別讓「聽說」害了你的決策：數據思維教我怎麼停止相信自己的直覺

如果你搜尋「數據分析」，你大概會找到一堆 Python 教學、Excel 課程、和某個 Udemy 的大數據認證。

然後你打開第一堂課，看到迴歸分析、看到 p 值、看到信賴區間，然後你關掉視窗，覺得這東西不是為你設計的。

我懂這個感覺。我在 Deloitte 做了七年，做過無數份分析報告，但老實說，很長一段時間，我以為「數據分析」的核心就是：把數字整理漂亮，讓老闆看得懂（苦笑）。

所以如果你點進這篇，以為我要教你 SPSS 或教你看財務模型，那你可以先鬆一口氣。這篇講的不是軟體，也不是統計學。

它講的是一件更基本、但大多數人從來沒有刻意練習過的事。

其實這篇真正要講的是

辦公室裡最貴的東西，不是那台放在角落沒人用的咖啡機，而是那些從來沒被驗證過、卻被當成事實在流通的「感覺」。

這篇要講的是：怎麼把「聽說」變成一個可以被打臉的假設。

換言之，是把直覺轉成問題，再把問題帶去找答案。這個過程，才是數據思維真正的入口。

大多數人卡住的地方

我觀察到，大多數人在這件事上會卡在三個地方。

第一個：以為有圖表就等於在做分析。

這是最普遍的誤解。我在做 ESG 報告的時候就是這樣，幫客戶把碳排放量、員工組成、女性主管比例全部列出來，畫成折線圖，然後告訴自己：這就是數據驅動。

但那其實只是「紀錄」，不是「分析」。

差別在哪？紀錄是把過去發生的事說清楚。分析是去問：為什麼會這樣？然後試著驗證你的猜測。前者是描述，後者才是理解。

第二個：以為相關就是因果。

兩件事同時發生，不代表一件事造成另一件事。這句話大家都聽過，但在實際工作中，這個錯誤每天都在發生。

我記得在某個內部討論裡，有人說：「數據顯示，愈常請假的員工，離職傾向愈高，所以我們要管控請假。」

我當場沒說什麼，但心裡在想：也有可能，愛請假和容易離職，都是因為「對這份工作根本沒有歸屬感」所致，彼此根本沒有因果關係。如果照那個邏輯去管控請假，你只是讓一個已經想走的人更快提辭呈。

第三個：以為聲音最大的就是最有代表性的。

茶水間的八卦，幾乎永遠來自特定幾個人的特定幾次經驗。問題是，這幾個人的感受會在組織裡像漣漪一樣擴散，最後變成「大家都說」的共識。

然後有人根據這個共識做了決策。然後問題沒有被解決，因為根本就沒有人認真問過：大家，真的是「全部的人」嗎？

第一個核心理解：謠言是假設，不是事實

這是我在 INSEAD 上管理課之後，真正改變的一個思考習慣。

當有人說「我們公司優秀的人都因為主管太爛而離職」，這句話本身不是廢話，它其實是一個可以被驗證的題目。

你要做的，不是反駁它，也不是相信它，而是把它轉化成具體的問題：哪一個部門？什麼職級？在什麼時間段？離職前的績效評分是多少？他們主管的向上回饋分數又是多少？

是故，學會把「聽說」變成「假設」，比你學會用哪一套統計軟體更先需要。

我舉個生活化的例子。你發現最近每次吃完某家熱炒都胃不舒服。你的第一個反應可能是「一定是那個生魚片不新鮮」。這就是你的假設。

但如果你開始記錄：有一次你沒點生魚片，還是不舒服。又一次你換了朋友一起去，他也不舒服。然後你才發現：其實問題出在那家店的冰塊。

這個過程，就是「大膽假設，小心求證」的完整邏輯。放到職場裡，節奏是一樣的。

第二個核心理解：眼睛看到的相關，不代表是誰害了誰

這是稍微難一點的地方，但我覺得一旦你看懂了這個邏輯，你看世界的方式會有一點點不同。

有個經典的例子：夏天冰淇淋賣得好的時候，溺水事故也比較多。這兩件事高度相關。但你當然不會說「是冰淇淋害人溺水」。

它們之間有一個「幕後黑手」：夏天氣溫高。氣溫高讓人買冰淇淋，同時也讓人去游泳，游泳多了，溺水事故自然也多。

所以每次你在工作上看到兩件事同時發生，先不要急著下結論。捫心自問一下：有沒有一個我還沒想到的第三個因素，才是真正的原因？

職場上，這種「幕後黑手」無處不在。

數據說「不愛開會的人績效都好」，不代表開會害了績效。很有可能，能力強的人本來就懂得怎麼避開沒意義的事，所以他們開會少、績效也好，這兩件事的共同原因是「他夠強」，不是「少開會造就了績效好」。

基此，把相關性直接升格成因果，是一個讓人做出錯誤決策的捷徑。而且這條捷徑，走起來非常順，順到你不容易察覺自己正在走。

第三個核心理解：滿意度是一種會傳染的東西

這是最細微、也是最容易被忽略的一塊。

捫心自問：如果你身邊的同事都覺得公司不好，你自己的感受會完全不受影響嗎？

大概不會。

有些做得比較認真的組織研究發現，員工對主管或公司的評分，會受到周圍同事整體氛圍的拉扯。換言之，即使你的直屬主管對你其實還不錯，但如果整個團隊的信任感都很低，你的評分也可能跟著往下走。不是因為你在說謊，而是因為人的感受就是這麼容易被周圍染色。

這代表什麼？

這代表，當你在看「哪個部門最不滿意」的時候，那個數字本身可能不是純粹反映「那個部門有什麼客觀問題」，它也反映了一種集體情緒的蔓延。你要再往下挖一層：是什麼時間點開始惡化的？有沒有某一個事件，是整個氛圍轉向的轉折點？

不知道大家有沒有發現，很多公司做了員工滿意度調查，得到一個低分，然後老闆召開全員大會說「我們要一起改善公司文化」，然後什麼都沒有改變。

因為他們看到了分數，但沒有問出「為什麼是這個部門、在這個時間點，分數突然掉下去」。

分數是果，那個你沒去找的轉折點，才是因。

一個你現在就能做的練習

不需要任何軟體，紙和筆就夠了。大概 10 分鐘。

第一步：想一個你最近在職場上「聽說」或「感覺」的事情。可以是「這間公司新人待不久」「做業務的都壓力很大」「WFH 的人都比較不拼」，任何一個你聽過的說法。

第二步：把它寫成一個可以被打臉的假設。例如：「年資低於一年的員工，離職率高於平均。」注意，要具體，要有可量測的邊界。

第三步：問自己：如果要驗證這個假設，我需要哪三筆數據？不用真的去跑，只要想清楚。

第四步：想一個可能的「幕後黑手」。有沒有第三個你沒想到的因素，可能才是真正的原因？

第五步：問自己：如果這個假設被打臉了，你原本準備做的那個決策，還成立嗎？

做完這五步，你對那個「聽說」的判斷，大概就會有一點不一樣了。

我的反思與你下一步可以怎麼學

坦言之，我做了七年顧問，真正開始認真想這件事，是在 INSEAD 的課堂上。

不是因為課程有多神奇，而是因為課堂上有人一直問你「你怎麼知道？」那種被迫停下來、替自己每一個「感覺」找根據的過程，悄悄改變了一些東西。

於我而言，這個思維最大的影響，不是在職場分析上，而是在我替自己做決策的方式上。我開始注意到，我對「這份工作不適合我」「我應該轉型」這類命題，其實也藏著很多從來沒有被我認真挑戰過的假設。有時候你以為是整份工作的問題，其實只是一個主管的問題；你以為是行業的問題，其實是這間公司的問題。這兩個診斷，對應的行動會差很遠。

有一次，我在筆記本裡寫下自己「感覺轉型的時機到了」，然後強迫自己在旁邊欄位回答：「我有哪三個具體的事實，支撐這個感覺？」寫到第二點就卡住了。那個卡住的感覺，比任何課程都有用。

如果你想繼續往這個方向走，我覺得不需要急著去報名什麼課程。先試著在下一次開口之前，停一秒鐘，問自己：「我等一下要說的這句話，是事實，還是我覺得是事實？」

這一秒鐘，往往很值錢。