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企業和組織機構的決策會受許多因素影響，包括個人經驗、直覺、檢測，或者，資料與分析。《魔球》這本書講到量化分析在職棒的應用，但就如書中描寫的，根據分析做決策並不保證有好結果，但量化分析能讓運用的人略占優勢。幾乎各行各業都有證據顯示，憑靠量化分析所做的決策較為正確、精確，成果也較好。

在商業世界，傳統量化分析主要用於輔助組織內部的決策，比如，「這項產品該訂價多少？」或者是，「該辦什麼促銷活動，來吸引這名消費者購買我們的商品？」然而，在大數據的環境裡，量化分析卻常用來為客戶開發新產品或新功能，例如，谷歌用來計算網頁排名的「網頁級別演算法」（PageRank algorithm）、社群網站LinkedIn的「你可能認識這些人」功能，以及遊戲軟體公司星佳所開發的新遊戲。這些都是決策模式，有的由公司自行決定，有的受到客戶左右。也只是九牛一毛，其他產業和公私部門，比如政府、醫療機構、運動界等，都可列出類似的清單。

決策者考慮各種做法時，資訊來源有兩種，一種是量化分析資訊，另一種是非量化資訊來源。源自非量化資訊來源的包括直覺、經驗、約定俗成的做法、道聽途說、猜測，這些有時也管用，卻有弊病。就算決策經驗再老到，也未必能放諸四海皆準；猜測的風險本來就大。一般來說，人不該相信直覺，多數人過於依賴直覺決定事情，但許多經濟學理已經認定（例如行為經濟學），單憑直覺無法妥善處理經濟問題。

儘管量化分析好處多多，卻不是任何決定都得靠它。如果事情沒那麼重要，或是個人有特殊偏好，就不必費事蒐集、分析資料；需要快速決定時，可能也沒有時間分析。重複性的決策、有時間做分析的、重要到值得投資人力物力的決策，才適用於量化分析。

（摘自《輕鬆搞懂數字爆的料》，天下文化出版）

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