規(guī)律。特斯拉是創(chuàng)新型的智能汽車，不是單純的電動汽車，如果不出意外，特斯拉很可能會徹底顛覆汽車行業(yè)，那些原有的行業(yè)大佬，像通用、豐田、福特、大眾等都有可能被沖擊，在短短幾年內(nèi)汽車行業(yè)就會重新洗牌。

就像智能手機快速替代功能手機一樣，我們有理由相信（類比）智能汽車早晚會替代現(xiàn)在的功能型汽車。智能設備、智能穿戴、智能家居、智能工廠等都是不可逆轉(zhuǎn)的潮流，代表著人類發(fā)展的趨勢與規(guī)律。

如今特斯拉的第三代產(chǎn)品已經(jīng)出來了，而iPhone直到第四代產(chǎn)品——iPhone4出來才徹底顛覆了手機行業(yè)，其前三代產(chǎn)品都在創(chuàng)新和探索階段，第四代產(chǎn)品才更加成熟，才能所向披靡。研究其他行業(yè)的產(chǎn)品也有類似的規(guī)律，一般一個軟件版本在第一代到第三代都不是特別強大，但是經(jīng)過三代以上迭代之后，變化就不會太大了。對比iPhone的前三代，每一代都有巨大的創(chuàng)新，特別是iPhone 4奠定了智能手機的典范，而自此之后的變化就不再是跨越式的創(chuàng)新了。Photoshop（PS）是我們經(jīng)常使用的軟件，現(xiàn)在我們對照片進行調(diào)整都不說是修改照片，而說是PS照片，可見該軟件的盛行。如果你熟悉Photoshop軟件的歷史版本，就會發(fā)現(xiàn)Photoshop從1.0到3.0都有非常大的跨越，但從Photoshop4.0后，其功能并沒有發(fā)生本質(zhì)的變化。這也是產(chǎn)品迭代的規(guī)律。如果能夠堅持把產(chǎn)品做到第四代以上，那么產(chǎn)品基本上就能夠在江湖上占據(jù)一席之地。

所以如果等到特斯拉推出第四代產(chǎn)品時再出手，那么其他汽車制造廠商就會措手不及。iPhone4用了兩三年就徹底顛覆了手機行業(yè)，而兩三年正是消費者更換一部手機的周期，因而我們可以預測未來汽車行業(yè)的顛覆期也會是消費者平均更換一次汽車的周期。在城市中，用戶更換汽車的周期是5～7年，那么未來特斯拉第四代能否在5～7年內(nèi)顛覆汽車行業(yè)呢？讓我們拭目以待。

作為非行業(yè)的參與者，可以以“拭目以待”的方式和心態(tài)旁觀，但是如今的汽車行業(yè)的大佬們?nèi)绻彩媚恳源?，則只會成為下一個諾基亞或者摩托羅拉，這些企業(yè)需要深度研究為什么三星在手機行業(yè)洗牌的時候能夠活下來，并且保持著行業(yè)第二的成績。這個研究就可以為預測未來智能汽車行業(yè)提供類比的范例。

標桿研究也是一種類比的方法?？梢酝ㄟ^研究標桿企業(yè)的做法借鑒其經(jīng)營和管理決策。如果一家公司采用某種管理模式成功解決了一類問題，那么我們也可以采用同樣的方法來解決類似的問題。所以當我們對于某些管理問題找不到解決方案時，最簡單和高效的方法就是尋找標桿企業(yè)的做法。

如果企業(yè)在發(fā)展過程中總是很難物色到合適的總經(jīng)理，此時可以研究一下宗毅[1]在《裂變式創(chuàng)業(yè)》中的做法：通過讓員工持股的方式激勵員工內(nèi)部創(chuàng)業(yè)、內(nèi)部裂變，并通過入股投票的方式選出總經(jīng)理。

無獨有偶，筆者曾經(jīng)跟山東一家做浸膠紙的企業(yè)有過一面之緣。這家企業(yè)是全球浸膠紙行業(yè)的老大，就如宗毅的芬尼克茲是熱泵領(lǐng)域的隱形冠軍一樣，這家公司的名字叫“東宇鴻翔”，其發(fā)展壯大的歷史也采用了宗毅的裂變式發(fā)展模式，如果公司有新的創(chuàng)新項目，就從現(xiàn)有的經(jīng)理人中進行選拔，參與入股創(chuàng)業(yè)。內(nèi)部裂變使得這家公司快速發(fā)展，有效解決了員工管理問題。

類比法也有其局限性，主要的局限來自于類的可比性。類比的本質(zhì)含義是同類對比，如果不具有可比性，則類比的預測就會出現(xiàn)問題。當然，沒有兩個事物是完全相同的，我們還需要在不同的類中尋找共同點，并在這個共同點上找到差異。例如智能手機用了兩年就顛覆了功能手機，那是因為人們更換手機的周期比較短，一般為兩三年。同樣的周期應用到汽車行業(yè)就不行了。中國人換車不頻繁，而且汽車又是大件商品，價值很高，頻繁更換會讓消費者投入太大，如果智能汽車不具有顛覆性的技術(shù)應用讓消費者不換不行，那么消費者更換汽車的周期就不會是兩三年，而是更長的時間，例如5～10年。所以在類比的過程中，我們要思考可比的基礎(chǔ)是什么，從而在做出預測時，對結(jié)論進行修訂，確保預測的合理性和準確性，并在以后的過程中反思忽略了哪些重要因素，以后再進行預測時，還需要考慮哪些關(guān)鍵要素。

全文摘自《企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)分析-思路、方法、應用與工具》趙興峰著

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