幸存者偏差无处不在

          前天我在公 众号中发表幸存者偏差与技术创新后意犹未尽：我多年来的工作生活中，其实一直在于这个问题相伴。在科技活动中，“幸存者偏差”无处不在。儿子吵着让我讲天文学的故事时，我讲的一段也是这个道理：

  太阳系中，很多行星一直围着太阳转。如果飞得快一点，就离开太阳系了；如果飞得慢一点，就落入太阳中了。为什么它们飞得恰好不快也不慢呢？其实，太阳系刚刚形成的时候，一定有很多物质围着太阳转。其中，飞得快的飞走了，飞得慢的落入太阳里去了。只有那些恰好飞得不快也不慢的，才一直围着太阳飞......

数据分析本质一种科技探索活动，必须关注“幸存者偏差”的影响。我讲大数据分析课的时候，常常讲到“练太极拳的身体差”。真正的原因是：往往身体差的人，才去练太极拳。这不就是典型的幸存者偏差吗？在工业体系内，这种现象比比皆是：当人们采取某种手段来克服特定干扰、提高产品质量时，数据上常常有相反的表现——采取这种控制手段的产品质量反而差。这也是工业大数据分析最容易出错的地方。

其实，用“幸存者偏差”的原理，可以提高数据分析的效率和价值。怎么做呢？

  当我们接手用户的数据分析问题时，用户常常说：我们不知道问题出现在哪里。遇到这样的问题，是非常头疼的，必须学会聚焦。我的方法是：问题往往出现在用户容易忽视的地方——也就是说，问题本身就是“幸存者”。

那么，哪些问题容易导致用户忽视呢？我总结过几条：工序跨度太大的时候、数据代表性不强或容易误解的时候、检测出问题的时候、相关原理与多数场景不同的时候、逻辑链条太长的时候......总之，用户想不到的地方很多，但容易出错的地方却是可以聚焦的。

 宝钢多位领导说我有哲学思维。其实是工作中遇到这种需要思辨的问题太多了：作为科技工作者，如果不时常反思，也就难以成为“幸存者”。