现在大家都在谈大数据，数据分析，机器学习，但是这些都是手段，决策才是我们的目的，要想发挥数据的价值，先看看你身边的工作中有哪些决策，再决定用什么样的数据，怎样用数据来改进他们，我们先看一个小例子：
有100人来找你借钱，每人借100块，他们都愿意一年后还你115块（因为跟隔壁老王家借，也要还这么多），现在问题来了，你借还是不借，借给谁？
既然赚的钱已经固定了，就是一年后最多赚1500块，总收入：（115-100）*100=1500元 ，那对你的决策最重要的就是：到底会有多少人不还钱，哪些人不还钱。
现在有个人说：我没法告诉你谁不还钱，但是我可以告诉你目前总体上不还钱人的比例。这个数据有用吗？
答案是：有用，因为你得到这个数据之后，可以根据这个数据做不同的决策：
- 如果这个比例高于15%，你可以不借钱出去，因为会有超过15个人不还钱，损失的钱多于1500元，不划算；
- 如果这个比例低于15%，你可以借，还有赚头；
现在这个人告诉你，应该10个人里会有1个人不还钱，比例如图所示：
那到底应该借给谁？应该都借出去。因为都借出去中90个会还钱，你可以收1350元的利息，10个人不还钱，赔1000元，最后赚350，如果只借给其中50个人，算下来你只能赚175元，借的人越多，赚的越多，最多赚350。
接下来又有人过来和你说：老兄，我通过过往数据分析，开发了一个预测模型，可告诉你哪些人不还，而且绝对准确，可以卖给你，你想买吗？
答案是：可以买，但是不能太贵。我们可以算一下，如果你卖了这个模型，而且知道了到底是哪10个人不还钱，如下图所示：
那你就会只会借给其他90个人钱，而不借给那不还钱的10个人，你最后赚到的钱是（115-100）* 90= 1350元，比原来最多赚350元时，多出1000元，如果这个模型的价格没有超过1000元，买来还是值得的。
但是现实没有那么完美，这个世界上没有完美的模型，但是不完美的模型也价值。
如果这个模型可以给出来它的判断, 但是它判定为坏人的里面只有7个是真正不还钱的，而另外它认为是好人的90个人里面，还是有3个会不还钱，这样的模型你会买吗？如果买，出多少钱比较划算？
那让我再来算一算，这个模型的效果如图所示：
根据这个模型，我们还是会借给模型判断为好的那90个人，这里面会有三个会不还钱，最终赚的钱是（115-100）87 - 3100 = 1005元，比原来最多赚350元还是多了655元，如果这个模型的价格不超过755元还是值得的。
通过这个故事，我想有几个点可以说明：
数据可以降低决策中的不确定性，从而提高决策的效果，例子中，从最开始时，完全不确定谁会不还钱，到最后，确切知道到底谁会不还钱，确定性越来越高，决策的效果也越来越好，数据的作用也就体现出来了。
数据的价值依赖于决策的问题，如果我有十万元，可以借给1000人，那这个模型卖一千块钱，那也值得买，数据的价值不是孤立。
不完美的数据也有价值，关键是如何量化这个价值，世界上没有完美的数据模型，但是有一部分模型是有用的，只要他能让你的决策变得更好，哪怕是小小的改进，对于一个足够重要的问题，也可以产生巨大的价值。
