严格地说，这并不能算是一篇结构严谨的、成体系的“文章”，而是基于我的一系列微信朋友圈内容整理出来的“随笔”。

在大数据的时代喧嚣中，我们似乎养成了一种“数据迷信”：没有报表就不敢拍板，没有图表就无法汇报。很多管理者将“定量分析”视为科学管理的护身符，却在不知不觉中丧失了对商业本质的敏感度。

事实上，数据只能解释过去，而决策往往是为了定义未来。真正的商业洞察，往往发生在数据匮乏的无人区。

本文汇集了我过去几年关于决策、直觉与分析方法的思考片段。我们会发现，那些所谓“说不清道不明”的直觉，其实并非玄学，而是一种更高级的“脑力活”；而那些看似严谨的“硬核数据”，有时不过是掩盖决策无能的遮羞布。

对尚未发生的事情，我们是很难获得足够多的数据来做「定量分析」的，所以，「定性分析」就格外重要；而「定性分析」，需要有“因为相信，所以看见”的能力。（2025.04.24）

1980年代后半期，很多港台商人不懂中国会不会继续开放。香港霍家当时之所以能判断准确，不是看了什么数据和听了什么情报，而是看到深圳机场的一幅裸体模特画像，被短暂撤下后，又被挂上去了。这需要“圣心独断”而不是硬核指标。

所谓的“对事不对人”，通常都是回避问题的本质、回避矛盾冲突，甚至是和稀泥。 偶尔一次没做好、两次没做好，可能就是人的问题了；三次没做好，那一定就是人的问题了。

• 如果是“既对事又对人”，问题就会解决得比较好；
• 如果是“只对事不对人”，就会使一个在认知层面只用了10秒钟就能看清是“怎么回事”的问题，哪怕拖1年也解决不了。（2024.09.11）

之前经常看到一些做企业管理研究的人说，企业家们在重大事项决策的关键时刻，依赖的往往不是调研，而是直觉。很少有人能解释清楚这个直觉究竟是什么，但我觉得，这个“直觉”，其实就是数据驱动的“深度学习算法”。

所谓的“直觉准”，并不是什么天分，其背后都是日积月累的信息及在此基础上形成的认知。类似于大数据分析，结论和信息之间有相关性，但没有因果关系，或者是因果关系不够直接、不够明显，人很难用逻辑解释清楚，便说这是“直觉”。（2022.02.04）

纯技术思维的人（无论是普通员工还是老板），之所以在重大事项的决策上很容易翻车，有一个很关键的原因是：他们过于依赖“真凭实据”，只会围绕着“硬核数据”做文章，却对各种“主观的东西”充满了不屑！

实际上，“硬核数据”都是基于已经发生的事情，在许多时候，这些数据，只能用于解释过去，对预测未来的帮助不大，甚至可能还有极强的误导性；相反，各种“主观的东西”中，往往隐藏着一些能反映未来趋势的信号——当然了，对这些信号，综合认知水平高的人会“因为相信，所以看见”，而综合认知水平低的人则普遍会“因为看不见，所以不相信”。（2025.06.02）

「定量分析」的局限性在于，需要依赖大量的数据，但实际上，我们很难掌握到足够多的数据；并且，即便是掌握到了，这些数据是否准确呢？

更何况，人能获取的数据，通常都是“过去时”，但对决策真正有价值的，是关于未来的数据；可无论你掌握了多少关于过去的数据，如果不具备「定性分析」的能力，就不可能得出关于未来的数据。

只会做定量分析的人，做投资，注定了只会“因为看不见，所以不相信”；相反，懂得「定性分析」的人，做投资，会“因为相信，所以看见”。（2025.01.21）

善于做「定性分析」的老板，都习惯了接纳创业中的不确定性，他们有敢于拥抱不确定性的勇气；相反，过分依赖「定量分析」的老板，则对不确定性充满恐惧，如果不能确保万无一失，他们就不敢行动。

比如，善于做「定性分析」的老板往往都很清楚，做决策所需的数据总是不够完整，他必须在数据不完整的情况下做“脑补”，然后凭直觉来快速做出决策；相反，过分依赖“定量分析”的老板们则会认为，数据不完整，就不能做决策，所以，必须要不断地调研分析、调研分析、调研分析。

再比如，关于“什么时候行动”，善于做「定性分析」的老板往往都明白，市场环境瞬息万变，并且，自己对条件的需求也处于动态调整中，所以，条件永远不可真正成熟，那么，他就必须要敢于在条件还不十分成熟时行动，然后，在行动中不断迭代认知并创造性地补齐条件；相反，过分依赖「定量分析」的老板们则是，需要等条件100%成熟之后才敢行动，然后，就把很多时间都耗费在等待和规划中。

前一类老板凭直觉做出的决策、在条件不成熟的行动，也许并不完美，但真相的另一面是：如果像后一类老板那样，把所有的调研分析都做完了、规划都到位了、条件都成熟了再行动，那做这件事的最佳时机早都错过了；况且，脱离了快速决策及行动的调研分析、规划，往往缺失了来自真实实践的反馈，因而，很容易停留于纸上谈兵，价值有限。（2024.12.08）

在做决策时过于依赖「定量分析」的老板，完全没能力做好创新业务。  （如果你老板是这样的人，抓紧逃就对了。） 

因为，只有在做成熟赛道、成熟业务时，你才能拿到维度比较全、颗粒度比较细的数据，才能做「定量分析」；相比之下，在做不成熟的赛道、创新业务时，无论怎么努力地“获取数据”，你拿到的数据，维度都是不全的、颗粒度也是比较粗糙的，所以，定量分析肯定做不了。

实际上，在这个时候，你越是依赖于「定量分析」，就越容易被维度不全的数据给“带到沟里”去（大量的数据，只能说明“过去如何如何”，却完全不能预判“未来如何如何”）。

在拿不到维度足够全、颗粒度足够强的数据之前，决策者最需要的是「定性分析」的能力。「定性分析」，需要有很强的“脑补能力”、很强的洞察力，但遗憾的是，绝大部分决策者，都不具备这样的能力。（2025.03.24）

在许多情况下，企业在决策环节所搞的“有硬核数据支撑”的所谓「定量分析」，对最终决策质量的高低、对公司的经营质量，都毫无价值，甚至，价值还是负的。

有很大的概率是，这些「定量分析」，唯一的价值就在于：应付领导。应付领导，又可以分为两种情况——

• 有一些趋势分析，那些「定性分析」能力强的领导，只需要依靠很抽象的逻辑推演就能搞明白是怎么回事，他们根本不需要“举例论证”，就能在这事儿上做出高质量的判断；
• 但面对同样的问题，那些「定性分析」能力弱（抽象思维能力弱）的领导，如果离开了所谓的“举例论证”「定量分析」，他们就会寸步难行，所以，下属们就必须“认认真真”地搞一些“硬核数据”，做「定量分析」。

然而，具有讽刺意味的是，在同样的事情上，跟认知水平高的领导相比，那些「定性分析」能力弱的领导，哪怕认真地看了下属们基于“硬核数据”做的「定量分析」，他们的决策质量也绝不会比前者更高，反而可能会被所谓的「定量分析」给“带到沟里去”——数据维度不全、不准确，甚至，完全就是下属为了糊弄他而编造的。

2. 领导自己的水平很高，认为在这件事上，真正重要的是「定性分析」，但下属仍然误以为“领导是傻子”，担心太抽象的「定性分析」“领导看不懂”，就认认真真地搞了很多“硬核数据”来论证自己的观点，实际上，这都是无用功。

更糟糕的是，如果没有这些“硬核数据”，水平高的领导只是凭个人的直觉做决策的话，效果也许还不错，而如今，由于数据维度不全、不准确，他很有可能会被下属做的「定量分析」给误导。（2025.06.03）

「定性分析」的能力，本质上就是洞察力，即“只基于少量数据做分析，就得出高质量结论的能力”。

「定性分析」，由“大胆假设”与“小心求证”两个环节构成。一方面，“大胆假设”是“小心求证”的前提；另一方面，只有做了“小心求证”，“大胆假设”才能真正闭环。

通常，只有“文理兼通”的人，才会同时具备“大胆假设”与“小心验证”这两种能力。 也就是说，只有文理兼通的人才真正具备做「定性分析」的能力。

首先，我们并不能凭空去“大胆假设”。事实上，“大胆假设”，往往是以强大的直觉能力为前提的。然而，只掌握了理工科的专业知识的人，往往对“追求确定性”有特别强的执念，因而特别不敢相信自己的直觉、不敢在直觉的基础上进行大胆的假设。

还有个更深层次的原因——直觉能力的养成往往有赖于良好的总结习惯、强大的总结能力，而总结习惯、总结能力的养成往往需要有良好的阅读习惯、甚至是写作习惯来做支撑。可大多数理工科生，都缺乏总结能力。

一方面，大多数理工科生，都没有阅读习惯；另一方面，他们即便偶尔看点书或文章，阅读方法也是有问题的——典型的特点是，注意力都在里面的“论据”上，却对观点缺乏敏感度，也就是说，他们所谓的“阅读”，只知道从中“获取信息”，却不关注作者是怎么思考问题的，自己也不思考。 这样的阅读习惯，如何能培养出总结能力呢？

没有总结能力，怎么会有强大的直觉能力呢？（直觉当然会有，但由于缺乏在长期的复盘总结中练出的“肌肉记忆”，因而，直觉的准确率无法保障；并且，由于过于害怕不确定性，他们往往也不敢相信自己的直觉，所以，从结果来看，就是“没有直觉能力”了。）

没有强大的直觉能力，如何能做好“大胆假设”呢？做不好“大胆假设”，如何能培养出做「定性分析」的能力呢？

另一方面，文科生尽管敢于“大胆假设”，但由于他们中的大部分都缺乏“小心求证”的能力，他们往往也不太确定自己的假设“是否靠谱”，因而，大部分文科生也就不具备「定性分析」的能力。（2024.03.13）

更多内容参见《管理者如何训练出“花一秒钟就看透事物本质的能力”？》

1. 粗略的正确好过精确的错误。因为那些精确错误的人，往往是过度依赖可测量因素，而忽略不可测量因素的结果。——凯恩斯

2. “如果你只知道会计数字，你根本不知道一家公司是否值得投资。”——查里.芒格认为商学院过度教授金融量化工具，却忽略心理学、伦理学、历史等“软知识”。

当被问及如何估值科技公司时，芒格回应：“我们更关心这家公司10年后是否还能存在（定性判断），而不是下个季度的每股收益（定量预测）。”

3.市场会发生转变。那些模仿者无法复制他们看不见的东西。那些只懂 MBA 理论的人，无法通过电子表格量化他们感受不到的东西。（摘自《好的 founder 都懂的道理：taste 才是 AI 创业最大的壁垒》）

正如凯恩斯所言，“粗略的正确好过精确的错误。”

管理与投资一样，是一门平衡的艺术。我们并不排斥数据，但要警惕成为数据的奴隶。

一个优秀的决策者，应当具备“文理兼通”的素养 ：既有理工科“小心求证”的严谨，又有文科生“大胆假设”的想象力。