比預測未來更重要的，是改變未來 | 數據科學公開課

本文整理自尹相志老師的線上公開講座《數據無所不在》上半部分，更多乾貨內容，請觀看視頻回放。視頻配有字幕。

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數據科學心法與機器學習實戰 第一講：數據無所不在

1.「預」的本意是占卜——人類文明中最早的預測

人類幾千年的文明一直都在做預測，占星術就是最早的數據科學。

古埃及人其實是根據尼羅河空中的天狼星，走到一個特定位置，來預測什麼時候就要來大洪水。古人每天看星星，找到規律，開始有年，月的概念。也發現星星位置跟地面上的很多行為有聯繫。

中國也有不輸別人的預測。甲骨文的「預」的原始的意義是什麼？看形狀知道，預測的「預」其實就是龜甲，烏龜腹部的龜甲部分。

不管是中外，預測都跟占星，占卜有關係。

2.數據科學的精髓

數據科學最常見的用途就是預測。但單純預測類似泰坦尼克號上船員生死之類的問題，遠遠不是數據科學的全部。

如果你可以提前預測，你還能做什麼？根據預測結果做出決策，解決預測發現的問題，可能是數據科學真正的精髓。

你要怎麼確定你能理解這個世界？最好的方法就是你能預測。你能夠預測未來，就代表你對這個東西有透徹完全的了解。

通過一些事物去了解這個世界的本質，去預測後面的一個趨勢，本來就是人類過去的千年的文明一直在做的事情，只不過換了一些更科學的工具。

3.能預測還不夠，

你必須留出足夠時間做出改變

做預測要明確兩件事情。

第一個要明確的是，你要用A去預測B，前提是A必須要發生在B之前。

比如保險公司分析什麼樣的人會理賠，結果發現：只要更改過地址的人都很容易發生理賠。但這是一個偽規則：假如你搬個家，你會告訴保險公司你家搬了嗎？大多數人很容易忘了通知保險公司。因為「我想要理賠，所以我才告訴你搬家」。

第二個要明確的是，在B發生之前，就必須得到 A 的數據，你才能做預測。

使用數據時，你不但要考量預測的時間順序，而且你還必須要考量到在預測的時間點，你拿不拿得到數據。用更嚴格的標準來看，在B發生之前取得A的數據都還不夠，為什麼？你必須還要有足夠的時間讓你改變未來。這個才是重點。

我們預測的真正目的是為了改變未來，就算不能改變未來，你也應該要因為之前知道了這件事情，而讓我可以增加收益，或者是減少損失。

4.運營商客戶留存案例一：

沒法改變未來的數據預測，就是耍流氓

我之前在台灣介入電信運營商的客戶流失分析。這家運營商有自己的客戶流失模型，看起來好像很准，但總是沒用。他們有很大的資料庫，但更新周期以月為單位。每月1號到5號處理數據，到10號左右，上個月數據才能更新到資料庫里。

他們每個月會預測一次客戶流失，用上個月的數據預測本月客戶流失，比如用4月的數據去預測客戶5月會不會走。

做數據有一點像醫生，一種是數據法醫，一種是數據名醫。法醫判斷很準確，但是人死了你沒法救活。名醫可能要在發病前一年，就已經知道你有問題了，就開始幫你解決問題去治療。

沒有辦法改變未來的數據預測，就是耍流氓。數據科學未來的一個切入角度，是如何讓預測結果發揮最大的效果。只學一些演算法肯定不夠的，可能你對於營銷、經濟學、心理學也要有了解，這些東西都能夠有助於你去了解怎麼樣去用這些數據。

5.運營商客戶留存案例二：如何根據數據擬定策略，影響未來

台灣手機卡的合約一般是兩年左右，做的客戶留存模型，要提前6個月讓運營商知道這個人可能會走，也就是在合約的第18個月制定策略。

為什麼要到第18個月就開始去做？因為事實上，連消費者自己在第18個月的時候都還沒想到我要不要毀約。

運營商給客戶做一個營銷活動，客戶不一定喜歡，還要給第二次，第三次。但每個月都做營銷讓用戶厭煩。所以運營商希望做一個月營銷活動，休息一個月，三次一共六個月。而在這六個月中還可以換不同的營銷策略。

我畫出來客戶流失危險期，客戶的流失率從第22個月突然反曲點往上升高，幾個月在流失率變平坦，用戶穩定下來。只要撐過這幾個月危險期，後面就穩定了。這個圖的重點就描述出我們的策略——我們無論如何要把這個人留到續約後的八九個月，之後穩了。

為什麼強調講心法？因為同樣看到這張圖，可能大多數人只能簡單告訴你，合約結束後的第二三個月客戶流失最高。但我們還要去確定整體攻防戰術：

• 怎麼樣用數據去擬定商業戰術？
• 怎麼判斷在什麼時候開始防禦？
• 如果在六個月前開始防禦，營銷活動要持續多久

現在演算法的獲取越來越簡單，但怎麼運用數據，怎麼看待數據，怎麼讓數據成為我們解決問題的重要工具，就沒那麼容易知道了 。這個公開課，以及後續系列課，我們會以很實務的案例，來告訴大家如何用數據去設計對應的戰術，這些心法，會比演算法更重要。

講者：尹相志

下半部分預告：

《你應該知道的15種數據推斷低級錯誤》

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