指标只是一个工具，不能取代我们独立思考和做出判断。它也有很多局限性，可能会扭曲我们的决策。我们必须学习如何识别一个好的指标，同时兼顾定性与定量分析，综合各方信息。只有这样，才能在这个数据泛滥的时代找到属于自己的方向和内在价值感，不被表面的数字所迷惑。

这本书教我们如何看待数据指标的优缺点，让我们更好地应对大数据时代。

有一个专门的名词来描述它 —— 古德哈特定律。查尔斯・古德哈特是一位经济学家。他总结出了一个定律：一旦任何测量结果与激励挂钩，人们就会想方设法最大化这一测量结果，而不管他们的行为是否符合该测量的初衷。这个定律可以用一句话来解释：“当一个测量变成目标时，它就不再是一个好的测量”。

古德哈特定律，要求人们慎重选择指标来衡量标准，同时不要盲目相信指标

《为什么数据会说谎》这本书由彼得・施莱弗斯所著，书中指出人是万物的尺度，而非冰冷的数字指标。该书通过丰富的案例，启示我们并非所有重要的东西都计算得清楚，也并非所有计算得清楚的东西都重要。书中提及的一个典型案例是，企业负责人在任期初期会重视研发和维保，因为他们深知这些投资的长期效益。然而，随着任期接近尾声，他们可能会削减这些投资，因为他们无需承担这些决策带来的长远后果。这一现象反映出，在某些部门，首要职责不在于大兴土木，而在于未雨绸缪，将隐患止于未发、禁于未萌。然而，预防工作的难点在于其难以量化。我们无法用数字来展示，今天通过预检维护阻止了多少起潜在故障。在职场中，晋升往往与开工项目数、竣工数、验收单和结算金额挂钩，而忽视了那些无法量化的预防措施。我们不应该把责任推给一个小心驾驶却出了车祸的人。组织应该把重点放在教导、鼓励和奖励行为上。如果一名员工表现出所有正确的行为，比如奉献、合作、创造力、解决问题等，但只是因为他无法控制的因素而无法取得成果，那么他仍然应该受到重视。

乔丹 1963 年出生，60 岁身高 198cm，年均长高 3.3cm。郭敬明 1983 年出生，40 岁身高 155cm，年均长高 3.875cm。郭敬明的生长速度远高于乔丹！—— 数据不能代替判断，总有办法解读😂