真正可以辅助用户领导决策的是什么? 探讨贝叶斯决策理论在产品中的应用

发布日期:
2018-04-10
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真正可以辅助用户领导决策的是什么?

探讨贝叶斯决策理论在产品中的应用 

—研究中心刘洪江 


从12年进入公司以来,我的工作内容从销售到产品经理,中间穿插的做过许多售前的工作。所以以我的经历来判断的话,我可以十分的肯定公司99%的同事一定都听说过,或者十分清楚一个产品层面的概念——辅助领导决策。有的时候,根据项目的需要,我们也会将这个理念包装成——领导驾驶舱,这样的概念。


这一期内部刊物上,我想与诸位同事共同探讨一个问题:什么是决策,怎么才叫辅助决策?


首先想探讨的是什么是决策,或者什么是科学的决策?


这个问题不难回答,要引导出我的观点也挺麻烦(基本的概念可以百度)。这里我想举一个例子。上周,我们部门产品经理李瑞折腾大半个中国终于到达玉门,开展项目调研。在这个项目中,有一条主线(还有很多条主线,这里为了方便说明只是举例):我们的客户想要建立一套围绕建设项目扩展的信息系统,从招商引资、项目储备、审批到过程督办、部门绩效考核。按照一般的做法,最后势必会有一个“数据统计”作为【领导驾驶舱】,来提升或者是集中体现产品的价值。


马上就要引出我的问题了,不要慌~!


显然,通过简单的设计和功能实现我们可以得到这样的数据:所有已经投资的企业中,某一项(也可以是多项)行政审批事项出现了延期。这个数据可以计算出一个比例,比如说是5%,意思就是参与投资,且某一项行政审批事项出现延期的可能性是5%。这样的数据,可以很直接的呈现在【领导驾驶舱】里面。

现在引导问题来了:问,这个数据可以辅助领导决策吗?如何辅助的?


按照以前的理解,很显然是可以作为决策参考的。因为历史数据是可以指导后续工作的,这是基于事实的决策。

我的观点是:这并不是基于事实的决策,而是基于经验的决策。决策本身是基于过往经验得出的,而这些数据仅仅是过往经验的一种表现形式而已。可以更通俗易懂的解释一下,上述例子中,虽然有5%的企业在某一项审批事项上遭遇了阻碍,但是他们依然进行了投资不是吗?那市政府在决策时,可能会认为这并不太重要。但是如果已经有大批企业因为这个手续而终止投资行为时,我们系统中的数据还有用吗?损失已经不可挽回了。所以,领导们不会让这样的事情发生,真正决策的是他们团队的经验,而数据只是参考而已,甚至这样的历史数据参考价值也不是很大。


真正的决策是什么?

决策的模型可以简单的分四步:一找准问题;二收集信息;三分析数据;四做出决策。


回到上面这个例子,市政府决策的真正问题是什么?

是:在这个关键审批手续出现阻碍(延期)的情况下,企业依然投资的概率是多大?(基于系统数据,已知的是企业投资的情况下,这个关键审批手续出现阻碍(延期)的概率。不要搞混了)

这才是这个问题的关键。只有实时掌握这样的数据,对一个市政府而言,才是有价值的,才能真正让决策基于事实。


现在抛给我们的问题是:基于上述系统中可以采集的数据,怎么样可以推导出这个概率呢?

现在终于可以回到这篇文章的主题:贝叶斯决策理论在产品中的应用。

“贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。”


根据上面这段文字的描述,有朋友会说,系统采集全部历史数据,并不是部分未知,统计历史数据就可以了呀?

这里一定要搞清楚,一个市政府理论上是永久存在的。它的决策范围是针对今后,而不是过往。如下图所示:

贝叶斯公式的推导过程及其复杂,要说清楚其中的原理也不简单。这部分我打算偷懒,大家如果有兴趣,可以上网查一查。这里我先给出贝叶斯公式:


P(A|B)可以理解成在B的情况下,A发生的概率。也叫后验概率。在本文的例子中P(A|B)就是:在这个关键审批手续出现阻碍(延期)的情况下,企业依然投资的概率是多大?

P(A),叫先验概率。

      ,叫可能概率,或者叫调整因子。这个调整因子很强大,会随着数据的积累,时间的推移,精准度不断逼近真实情况的值。


如果你仔细观察小孩学习新东西的这个能力,会发现,很多东西根本就是看一遍就会。你告诉小孩一个新词,他一开始并不知道这个词是什么意思,但是他可以根据当时的情景,先来个猜测(先验概率/主观判断)。一有机会,他就会在不同的场合说出这个词,然后观察你的反应。如果我告诉他用对了,他就会进一步记住这个词的意思,如果我告诉他用错了,他就会进行相应调整。(可能性函数/调整因子)。经过这样反复的猜测、试探、调整主观判断,就是贝叶斯定理思维的过程。


贝叶斯理论其实就是机器学习的基本方法。

下面你就是一个市长,现在我来告诉你:在这个关键审批手续出现阻碍(延期)的情况下,企业依然投资的概率是多大?

先设变量,再罗列已知条件:

设:投资为A,不投资为A’,延期为B,未延期为B’;

已知条件:P(A)=0.5(这个是先验条件,理论上要不然投资,要不然不投资);P(A’)=0.5(这个可以理解吧!);P(B|A)=0.05(上文提到的,所有已经投资的企业中,某一项(也可以是多项)行政审批事项出现了延期的概率5%);P(B|A’)=0.07(终止投资的企业中,某一项(也可以是多项)行政审批事项出现了延期的概率,这个数据也可以通过设计采集到这样的数据,这里我假设它是7%)。

现在可以开始计算了!!!!!

还要给出P(B)的公式:P(B)= P(B|A)P(A)+ P(B|A’) P(A’),这个叫全概率公式。

所有值都带入公式中:

       

也就是说:在这个关键审批手续出现阻碍(延期)的情况下,企业依然投资的概率是41.67%,不到一半?

如果仅仅按照历史数据评估的话,上述例子中,虽然有5%的企业在某一项审批事项上遭遇了阻碍,但是他们依然进行了投资不是吗?那市政府在决策时,可能会认为这并不太重要。

是不是反差很大?


最后,需要说明的是。这只是贝叶斯决策理论在产品中应用的探讨,具体实践还需要投入大量的精力。但是可以乐观的估计,类似与这样的应用场景应该还有很多。例如:通过网上预约的办事群众,有多大概率会如约来到政务大厅办件?如果可以给出一个量化的预测,那么我想对政务中心接待服务质量的提高也是有一定帮助的!

 


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