一般大眾中，大多數(shù)人(包括企業(yè)管理層)并不真正了解分析方法。要靠數(shù)據(jù)科學家們給他們上這節(jié)課。
上個月，前NBA球員，現(xiàn)電視籃球分析員查爾斯·巴克利說出了一些他對于分析的理解，頗為有力。休斯頓火箭隊的經(jīng)理DatrylMorey為人所知的一點就是，他的許多球員決策都是基于數(shù)據(jù)分析的，巴克利批評他這一點，說Morey是“相信分析的傻瓜之一”。
許多人對分析學作用的理解都和巴克利一樣。波士頓的麻省理工Sloan體育分析會議上，ESPN體育中心的主播JohnAnderson多次申明表明他的觀點，他相信分析學，他還“想改變?nèi)藗兊南敕ǎ屗麄円蚕嘈拧?rdquo;
我并不知道數(shù)據(jù)分析竟然是一個可信可不信的東西。它已經(jīng)存在了成千上百年，被證實了無數(shù)次，今天卻仍然未成定論，想想就覺得奇怪。
但是這些評論人表達的意見，也反射出了公共對于數(shù)據(jù)分析的理解——幾乎是需要人們相信的魔法——同時也映射出，數(shù)據(jù)科學家還有許多工作要做，才能改善公眾對數(shù)據(jù)分析的理解。
來自管理層的疑問
不清楚狀況的不止運動員。企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)科學團隊經(jīng)常會表達他們的沮喪，因為他們的分析只被作為決策制定程序中的多個因素之一。管理層的決策并不是真正意義上數(shù)據(jù)導向的，決策還是遵從“薪資最高者的意見”。
不幸的是，一些主管們只要遇到一次數(shù)據(jù)分析失誤，就會對它失去信心。但是失誤是不可避免的。連最強的數(shù)據(jù)科學團隊也不能保證100%正確。將決策制定基于數(shù)據(jù)，只是為了相比基于直覺，做出正確決策的幾率更高。但是即使預測模型也只能達到75%的正確決策率，而如果是這剩下的25%的情況，它就會在整個公司面前信譽掃地。
管理層的支持是分析項目的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)分析團隊可以采用幾種方法改善管理層對于分析的理解，如果順利的話，爭取支持。首先，他們需要改進自己交流研究結(jié)果的方式。他們應該試著解釋數(shù)據(jù)為什么支持某一建議，而不應該單純告訴決策制定者某個策略是正確的，因為數(shù)據(jù)顯示如此。
二月份在拉斯維加斯召開的TDWI經(jīng)理峰會上，Archipelago信息戰(zhàn)略公司的經(jīng)理合伙人Mike Lampa推薦聘請數(shù)據(jù)記者，記者需要理解分析概念，但是他/她主要需具備出色的交流能力。解釋工作并不應該總落在數(shù)據(jù)科學家肩上。
公開數(shù)據(jù)參數(shù)
分析團隊應當承認他們研究結(jié)果的局限性。經(jīng)理們一開始就了解到模型具有可計量的失誤可能，這樣如果模型沒有給出正確的建議，他就不會覺得那么失望。
承認數(shù)據(jù)集中的偏見和局限也非常重要。基本數(shù)據(jù)分析方法可能非常完善，但是這些因素會限制分析的有效性，且并不能始終做到對其進行討論。解釋清楚這種限制，能夠幫助建立與經(jīng)理的互信，以防發(fā)生分析失誤。
當前數(shù)據(jù)科學家們要做到已經(jīng)有很多了，但是也許是時候給他們的工作添上一條新條件了，那就是教育者。公眾的大多數(shù)不能完全掌握數(shù)據(jù)分析是既成事實。不論喜歡與否，數(shù)據(jù)科學家都需要更加努力，確保讓公眾明白他們的工作價值所在。
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