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                            發布時間:2019/3/11 9:18:00 訪問次數:100 發布企業:瀚佳科技(深圳)有限公司

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                            為什么我們都是大數據時代的“統計文盲”?

                            在古代,不識字的人是文盲。那么大數據時代,不會找數據、讀不懂數據以及用錯誤的辦法分析數據的人,那當然就是現代的“文盲”,也可以稱之為“統計文盲”(Statistical Illiteracy)。可以說,這樣的文盲、“睜眼瞎”在今天的社會不僅有,而且還有很多,你和我在某種程度都是這樣的“統計文盲”。

                            但是也不用太難過。因為即便是那些大名鼎鼎的經濟學家、或者以洞察市場而著稱的企業家、制定國家政策的官員們,他們看似天天跟數字打交道,把數據解讀得頭頭是道,但是說實話,他們對數據的理解水平,可能也比我們高不到哪里去。

                            不久前出版的這本《真相:我們對世界充滿誤解的十個原因,以及為什么這個世界比你想象的要好》(Factfulness: Ten Reasons We‘re Wrong About the World-and Why Things Are Better Than You Think),作者Hans Rosling是世界知名的醫療健康專家,他擅長通過借助不同領域的交叉數據,來對世界上的各類復雜問題進行解讀。Hans Rosling在TED上的演講非常受歡迎,比爾·蓋茨夫婦都是他多年的粉絲,《真相》這本書被蓋茨認為是2018年最重要的一本書。

                            Hans Rosling受邀參加達沃斯世界經濟論壇的時候,他出了幾道關于世界經濟、人口、健康、教育的大數據題目來考參會的各國首腦、部長、世界500強的CEO們,結果發現他們對于這些問題的認識能力竟然還不如大猩猩們!因為他們的正確率,比大猩猩隨機抽取答案的正確率還要低。

                            2、全球現在大約有70億人,其中0到15歲的兒童占20億人。到2100年,根據聯合國的預測,全球人口會增長到110億。那么到時候0到15歲兒童會有多少呢?

                            A:40億 B:30億 C:20億

                            3、今天全球范圍內,包括最富裕和最貧困的國家,能夠有條件被接種疫苗的1歲兒童,占全球同齡兒童的比例是多少?

                            A:20% B:50% C:80%

                            這三道題的正確答案分別是:A,C,C。你做對了幾道題呢?又讀出了多少這些數據背后的深意呢?

                            這個數字,是解開世界重大問題的密碼

                            第一道題,展示的是目前全球人口的分布圖,在Hans Rosling看來,這是解開世界重大問題的pin code(密碼)。這道題的正確答案是A,美洲、歐洲、非洲和亞洲的比例分別是1:1:1:4,毫無疑問亞洲已經占據了世界人口的最大比重。從這個角度來說,亞洲是今天全球最重要的商業市場,誰錯過了亞洲的經濟增長,誰就會在今天的商業競賽中落伍。

                            當然,能夠看到這一點的人很多,那么你想過因此引申到未來嗎?未來的亞洲還是全球最重要的“戰場”嗎?根據聯合國的預測,世界人口到本世紀末會增長到110億,屆時美洲、歐洲、非洲和亞洲的比例分別是1:1:4:5,也就是說美洲和歐洲的人口基本沒有變化,新增的40億人口有30億在非洲,有10億在亞洲,屆時世界80%以上的人口將生活在這兩個地區。

                            隨著這些地區消費能力和經濟實力的崛起,非洲和亞洲將成為全球最重要的商業市場。今天主宰全球經濟的美洲和歐洲之間的跨大西洋貿易,將會轉移到亞洲和非洲之間的印度洋上。有一個數字更為驚人,到2040年,全球最富有的人群里,超過60%將生活在傳統的西方世界之外,他們生活在亞洲或非洲。

                            可能你會覺得這是不是有點太樂觀了呢?Hans Rosling借助歷史數據,給我們展現了一幅更加豐富的經濟變化趨勢圖。他所生活的瑞典,今天是全球人均收入和福利最好的國家之一,但是就在他出生的上世紀中葉,瑞典的經濟發展程度跟今天的埃及沒有兩樣,但是經過半個世紀之后,瑞典已經是全球最發達的國家之一。看看中國和印度,可能我們會有更深刻的感受。1997年,中印兩國分別有將近半數的人生活在極端貧困之中(根據國際標準),但是短短20年過去了,印度的貧困人口下降到了12%,而中國的進步更是明顯,只剩下0.7%的極端貧困人口。當然,這些數字在未來還會繼續下降,同時這些地區的高消費人群還會持續增長。

                            如果你用靜態的眼光來看待今天的所有數據,那么你得到的只是一個個孤零零的枯燥數字,而錯過了數字里展示的世界正在發生的變化。

                            比如,我們今天看非洲,就如同是幾十年前西方人看中國和印度一樣。你看到的是非洲的貧困和落后,還是從數字的背后看到了這個地方的經濟正在出現好轉的跡象,人口結構正在變化,十年之后可能有新的機遇呢?

                            再比如,我們今天看到的美國和歐洲,還跟幾十年前甚至十年前我們看這些市場的態度一樣嗎?當然不一樣,美國和歐洲市場已經沒有那么大的吸引力了。那么你想過,再過幾十年,美國和歐洲的市場是什么樣的嗎?十年之后的機會,要從今天開始布局。

                            衛生巾和小米手機

                            第二個問題,探討的是全球人口結構的變化,正確答案是C。世界人口在接下來80年里,會增加40億,但是增加的都是15歲到74歲年齡段的人口,0到15歲的新生人口數量并沒有變化。按照比例來看,則是大大地下降了。所以我們都能看到人口老齡化問題愈加嚴峻,這是人類面臨的一大難題,值得重視。但我們如果僅僅只看到老齡化這一個問題,那么顯然就太初級了,這道題目里還透露了很多富有深意的數據,值得我們好好挖掘和思考。

                            Hans Rosling在書里舉了一個非常有趣的角度。他從這個數據變化里看到了嬰兒出生率的下降。這個很容易理解,因為0到15歲的兒童數量沒有增加,與此同時現代社會醫術越來越高明,嬰兒的生存率大大提高了,所以原因是嬰兒的出生率下降了。這背后反映了女性的社會地位和受教育程度的普遍提高,她們不再是生育工具。

                            只有在貧困和落后地區,女性才會被當作生育工具,她們往往會生很多個孩子。但是一旦這個社會的經濟水平、女性受教育程度提高之后,生孩子的個數立刻就下降。Hans Rosling在書里列舉的另外一個數字也可以證明:世界范圍之內,年齡在30歲的男性平均接受過10年的學校教育,而全球同年齡層的女性,她們平均接受到了9年的學校教育。平均來看,男女差別并沒有我們想象得大。

                            如果你僅僅看到了人口老齡化問題,然后感嘆消費市場的萎縮、消費人群的減少,那就大錯特錯了,因為你忽略了曾經貧窮的國家如今發生的巨大變化,以及當地女性社會地位、教育程度提高帶來的消費需求,那么你就錯過了一個超級巨型的市場。大約有50億新興市場的消費者,他們希望能夠用上洗發水、摩托車、手機,甚至是衛生巾,這才是商業決策者們應該從數據背后看到的洞察。

                            但事實上,能夠有如此洞察的人并不多。Hans Rosling曾經參加一個全球女性日用品的年度高層會議,他發現這些CEO們在探討如何吸引新的消費者、如何提升銷量的時候,都僅僅圍繞的是他們能夠看到的這群消費者。比如他們探討的是“我們如何能夠生產出形狀更小的衛生巾,以方便這些女性在度假的時候穿比基尼的時候使用”,“我們是不是要針對女性在不同運動中不同的需求,生產不一樣的衛生巾”,“女性都喜歡穿萊卡的緊身褲,我們要不要一款隱形衛生巾來滿足”等等。

                            你是不是覺得這樣討論都似曾相識?CEO們在董事會討論的話題是:今年我們要推出幾款新產品,來滿足90后的需求;公司的CMO也許在頭疼,我究竟是應該把廣告費投給微信上的自媒體公號還是抖音的網紅;銷售部門的老大們正在勒令手下們研究競爭對手的策略,制定出更加有吸引力的折扣價格,或者想更多新點子提高客單價。。。。。。

                            當他們絞盡腦汁地迎合已經非常成熟的市場里的客戶們的時候,廣大亞洲和非洲的女性,她們正在從生孩子的繁重負擔中解脫出來,她們需要的是物美價廉的衛生巾產品,而不是穿緊身褲需要的隱形衛生巾,這些女性的數量多達數十億人,遠遠超過今天美國和歐洲女性數量的總和。

                            我在去印度之前,怎么也沒辦法想象小米、OPPO、vivo等中國手機廠商竟然會把印度市場放在甚至比中國市場更重要的位置上。去了之后才發現,相比較于中國智能手機市場增長放緩、市場飽和,印度市場簡直就是一片藍海。

                            印度滿大街都是中國手機品牌廣告和手機專營店,真是很有一種來到中國三四線城市的感覺。小米,vivo,OPPO等,幾乎每個印度人都認識。小米公司最近正在上市,招股說明書上一大亮點就是小米在印度的表現非常搶眼。

                            當然,這并不是說商業決策者們需要趕緊擴展,進行國際化,去占領更多的潛在市場,而是需要對數據進行更加深入的思考,尤其那些看似不相關的數據,包括人口變化、經濟增長指標、教育水平、兒童疫苗注射率等等諸多方面。僅僅是在中國市場,我們也能夠從這些數據里看到很多新的投資機會和很多商業風險。

                            Hans Rosling的建議是,不論從事什么行業,是否具有決策權,都需要有一個以事實為基礎的更大格局的世界觀,這樣數據在你的眼里不僅僅是單調乏味的數字,你其實能從所有人都看到的數字里看到不一樣的東西。

                            兒童疫苗和小龍蝦

                            第三道題的答案是C,80%。可能你會小小地驚訝一下,哦,原來全世界這么多的1歲兒童都能夠接種疫苗了,然后可能就沒有然后了。但是Hans Rosling絕對沒有就此停步。他從全世界絕大多數兒童都能夠接種疫苗的這個公開數據里,發現了很多深刻的洞察。其中一點就是,他看到了全球冷鏈物流的成熟。

                            疫苗這個東西,并不是普通的商品。它的配送要求非常嚴格,從出廠到注射到孩子身體里,整個過程都需要經過嚴格的冷鏈保存。配有冷庫的卡車把疫苗千里迢迢送到非洲邊遠地區的防疫站,然后被保存在防疫站的冷柜里,此后在一定的時候內給孩子接種。整個過程,需要的是完善的公路基礎設施、電力配套設施,甚至是當地的經濟條件、教育和醫療等等都要相對完善。

                            這背后還有一個數據可以印證:全球80%的人口已經在不同程度上使用到電力了。兩個數字背后,意味著巨大的機會:能夠通過冷鏈物流配送疫苗,就可以配送其他任何商品、食品、消費品,整個地區的經濟基礎已經有了一定的水平。也就是說,當我們刻板印象里,覺得非洲人民還處于水深火熱的苦難之中,誰能想到他們都已經具備了配送小龍蝦的全球冷鏈物流系統呢!

                            你覺得只有你愛吃小龍蝦,非洲人民要么吃不起,要么不愛吃,但事實上,并非如此。Hans Rosling在書里介紹了一個非常有趣的研究。實驗人員在全世界超過50個貧富差距、文化、信仰各異的國家里,調查了一共300戶居民,他們的收入水平相差很大,背景也各不相同,然后得出了一個重要結論:影響人們生活方式的主要因素不是他們的宗教信仰,文化或居住的國家,而是他們的收入。

                            在非洲最貧窮的國家,你去當地最富裕的家庭,會看到他們家里的陳設跟美國、歐洲收入相當的人群家中的情況差不多。你去富裕的國家,看到最貧困的那些人,他們的生活條件有時候還遠不如非洲落后國家的一般收入階層。也就是說,這些目前落后、貧困的地區,一旦他們具備了消費升級的條件,他們就會有很強烈的升級意愿。

                            貧窮并沒有限制他們的想象力,而只是暫時壓制了他們的消費愿望。一旦條件成熟,他們可不會僅僅滿足于用冷鏈物流運送疫苗,而是希望有更多的事情可以做。

                            所以Hans Rosling的建議是,作為商業決策者和政策制定者,你真的要多去想想數字背后的現實邏輯,能看到數據反映的各種反常現象,那絕對就能發現新的洞察和巨大的商業機會。

                            以上只是Hans Rosling《真相》這本書的一部分有趣的案例和故事。但是很可惜,這也是Hans Rosling出版的最后一本書,他本人在這本書正式出版之前不久去世了。在這本書里,他一共講了十個原因阻礙了我們正確地洞察數據、了解世界,分別是:鴻溝思維、消極思維、直線思維、恐懼思維、規模思維、籠統思維、命中注定思維、急切思維、責怪思維、單一視角思維。不僅是對那些手握權力資源、可以決定一方政策的官員,或者是在全球拓展、尋找商業機會的企業家投資人,對于我們這些普通老百姓來說,能夠讀懂數據、了解數據背后隱含的各種聯系、看到數據展示的未來趨勢,都是至關重要的。

                            Hans Rosling一生致力于改變大部分人腦海中已經預設的對數據的各種判斷,希望更多的人能夠摒除先入為主的意識,客觀地解讀數據,從而做出更多更好的決策,造福更多的人,同時讓世界少一點“統計文盲”。



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                            NLAS3158MNR2G NLAS4684FCT1 NLAS4717EPMTR2G NLAS52231MUR2G NLAS5223BLMNR2G NLAS5223BMNR2G NLAS5223BMUR2G NLAS5223LMNR2G NLAS5223MNR2G NLAS6234MUTBG NLAS7222AMTR2G NLAS7222AMUR2G NLAS7222AMUTAG NLAS7222BMUTAG NLAS7222BMUTBG NLAS7222CMUTBG NLAS7242MUTBG NLAS8252MUTAG NLSV22T244MUTAG RT8015AGQW RT8020BGQW RT8020GQW RT8072GQW RT8073GQW RT8082GQW RT8105AGQW RT8208BGQW RT8209BGQW RT8209MGQW RT8228AZQW RT8240BZQW RT8241DZQW RT8241EZQW RT8450BGQW RT8804PQV RT8859MGQW RT9032BGQWA RT9360APQV RT9364PQW RT9368AGQW RT9378BGQW RT9505GQW RT9607PQV RT9643PQV RT9913BPQV RT9939GQW RTC6685 RTM875N-606 RTM875N-606-VD-GRT RTR6200 RX-4581NB S1D137323C1 S1D13732B03C10B SA9521HN/C1 SAFEH1G84FB0F00R00 SAFSE942MALOT05R12 SAN4915416E SAPA1D1-MLF SC2516 SC2516MLTR SC2516MLTRT SC2614 SC2614ML SC2614MLTR SC2615 SC2615ML SC2615ML.TR SC2615MLTRT SC415MLTRT SC417MLTRT SC4501MLTRT SC4508AMLTRT SC452IMLTRT SC4624MLTRT SC603IMLTR SC603IMLTRT SCANSTA476TSD SCANSTA476TSD/NOPB SCSALPDSBGA 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