数据告诉你什么,不告诉你为什么

你不能把理解委托给他人。如果你要进行A/B实验或测量数据,你必须理解其含义。

对于那些对数据驱动情有独钟的人,在我看来这常常是他们产品思维的一个危险信号。

预测本质上是关于相关性的。但当我们让人们做决策时,我们要求他们思考因果关系。因果关系与相关性之间的区别非常重要。

人工智能为我们做的是大幅拓展了我们可以思考的问题边界、我们可以提出的假设,以及我们可以测试的东西。我真的认为,这实际上增加了对人的要求,而不是减少了。

我发现,我进行的实验效果越好,就越依赖于与客户的交流,最终我变得非常依赖于定性和定量研究的结合。

如果你看一个数据,它给出的结果与你的直觉告诉你完全不对劲,那可能就不太对。首先相信你的直觉,然后去证明自己是对的。