这是彭文华的第122篇原创
有人让我推荐数据分析的书。其实这类的书很多，工具类的、语言类的、方法论的、统计类的。那些书很好，也很实用，拿来就能上手。这些书不需要推荐，因为只要用心，你也能总结出来这些东西。假如你在数据分析岗位上做个2、3年，稍微用点心，就能总结出各种分析套路。
今天给大家分享的是一个故事，一个用数据分析对抗经验的故事：《点球成金》，文末有电子书下载方式。
从球探说起
你一定听说过星探，就是专门找各种潜在的能成名的有明星潜质的人。吴奇隆隐于市（摆地摊被星探发现），王俊凯蹲于厕（上厕所被星探发现），鹿晗逛街收名片（韩国留学偶遇星探），雷佳音偶遇大导演。
在体育届，尤其是经济价值非常高的足球、篮球、橄榄球、棒球届，做相同工作的就是球探。这帮球探的工作就是到处闲逛，看比赛，找具有潜质的年轻人。他们尤其喜欢高中生，因为高中生尚未经过系统性的训练，能脱颖而出的都是极其优秀的天才人物。
在美国棒球界，这种竞争非常强烈。美国棒球界和篮球界都有选秀的传统，这是一种非常有意思的规则。简单来说，就是每年都会有无数高中生从各种比赛中脱颖而出。各个球队就会吸纳这些天才人物，加以培养，成为球队的中坚力量。
美国篮球界的选秀逻辑是上一年NBA比赛中未能进入季后赛的14支球队开始选，因为他们的实力比较弱，需要吸纳更强的新鲜血液。这样就能保证NBA30支球队的实力不会出现马太效应。
棒球界也是类似，去年战绩较差的球队，在今年选秀中可以获得优先权。但是棒球有一个非常特殊的地方，就是棒球运动员的潜力很难被预测出来，因此棒球界一直都是靠球探进行目标选秀球员的甄选。
球探评判棒球球员是否有潜质，基本就看是不是跑的快、长的是不是好看，其他的就靠各个球探的直觉。
决策过程也很简单，专家投票。一帮球探聚在一起开会：开始对布鲁斯‧张三投票，然后大家就叽叽喳喳开始讨论，最后谁能说服/强压其他人，就内部决定选中布鲁斯‧张三。
这是典型的经验决策的逻辑。这套逻辑运行的非常有效，就是成本和概率有点高。成本多高呢？一场胜利的成本大概是300万美元。概率多低呢？50个选秀成员中有2个能打进大联盟，球探就能开香槟庆祝了。
棒球中的数据分析
即便是不了解棒球的同学，也应该知道洋基队，即便是不知道洋基队的，也应见过这个棒球帽及Logo：
但是奥克兰运动家队应该是没几个人知道了。但是就是这家球队，创造了50万美元一场胜利的惊人数据。书中的主角比利‧比恩在1997年成为奥克兰运动家队的总经理，并且发掘了以棒球数据分析出名的《棒球摘要》。很可惜，我并没有找到这本书的电子版，但是《点球成金》里用“无知之域”一整章节阐述作者詹姆斯的分析思想，同时还描写出了其他球队“依葫芦画瓢”的拙劣表演导致的各种失败案例。我给你摘抄一段詹姆斯的思想：
当数字拥有说话能力时，便也可以做到语言能做到的事情，比如小说、戏剧、诗歌。这样的数字不仅仅诉说着有关棒球的故事，它讲述的还有性格、心理、荣耀、牺牲、勇气、沮丧、雄心壮志与成功失败。胜利和挫折，这些深埋于潜意识里实实在在的存在，都能在数字中浮现出来。
看上去是不是非常令人心潮澎湃？詹姆斯还提出了一个棒球“制造得分”的公式：
我是不太懂棒球的，看上去他得出这个模型的方法也很笨拙，看上去非常的LOW。但是奥克兰运动家队总经理结合了这套棒球数据分析的理论，进行人才选拔、球队管理。
在《点球成金》的“如何找到真正球手”章节中，比利用数据分析理论，选中了所有球队的球探们都不看好的大屁股捕手杰瑞米‧布朗，35万美元。这个价格低于相同排位选秀签约金额100万美元，与当年最高选秀签约金接近1000万美元相比，连个零头都不够。而这个没人要的大屁股捕手，在2002年第一个被选入大联盟集训。
就这样，奥克兰运动家队，用平均薪水远低于不足150万的球员，从1996年的低谷期慢慢爬起来，1999年赢得87场，2000年91场，2001年102场。而付出的代价与其他队相比，却在逐渐缩小：奥克兰运动家队与纽约洋基队的薪资差额1999年是6000万美元，2002年却变成9000万美元。这可不就是降本增效的典型案例么？
并且凭据数据分析理念，奥克兰运动家队自1999年之后，胜率从来没有低于5成。这是一个非常难得且稳定的数字。
《点球成金》的启示
其实相比起“啤酒和尿布”这种杜撰的案例来说，《点球成金》才更值得各位老板好好研究。这里面不仅有成功案例，还有抄作业的失败案例。
刨除书中关于棒球的内容，我们其实能总结出更多数据分析的应用成败经验：
1、当前其他公司使用传统经验的时候，启动数据分析相当于降维打击，因为你是在用更高维的系统碾压低维系统；
2、老板们不能只看到数据分析的力量，更要尊重数据分析的原则，并且要亲为践行；
3、认知不到位，光抄作业是没用的，招聘几个数据分析师并不能成为核心竞争力；
按照这个逻辑，其实我们还能类推到其他行业，以此来类推预测未来。你看球星和现在的娱乐明星逻辑是不是很类似？甚至我们现在还拥有一个更高级的筛选算法--推荐算法。【戳这里参考“当我们在刷抖音的时候，抖音在干什么？”】。
在这套逻辑下，这个世界出现了一个完全不同于以往成为明星的群体--网红。我们要正视这个群体，因为已经出现了1亿粉丝的网红-TikTok中16岁美国女孩查莉‧德阿梅里奥。在中国，也已经出现了年入过亿的普通人。李佳琦、薇娅、李子柒等一大批毫无背景、没有传统娱乐公司助推的普通人正顺着推荐算法，碾压式的快速超越传统娱乐明星。而且这个趋势会越来越多，越来越快！这是一个光怪陆离的世界，这是一个全新的世界，值得我们全力探索！
另外，这本书里棒球相关的内容太多了，如果你不感兴趣，可以关注第二章“如何找到真正的球手”、第四章“无知之域”和第十二章“理念的速度”。
