一百多年前，基于实效的医疗（EBM，Evidence-Based Medicine），也称为循证医学，极大地改变了医学界。之前的个人经验摸索，师傅带徒弟，独门秘籍，一下子被统计分析所取代。这种起源于流行病学的统计技术，进而迅速应用到经济和经营领域，对政府、机构和工商企业的科学决策，起到了革命性的推动作用。

　　那么，数据和统计分析究竟有什么价值呢？做出最佳判断的思考方式。统计分析的结果，只是指导你做出最佳决策并坚定行动，但它并不代表决策的结果。叶敦明认为：执行的过程，会出现一些事情，不符合事前的统计分析，这需要随机应变与果断决策。当然，这些“意外”的数据，也会进入下一轮“收集数据、进行分析”环节，从而得出更好或更适用的新答案。

　　数据统计的基本逻辑：假设和验证，这与商业决策完全一致。大胆假设，考验你的创想力，对一个行业或产业，有没有自己独特的观察与领会，进而差异化的选择。小心求证，则是在可能的选择方案中，找到最可行的那一个。

　　有选择，才有决策，而选择，也有自己的支撑技术：数理知识和计算机技术。技术的进步，推动了验证的正确率，可假设的创想力与洞察力，却无法用技术来替代。假设，属于商业智能，与一个国家的人才综合素质密不可分。这里面，阅读能力与统计分析，最为重要，它们构成了通才的最坚实根基。

　　阅读能力，每个人的必备能力，它决定了你的理解、分析和反思水平。职场人士，容易沉浸在自己的天地里，慢慢忽略了大环境的变化，对其他关联学科也关心不多。这就造成了决策的近视症（凭经验和直觉），以及自负症（觉得自己什么都看懂了、看透了）。这么说吧，统计思维，也是当今社会人的必不可少的能力，对于炒股、买房或买车这样的民生大事，以及企业战略制定、政府重大决策，都能派上大用场。

　　统计分析离不开数据，数据越多，分析的结果越准确。可是，大数据靠积累或购买，时间、管理水平和资金要求高，一般人玩不起。而从现有数据（企业的，社会的，行业的）进行挖掘，也能解决大多数预测或判断的大问题。

　　第一招，通过数据深度挖掘，展开有意义的假设，找到有价值的信息。用假设之长，克服数据量之短，再用扎实的验证功夫，迅速检验和判断假设的正确性。很多预测未来的大决策，比如战略兼并、海外扩张，或者是高铁大建设。

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