如果可以的话（当然也看量化能力），就要找到核心变量的量化方法，或者说是转化为一个指标。

管理学大师彼得·德鲁克曾经说过：如果你无法量化它，你就无法管理它。

那我们该如何找到核心变量，以及如何量化它呢？本文就来分享一些经验。

如何找到核心变量

找核心变量的方法，我大致分两种，一种是明确这是一个“领域知识”，有经验最好、没经验就要仔细做调研；另一种是我们或许可以通过一些技术探寻到核心变量，比如敏感性分析。不过认为前者是更加重要的。

在许多情况下，行业专家和具有多年经验的人员可以提供关于哪些因素最关键的宝贵见解。这种知识通常来源于长期观察、实验和实际操作经验。最方便的莫过于自己就是这个领域的专家，但术业有专攻如果到了其他领域，可能又是个小白。

这时候其实能看出广泛涉猎各领域知识的重要性。

可以不深入，但起码有方向，这对进一步的研究很重要。我们常说在学校最应该培养的是终身学习的能力，这是很重要的。现在我遇到很多人，当提到他们陌生领域的内容的时候，他们会“本能地”拒绝，说“不不不，我不懂”“没学过”“不了解”。其实有时候了解与不了解之间就是一层窗户纸，一捅就破，但很多人也不愿意去尝试。试想如果之前能简单涉猎不同领域，可能就会发现这层窗户纸，心态也更开放。

找不到专家，那就得好好做调研。对于缺乏直接经验的情况，进行详细的市场调研和文献回顾可以揭示过去研究和实践中识别的关键变量。这其中就包括包括阅读相关行业的案例研究、学术论文和市场报告。

下面我再来说一说技术上的方法。两个我印象深刻的方法一种是敏感性分析，另一种是数据挖掘。

敏感性分析可用于确定不同输入变量如何影响某个特定输出。这种分析在模型的初步设计阶段尤其重要，因为它可以帮助研究者理解哪些参数对模型的预测结果影响最大。通过系统地改变输入参数并观察对输出的影响，可以有效地识别出模型中的关键变量。

数据挖掘是这个时代最流行的工具了。你或许不是这领域专家，但是给你一个数据集，再结合一些分析方法或许也能找到一些有用的见解。数据挖掘技术包括一系列方法，如聚类分析、分类、回归分析等，这些方法可以从大量数据中提取有价值的信息，发现数据间未知的关联关系，从而帮助确定潜在的核心变量。

如何获得量化指标

找到变量之后就是确定量化方法了（当然前面介绍的技术性的方法可能本身就是基于量化的前提，比如敏感性分析），我们这里谈还没量化的因素或者想要合成的更为抽象的因素。

在确定量化方法之前，首先需要明确为什么要量化这些变量，即这些变量将如何帮助我们理解问题或改进过程。量化的目的可能是为了评估性能、监控进度、预测未来趋势或增强决策过程。

量化方法的选择取决于变量的性质和所需的精确度。例如，对于质性（或者称其为“定性”）变量，可以通过创建评分系统或采用Likert量表等方法来量化。对于那些已有数据的情况，可以采用统计方法或建立数学模型。

比如对于某些本质上是定性的核心变量（如客户满意度、员工敬业度），可以通过设计问卷调查，将反馈转换为可量化的数值。“非常满意”打5分，“满意”打4分，”一般“打3分，”不满意“打2分，”非常不满意“打1分。这样的评分系统能够将主观的感受转化为客观的数据。

当核心变量涉及多个维度时，可以通过构建复合指标来进行量化，例如使用主成分分析（PCA）或因子分析合成单一指标。

我们来举个例子吧，其实生活处处是例子。就拿“完播率”来说吧，啥是“完播率”？

“完播率”是指视频从开始播放到完整播放结束的比例。

大家可能在看短视频的时候常常听到主播这样说“我有3个实用的技巧，尤其是第三个，一定要听完呦！”诸如此类，后来自己发视频才知道这是衡量视频内容吸引力和观众参与度的一个关键指标。

假设一个在线视频平台想要提升其用户粘性和广告收入，完播率就是关键指标之一。因为高完播率通常意味着视频内容能够成功吸引观众的注意力直至视频结束，这对广告商来说非常重要。

广告商倾向于在那些完播率高的视频中投放广告，因为这样更可能确保广告被观看，从而增加广告的影响力和回报率。此外，视频平台可以利用高完播率的数据来优化其内容推荐算法，提高用户满意度和平台的整体用户黏性。

别看这样的指标看起来很简单，殊不知很多都得“偷师”的这类指标对于电商平台来说极其重要，它直接影响到销售策略和营销活动的调整。由于其强大的商业价值，平台可能并不希望这种计算方法被广泛公开，以免竞争对手模仿或利用。

一个典型的例子是亚马逊的购物车推荐算法。亚马逊利用复杂的数据分析技术来计算和优化其“购物车推荐率”，这是一个衡量用户将推荐商品添加到购物车的频率的指标。

在这种情况下，企业不仅需要开发这些指标，还需要保护这些数据和分析方法作为商业秘密。

高考分也是关键指标

回到学习和教育这个领域，高考分数也是一个关键指标。

高考分数这个指标用于衡量学生的学术成就和全面能力。它是中国教育系统中最为重要的评估工具之一，不仅决定了学生的高等教育机会，而且在很大程度上影响着他们的未来职业路径和生活质量。

也就是说我们通过高考分数来量化学生的学术能力或者潜力，后者是指标、前者是核心变量。

这里的量化方式是通过统一的标准化考试来进行。高考考试成绩以分数的形式体现，通常满分为750分，不同科目的分值不同，以语文、数学、英语和选考科目（的成绩来总结学生的学术表现。

新高考改革以后赋分机制做了一些调整，其实也是对量化方法及背后的关注的核心变量进行了重新定位。

用指标而非唯指标

不过在建立和使用指标时，我们必须认识到，虽然指标是管理和衡量效率的有力工具，但它们本身并不能完全代表事物的全部复杂性。同时要防止有人“钻营”和“滥用”指标。

当时三鹿奶粉的三聚氰胺事件是怎么发生的？在奶粉生产中，蛋白质含量是评估产品质量的重要指标之一。三聚氰胺可以在蛋白质检测中被误识别为氮源，从而人为提高蛋白质含量的测量值。这种做法直接滥用了蛋白质含量指标，误导了监管部门和消费者对产品质量的判断。最后造成了非常严重的社会影响。

蛋白质含量这个指标是重要的，但是它无法它无法全面反映奶粉的营养价值或安全性。

当然对上述事件的讨论到此为止，我这里也只涉及关于量化层面的问题。——王海华

指标的一个好处是可量化易操作，这也是它可能被利用的一个风险，比如当指标成为评估业绩的唯一标准时，可能激励个人或团队走捷径，甚至采取不道德的行为以符合目标，比如在财务报告中进行舞弊。

那我们是不是因此就不要指标了呢？那高考来说，我们干脆不考试不评分，只看申请材料类走面试？也不行，甚至可能导致更大的公平性的问题。

其实无论是在教育系统中的高考、在企业中的业绩评估，还是在健康医疗的治疗效果监控中，指标都是帮助我们作出决策的关键工具。问题不在于指标本身，而在于如何设计、使用和解释这些指标。

指标系统也不应是一成不变的。随着社会、经济和技术的发展，应定期评估和调整现有指标的相关性和有效性。这可以确保指标反映当前的需求，减少过时或不适用的指标带来的偏差。

编辑：黄继彦