邵志堯

有一套日本劇集名為《遺留搜查》由2011年開始至今已播了五季共46集，是以警視廳刑事部搜查科糸村探員查案的故事，他在案發現場都可以找到一些看似和兇案無關的證據，憑著其鍥而不捨的精神，找到真正的兇手，靠的就是在現場一定會遺留一些犯罪的證據。

在今天我們常常討論的大數據當中，大數據分析員也應該和探員糸村先生一樣，要把場景還原才有用，好像在電子商業中，要還原到買家為甚麼要買你的産品，當時場景又是怎樣，分析員要從浩瀚的數據中找到精準的數據才有用，另外他不應該在未有答案前便有偏見，因為一有偏見便輸入帶着有色眼鏡的演算法，其答案一定有重大偏差。

筆者嘗試用三個案例去解釋怎樣還原場景，在九十年代香港引入有線電視並設有成人台播放三級電影，大部分人直覺都會認為收入最多是晚上和以男性觀眾為主，便會投放資源到認定的客戶，但經過多個月的經營之後，最多人觀看的時間原來是工作天的白天，而觀眾是家庭主婦，令到高管大跌眼鏡，證明想當然的未必是反映真相。

第二個案例是在2008年雷曼兄弟爆煲之前，Linked上有大量的雷曼兄弟員工到平台上尋找工作，當Linkedin的職員只是感到奇怪，後來雷曼兄弟破産，此LinkedIn 的職員才恍然大悟，並因此而引發股票市場大跌，這就是還原的場景，若果是有悟性的分析員便會把投資銀行的職員突然之間在尋找工作，便有可能是股票市場大跌的先兆之一。

第三個案例是七八十年代的酒樓報稅，由於那個時候酒樓業以現金結算，酒樓東主都是自行報少收入而從而希望少付一些稅金，聰明的官員會參考酒樓地下的報攤生意，去衡量酒樓的生意是否報足，用其它數據曲線去還原真相。

以上三個例子是數據應用的冰山一角，圍繞着不要有前設和帶有偏見，數據一定要採集準確，另外要輸入好演算法，這樣才能得出成交的場景，才能夠知道真正的行為背後的場景。