回想一篇闡述《解決統計問題的 Mindset》 的文章之餘

前幾天突然聯想到自己放在心上的某個問題，之前好像在某篇 Blog 裡看到過方法論可以用來找出解決的辦法。於是回頭翻找被存在書籤裡的統計文章，才發現原文作者把自己的部落格設定成「有權限者才能瀏覽」，微微驚怍。

現在想想之前有個能把網站內容全都儲存到 Evernote 文章的插件，還真的是有其用途，這年頭追求永恆大概是件太荒謬的事了。

決定紀錄一下我還記得的部分，以免多年之後忘光了。大致上作者提到他當初在學校學到，通常他們解決統計問題的方法是：

1. 一開始先看一下資料的分佈

2. 選擇看起來類似的 model (這邊就要看你到底認識哪些數學模型了)

3. 調整 model 參數到和資料分布類似

4. 接著就可以用來預測或是分類了

老實說隨著時間過去，我也不確定是不是忘記了什麼細節，但看起來算是有邏輯，如果有找到更詳細的流程再回頭修改這篇文章。

話說我一直覺得解決特定問題的 mindset 不管在日常生活中還是職場都十分重要，那都是跟經驗相關的技術性知識。

像是只有真的做過產品的人，才會知道做產品該從哪裡開始？Product Roadmap 和 User Story Map 該怎麼做？產品設計必須根據怎麼樣的資料？不論質性還是量化、又會有大概多少的不確定性？而設計之後又要有怎麼樣的文件？開發中該採用怎麼樣的管理方法？產品上線前要注意怎麼樣的事？

又或是身為香水行銷人員，怎麼決定一年要用多少預算？怎麼決定一年要有多少活動？每個活動預算多少算是合理？活動開始前要確認多少的事？有多少媒體該被聯絡？現場要注意什麼？媒體曝光怎麼樣算是合理？

在我的觀念裡，退一步來看，每一個行業的 Mindset 都像一個不斷分枝的多元樹圖，有起點 (需求) 和終點 (產出)。而在需求和產出的中間會有很多需要被解決的子問題，子問題也有其對應的解決 mindset。通常對 mindset 了解越豐富的從業者，就是業界中經驗越豐富的一群。

而 mindset 涵蓋不到的問題呢？那需要的就是面對問題時的彈性、抗壓性、還有創意了。

所以當我在面對一個新行業的時候，最喜歡問的就是 Mindset。舉例來說，公司當初來了一個和善的 Treasury 主管負責掌管外匯事務，大家一起吃飯的時候，總會有人問起他說最近哪檔股票可以買？又或是哪個外幣可以投資？

基本上他都會大方的說出來，雖然他只會挑他百分之百有把握地講 (畢竟其他高風險的標的每個人的承受程度不一)，但已經接近知無不言了。

既然他是個大方的人，所以我問他的問題都不是「要買什麼」，而是「要怎麼判斷要買什麼」，大概就是這個意思。

不過他可能嫌大家笨或是講解起來太麻煩，所以隨便講了個幾句就沒再多解釋，但這就是另一個故事了。