危机时的数据分析
分析已经是Covid-19爆发的前沿和中心。大多数公共政策决策都是基于流行病学家制定的模型，以预测人口中病毒感染的传播。唐尼希莱一位讲师在普尔管理部的商业管理部门，分享关键角色分析在这种大流行中发挥了分析 - 并将在未来几个月发挥作用。
我们在冠状病毒预测中看到的不幸的现实之一是，病毒差往往遵循指数增长函数，但其长期增长受人口规模的限制，并且在人口中发生的任何抗扰度。这意味着看似低水平的感染将迅速增长以影响较大的人口百分比。
当前现实和迫在眉睫的灾难之间的断开使得难以驾驭公共政策和感知。难以根据在未来可能发生的模型预测，让人们立即采取行动。然而，社会疏远已经成为规范，它似乎获胜，正如最近的证据表明增长曲线确实是“平坦化”。
所以下次大流行-以及我们的经济-分析如何帮助企业导航即将到来的几个月？
数据分析与大流行
流行病学模型将继续使用新信息进行更新，因为它被收集。病毒扩散的动态很好地理解，但特定的参数- 如那个感染率或免疫率-随着疫情的发生，公共政策对任何病毒爆发的影响都必须得到改善。
随着时间的推移，随着收集更多数据，与这些参数和政策影响相关的不确定性将继续下降-随着时间的推移，意义预测会变得越来越好。然而，商业领袖和政策制定者仍然需要导航当前现实之间的紧张局势（感染率下降）和短期后果（消除社会疏远早期，只会让感染再次飙升）。
数据分析与经济
这是我国和我们世界的前所未有的情景。根据福布斯，1982年，美国的每周失业索赔的上一周的高位为695,000.在过去的两周里，我们已经看到了超过300万和600万的失业索赔。这使得难以推断过去经验，以预测未来几个月可能发生的事情。
此外，难以预测爆发将对消费者品味和偏好做些什么。例如，消费者将害羞地远离公共经验，或者会有对人类聚会和会议的再次需求吗？搬到服务交付棒，或者消费者会返回以前的购买模式吗？在我们的集体历史中，有很少的类似类似物。
缺乏历史数据意味着业务分析是无用的吗？恰恰相反;这意味着业务领导者需要利用分析来开发解决方案并创造地思考前进的道路。
我会建议为商业领袖提供以下内容：
- 使用Analytics完全了解整个组织的需求，盈利能力和表现的驱动因素。
- 密切关注流行病学模型及其时期，以发展“如果是该怎么办”情景。
- 将对其业务动态的严格分析理解与“假设”场景相结合，以应对剩余爆发的潜在后果。
- 利用游戏场景来降低短期风险，并创造性地思考如何在新冠肺炎后的世界中为组织定位。
这篇文章是最初发表在Poole管理新闻中。
