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千里之堤,溃于蚁穴

最近连续有人说我“过于认真”了……当然知道这并不是一个贬义词儿,但是这样也意味着某种灵活性的损失吧。本来一个人两个人说我我是不会在意的,或者跟我生活工作没啥交集的我也不会在意的,但是偏偏是几个跟我最近接触比较多、指导我工作也比较多的,所以我就不得不格外留心了。

学经济的时候感觉,如果数学家看到我们的文章,一定会被气死的,太不够严谨了……同样的,刚开始工作的时候看到周围人写的各种report,强烈无语。这个,不仅仅是方法论的问题啊,有时候基本的逻辑都不通啊。后来曾经和若干正在读Ph.D的朋友谈及此事,感觉他们对于各种商业报告的鄙夷确实并不是无不道理的,但是仅限于理解他们的想法,毕竟除了自己手下出来的东西,其他人的东西都是不可控的,而且对所有人都要求一个很高的statistical and analytical sense完美结合,是不现实的……这个时候,才觉得自己做的最有价值的事儿,或许就是在一堆纷繁的数据里面,有一些清晰的分析策略和指标形成吧。好像学了半天经济学,最大的收获就是遇到问题不会完全的不知所措,还是知道怎么可以一层层剥开坚壳看内涵的。

千里之堤,溃于蚁穴啊。多少对于统计模型的乱用、统计结果的错误解读(前几天微博上流传着一句“很多分析师是用直觉强奸数据”),导致了后期决策的偏差。也正是因为自己接触到的都是第一手的数据,清清楚楚的可以从一行行R代码里面知道各种指标是怎么计算出来的,才可以对某些人对于结果的一厢情愿的解读、理直气壮的提出意见吧。有些事情,过分的“完美主义”是不必须的,但是统计结果和指标制定,我觉得认真还是应该是第一原则吧。

至于统计模型……我想说,看过了这么多其妙的算法啊,模型啊,其实觉得很多时候是“殊途同归”和“返璞归真”。有的时候,把握一个方向确实比多么精确的去测度一个指标更重要。在一个实际的business里面,大家关注的并不是学术界的各种指标,更多的是“好用、易用、实用”而已。像我这种有时候“完美癖”发作的,确实感到一种现实过于骨干的痛苦……但是也没有办法。毕竟你关心的,大多数人是不关心的。同样的,很多开发人员、算法设计人员关心的事儿,在我这里看来也不是那么重要……最多能理解他们,但是,亲,真的,很多事情没有你想象的那么重要的。

最后,罗嗦一句,CV毕竟是面子工程啊……亲,别乱写行不行,排版漂亮点行不行?在这个信息浩繁的时代,酒香也怕窖子深啊~


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