数据科学家似乎有一个自我限制的职业误区：就是只有当有详实的数据，严谨的分析，确凿的证据后，才会敢于表达自己的判断和观点。

但是很多决策天生就是不确定的。我一方面希望鼓励数据科学家们在这种情况下勇于表达，一方面也希望提醒决策者们注意McNamara Fallacy

This is episode 2/3 of my interview with chef Miles at Ensue.

We talked about the challenges and learnings of doing fine dining in China. Particularly some culture shocks he had experienced, and his most and least favorite compromises.

In the end we also talked about innovation in style vs. innovation in combination, which I found quite interesting.

我之前讲过，Metrics是用来measure strategy而不是measure goal的。

这话听起来有点反直觉。但是搞懂这件事，会帮你订出真正有用的指标。

课代表聊数据系列

Part 1/3 of my interview with Chef Miles at Ensue.

We talked about his philosophy behind his food, especially how he viewed the whole trend of "farm to table."

But sticking with local ingredients can bring challenges as well, especially in China, where lots of customers still associate fine dining with costly imported ingredients, so we talked about this challenge as well.

主要受最新一期@谐星聊天会 讨论的启发。里面劝退家用意式咖啡机的主要原因是太麻烦，我觉得可能是一个misconception。

麻烦是一个主观的词，我就展示一下过程，大家自己判断。不过意式咖啡机比起胶囊机或者速溶，关键是环保很多。性价比上更是有很大优势。如果你经常喝咖啡，为了环境，也值得考虑买一个。

群聊和论坛里会看到很多同学对工作和人生非常消极悲观，用犬儒主义打击积极求助的其他人。貌似看透世事，其实是把行动和结果混淆了起来。这期视频就把这些混淆的概念区分开，希望有帮助。

视频后面举了一个例子，如何获得你所在部门的业务全貌。

1. 什么是“模型决策”？

2. 为什么“模型决策”在很多场景下都不靠谱？

3. Know-how是什么，和know-how的重要

课代表聊数据系列

quote《置身事内》 — 哈佛大大学经济学史家格申克龙：“一套严格的概念框架无疑有助于厘清问题，但也经常让人错把问题当成答案。社会科学总渴望发现一套‘放之四海而皆准’的方法和规律，但这种心态需要成熟起来。不要低估经济现实的复杂性，也不要高估科学工具的质量。”

这期采访了一位产品策划培训生。有几个看点：

从商科、金融为主的清华经管转科技行业

作为五星员工，学生心态到打工人心态的转变

收集了同事对他的反馈，当面看看反应

如何在学习和工作上融会贯通，提高人生默认值

一些自我认知的探讨

米尔顿的辩论视频：https://youtu.be/-_gU50mfehI

嘉宾很独特的点是兴趣导向，充满自驱力，和对工作的态度非常积极。

但是要做到这些，首先要知道自己对什么有兴趣，以及被工作中的困难反复毒打，还能保持积极的心态。这两点都挺难的。

于是我就认真挖了一下，结果得到的答案让我非常佩服。