当您在线购买时，您可以检查分数。当你去购物时，比较价格，检查排队时间，然后选择餐厅.
你觉得你也是一个“数据驱动”的时尚进步青年吗？
不幸的是，您的决定可能缺乏最重要的一步。——如果没有这一步，即使您有数据，也只能由您自己的主观“偏见”引导。
如果您想通过数据驱动做出决策，则必须完全依赖数据。这可能听起来很简单，但实际上很难做到。一个重要原因是决策者没有提前确定决策标准。

“提前制定决策标准”是许多数据决策者经常忽视的一个步骤。

误解了数据驱动
让我们想象一下您决定在线购物的场景。这一决定的前提是您信任网络上的卖家。然后你开始在线搜索。您看到卖家评分为4.2（总分5分）。如果你无法判断卖方是否在4.2之前是可靠的，那么很难做出决定。但如果你知道4.2分超过了平均水平，那么也许你会决定下订单。
这个例子告诉我们，如果没有决策依据，那么我们只能摸索数据，所做出的决策只能说是数据启发而不是数据驱动。
数据灵感
我们的生活充满了数据，就像鲸鱼被浮游生物包围一样。但由于没有决策依据，我们只能看那边看看。最后，我们可能不会再费心阅读了。做出决定！
数据驱动
大多数决策者在到达数据之前就已经做出了决策，所以当他们接触到数据时，他们可以选择他们想要的数据。事实证明，人类有选择地与数据进行交互，以对他们所做的选择做出判断，但人们往往忽视这种选择性，这种选择性在心理上被称为：确认偏见，即当人们倾向于寻找证据来支持这一点时，忽略evi。否认这一点的信心。
因为人们有选择地选择对他们有利的数据，所以人们常常觉得他们的决定是正确的。
匹配问题和答案
5分中有4.2分是好的吗？这取决于你的无意识偏见。
当一个有经验的网购家庭看到4.2分时，他会很高兴地说：“已经超过4.0分了，太棒了！”他们甚至可以进行严格的分析，证明4.2分在统计上，明显高于4.0分（看，这是每个人一直想要的P值！）同时，那些没有经验的买家会说：“4.5分不在那里，我要换一个。”或者“4.2分比1分高得多，很好，它是家。”
决策者没有决策依据，傲慢的数据科学家也无能为力。
有时，数学的复杂性会使简单的问题变得棘手。人们经常使用一堆函数来分析一个非常简单的事情。
经过仔细的数学建模和精确计算，一组数据科学家和工程师可能花了几个月才得到4.2的数字。
那么，决策者会做些什么呢？
由于确认错误，决策者可能会戴上有色眼镜来解释这些数据。他会有选择地选择对他的决定有利的数据，而他并不关心数据是否准确。通过这种方式，科学家在几个月内的努力都是徒劳的。——事实上，编写一个数字更好！
数据驱动
如果决策者没有决策基础，那么强大的数据科学团队无法解决问题。在这种情况下，我建议数据科学家使用最简单的数学方法进行分析，省钱和省力，简单地说就是***。
消除确认错误
在分析数据之前，决策者需要做大量的功课，以消除确认偏差。一种有效的解决方案是提前设定决策边界，以确保边界不被破坏。决策者需要了解制定决策和制定决策标准是相互独立的。
实践是完美的
最近，我和朋友一起去买衣服。她看到一件漂亮的衣服。她拉着裙子后面的价格标签问我：“嘿，朋友，这条裙子多少钱？如果不到80美元，我会买的。”
她没有先看价格然后“说服自己”做出决定。她首先权衡了对衣服的喜爱程度和自己的预算，然后设定了决策边界，之后她去看价格（即数据）。 Emma习惯使用正确的数据，这是典型的数据驱动决策。

为了合理，人们并不总是需要数据驱动。我的朋友明白这一点。她不必对这些小事做出数据驱动的决定。但俗话说，你可以养成良好的习惯，在琐碎的事情上养成良好的习惯，在遇到重要的事情时更加平静和冷静。

谈判课经历
这种概念实际上并不新鲜。许多课程都会谈论它，尤其是谈判课程。 ***肯定会涉及这个。如果你在谈判之前不知道你自己的替代品（BATNA）是什么，那么你不妨在我的额头上写下“不要问我，我什么都不知道”。同样，谈判者也需要确定计划和选项之间决策的界限。
解决办法是什么？那就是提前设定决策标准。
事实上，对于谈判者来说，在谈判之前应该充分考虑所有可能的报价组合，并且应该提前计划相应的响应，否则很容易被经验丰富的对手击败。即使不是对方的谈判策略，一些微不足道的因素，如血糖水平，情绪，对方的笑容程度以及太阳是否闪耀，也会影响谈判。同样，数据分析也是如此。——将数据视为您的谈判对手。关键的解决方案是提前计划您的响应。例如，下次您谈论工资时，请确保在听到对方的报告之前提前设定了底线。掌握起来非常简单
总而言之，提前制定决策标准可以帮助您提高决策质量和谈判技巧。在数据驱动的决策中，应该养成正确使用数据的习惯。练习做得很完美，相信你能做到〜

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