大數據分析要問對問題！

我在網路上看到一則短片，場景是一位幼兒園老師問一群天真無邪的小朋友：「樹上有10隻鳥，獵人開槍打死了1隻，請問樹上還剩幾隻鳥？」

我將這個問題，拿去問來聽我演講的聽眾，大部分人給我的答案是「9隻」或者「0隻」。你一定很想知道，這群天真的小朋友是怎麼回答的。

第一個小朋友的回答是用問題反問：「獵人用的是無聲手槍嗎？」老師趕緊回答「是一般的槍。」

其他小朋友接著問「確定那隻鳥是真的被打死了嗎？」、「鳥有沒有被關在籠子？」、「鳥有沒有智力的問題，聽到槍聲都不知道要飛走的那一種？」

老師簡直被搞得啼笑皆非，小朋友仍接力問：「鳥裡面有沒有殘疾或餓得飛不動的那種？」、「裡面有沒有懷孕的那種鳥？」這時，老師從啼笑皆非轉而有點生氣，但小朋友們還是不放棄，繼續問：「裡面有沒有情侶，一方被打中，另一方主動陪著殉情的呢？」

這個例子也許是被設計過的，但是這些場景在生活中的可能性，的確也是存在的。我們在世俗中，接受了各種禮教、規範，發現問題的能力有時反不及還是白紙一張的小朋友。

所以，當你在解決問題時，一定要打開思考，問出未來的可能性，而不是那麼快就給出答案。

大數據要發揮價值，有兩個面向。第一，從資料的分析中，看出問題，這個面向適合善於分析資料的大數據專家。第二，從實務中發現問題、大膽假設，再透過大數據找答案，這個面向對具有實務經驗的專家來說，比較容易做到。

無論是哪個面向，我們都要問對問題，從數據中找到彼此的關聯性，才能讓數據發揮價值。

我也常提出一些問題，來請教那些來找我要答案的人。例如：「我做了很多行銷活動，業績還是不好，要怎樣才能讓行銷活動更成功？」

我想說的是，你的業績不好，到底是行銷宣傳不成功，還是你的行銷idea不好？這個問題的前提，是假設產品是沒有問題的。

我曾經遇過一位經理人，很擅長舉辦行銷活動，但她每次檢討，結論都是消費者對於她的idea不買單。

有一次，我耐心了解她辦過的行銷活動，發現她的idea有些還不錯，為什麼業績一直沒有起色？原來，她每次宣傳的前置時間都很短，有時候只有3天，可能剛好消費者知道，她的活動就結束了；然後，另外一檔活動又要開始了。

所以她面臨的困難，很可能並不是行銷活動或者idea不好，而是行銷的宣傳期太短、打擊面不夠廣的緣故。

AI即將取代人類部分的智慧，未來人們要的大部分答案，Google會告訴你，AI也會告訴你，快速提供解答不再是未來職場的競爭力。

學會問出好的問題，找到未被發現的處女地，或者找到兩個看起來不相關事件的關係，才是未來的競爭力！