数据驱动型决策中，存在着五个陷阱

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无论证据是来自外部研究还是内部数据，在做出重大决策之前，对其进行全面彻底的研究分析都是至关重要的。在我们与多家公司（包括数据量庞大的科技公司）的互动中，我们注意到这种做法并没有得到始终如一的贯彻。先入为主的观念、并不恰当的类比以及群体思维往往主导着对证据的讨论。心理学和经济学的研究表明，一些偏见（例如基础比率谬误，即倾向于忽视一般统计信息而偏好具体案例或小概率事件，以及确认偏差，即倾向于寻找并偏重支持现有观念的证据）也会阻碍对证据的系统性评估。但这些错误模式并非不可避免。基于我们的研究、与公司的合作以及我们的教学经验（包括领导力和商业分析方面的高管教育课程，以及最近开设的名为“数据驱动型领导力”的MBA课程），我们总结出了一种可以被管理者们应用于数据讨论的普遍方 ………………………………