好的算法往往很简单。但问题的另一面则是：简单算法往往不容易用好。如何来理解这对矛盾呢？
在我看来：简单办法好用，往往是因为简单方法可靠度高、容易理解、容易与领域知识结合。而简单方法不容易用好，则是因为：简单方法的应用是有条件的，而条件往往并不满足。
线性回归是最简单的建模方法。但是，应用这个方法也是有条件的。例如：1、自变量的检测误差可以忽略不计；2、对结果的干扰服从正态分布、没有显著的系统性干扰。但是，现实中，这样的条件往往并不满足啊！
类似地，在分析一个变量有没有显著影响的时候，经常会用到F检验。但我却发现，在大数据时代，对任何变量的F检验几乎总是有效。换句话说，这种做法其实是失效的。原因也是一样的：算法的条件不满足。
再如，先进工业企业普遍使用的SPC方法。这个方法中，有许多判断异常的判据。部分判据的依据，是发生这种事件的概率小于0.27%。这意味着，每生产1万件产品，平均就会有27件判断异常。但是，如果生产过程真的很稳定、极少发生异常，这种方法显然也是会失效的。
几年前，清华数学系的谢老师请我和宾州大学林教授一起吃饭。林教授谈到他的困惑：在大数据时代，统计学知识难道就没有用了吗？我回答说：大数据能让统计算法用得更好。
我的意思是说：在大数据时代，人们可以有足够多、足够好的数据，验证(采用简单算法的)条件是不是成立。如果不成立的话，还可以通过选择和改造数据，让它们符合要求。而不是盲目地利用这些数据建模。
我国有一种现象：滥用统计学方法。我在宝钢时，曾有过一次冲动：把看到的论文记下来，作为反面案例——看看这些作者是如何滥用统计方法的。在现实中，工业数据不符合统计学要求是种常态，符合要求才是偶然的。盲目采用数据分析方法时，滥用就成了一种常态。
数据分析理论中有个著名的CRISP_DM模型。这个模型中有一个步骤叫做数据理解。滥用数据分析方法的根源，往往就是数据理解做得不够、没有进行适当的处理。而数据理解得不够，往往又是因为对业务的理解不到位。我认为：人们有较好的业务知识，才能把数据理解到位。
我讲数字化转型课时，经常提到一个例子：斯特宁先生被国际慈善组织派到越南，解决当地儿童营养不良问题。他通过调查，发现了三条有效的做法：营养好的孩子一天吃四顿饭；2. 妈妈们会抓小鱼小虾给孩子吃；3妈妈会把地瓜叶的汁淋在饭上。我们注意到：斯特宁发现这三条做法，不仅是靠数据分析能力，还靠专业知识：孩子胃小、消化快，多吃一次有利于吸收；鱼虾中含有孩子成长必须的蛋白质；叶子汁中含有孩子必须的维生素。所以，把专业知识和数据分析结合在一起，才能发现这些知识。
所以，用好简单算法，关键要把数据准备工作做到位，并具备较好的专业知识。但是，要做到这一点是不容易的。
作者：郭朝晖(工学博士，教授级高工。企业研发一线工作20年)
