高成熟度的真正难点是什么?
2009-12-08 16:11
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很多朋友认为4-5级难做的原因是度量做的不好,其实我认为那只是表象,最根本的原因还是过程不稳定,2-3级的过程就没有做好,过程不稳定,反应在数据上就不稳定,MA可以做的很好,但是MA的结果可能没有管理的参考价值,建立的模型就没有意义。比如:
我们可以很准确的度量身高、体重、年龄、每天的饭量、每天饭食里葡萄糖的含量、智商。我们希望建一个模型来预测智商,假如根据上述信息建立了一个模型:
智商=f(身高,体重,饭量,年龄,葡萄糖摄入量)。
假如这个模型有统计意义,各x和y之间有因果关系,但是将你的信息输入到这个模型中,预测出来你的智商在60到140之间,你认为这个模型有实际的作用吗?不用量化预测我们凭经验都能认为你的智商基本上是在这个区间内,所以这样的量化预测有啥意义?假如模型能够预测你的智商在91到103之间,那我们认为这个模型还是很有意义的,为什么呢?因为预测的比较准确,变动的范围很窄,凭经验不能预测的那么准。可惜的是,很多现实中的公司的性能模型出来都是预测60到140之间,所以模型没有实际意义。根本原因在哪里呢?不是数据不准确,不是建模的方法不对,而是过程本身就不稳定,基于不稳定的过程输出的数据进行建模,进行预测,预测的结果也不稳定。
正如你是一个业余射击选手,我们建一个模型预测本次打靶你能打几环,预测的结果就难有意义,业余选手的过程不稳定,难以预测。如果你是一个职业选手,我们建一个模型预测本次打靶你能打几环,就会比较准确,职业选手的过程稳定,就好预测。
这便是4-5级难做的本质原因!2-3级过程稳定了,4-5级自然好做!
我们可以很准确的度量身高、体重、年龄、每天的饭量、每天饭食里葡萄糖的含量、智商。我们希望建一个模型来预测智商,假如根据上述信息建立了一个模型:
智商=f(身高,体重,饭量,年龄,葡萄糖摄入量)。
假如这个模型有统计意义,各x和y之间有因果关系,但是将你的信息输入到这个模型中,预测出来你的智商在60到140之间,你认为这个模型有实际的作用吗?不用量化预测我们凭经验都能认为你的智商基本上是在这个区间内,所以这样的量化预测有啥意义?假如模型能够预测你的智商在91到103之间,那我们认为这个模型还是很有意义的,为什么呢?因为预测的比较准确,变动的范围很窄,凭经验不能预测的那么准。可惜的是,很多现实中的公司的性能模型出来都是预测60到140之间,所以模型没有实际意义。根本原因在哪里呢?不是数据不准确,不是建模的方法不对,而是过程本身就不稳定,基于不稳定的过程输出的数据进行建模,进行预测,预测的结果也不稳定。
正如你是一个业余射击选手,我们建一个模型预测本次打靶你能打几环,预测的结果就难有意义,业余选手的过程不稳定,难以预测。如果你是一个职业选手,我们建一个模型预测本次打靶你能打几环,就会比较准确,职业选手的过程稳定,就好预测。
这便是4-5级难做的本质原因!2-3级过程稳定了,4-5级自然好做!
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