​​01从进厂实习那天开始，就接触了KPI的概念；互联网公司，年初入职，可能因为那天是周五，又赶上月底，少不了要把KPI搬出来折腾一番；天时，地利，人和；不对，人和应该不确定吧；换个城市，换家公司之后，从此OKR模式席卷而来；OKR是什么？O：是目标，KR：是关键结果；KPI是什么？绩效的指标体系，从上到下，层层拆解细化，最终落在各个员工头上；OKR和KPI有什么区别吗？理念上肯定有，实践中有没有，难说；模拟一个暴击灵魂的场景，注意，这里可能会有些扎心；KPI模式下；老板会说：想要一年达成365个小目标，员工每天都要实现一个小目标；OKR模式下；老板会问：今年要想达成365个小目标，年度什么策

​译者|李睿审校|孙淑娟​在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。​因果机器学习的动机​假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。​现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动

​译者|李睿审校|孙淑娟​在不同的场景中，常用的机器学习建模技术可能会误解数据中的真实关系。因此在这里试图改变这种范式，以基于估计因果关系和衡量目标关键绩效指标（KPI）结果的治疗效果，找到超越虚假相关性的可操作见解。​因果机器学习的动机​假设获得了某家企业在过去一年某一产品的历史数据或观察数据，面这一产品有5%的顾客流失，那么这家企业的目标是通过开展有针对性的活动来降低流失率。通常会构建经典的客户流失预测性倾向模型（倾向性评分——客户行为的协变量流失概率），并通过选择阈值规定折扣或向客户追加销售/交叉销售。​现在，企业管理人员想要预测客户流失的有效性，例如该公司的客户是由于促销活动或营销活动

一、认识指标与指标体系相关的概念有很多，包括指标、度量、KPI、维度等。界定清楚这些概念，对于构建和运用指标体系至关重要。1.KPI、指标、度量和测度与指标相关或相近的词有度量、计量、测度等，相关的英文有indicator、metric、measure、KPI（keyperformanceindicator）和keymetrics。在英文中，measure、metric和indicator也经常不加区分地使用。中国人民银行2017年发布的行业标准JR/T0137—2017《银行经营管理指标数据元》中，metric对应中文的“度量”，indicator对应中文的“指标”。在经济中，econome

一、认识指标与指标体系相关的概念有很多，包括指标、度量、KPI、维度等。界定清楚这些概念，对于构建和运用指标体系至关重要。1.KPI、指标、度量和测度与指标相关或相近的词有度量、计量、测度等，相关的英文有indicator、metric、measure、KPI（keyperformanceindicator）和keymetrics。在英文中，measure、metric和indicator也经常不加区分地使用。中国人民银行2017年发布的行业标准JR/T0137—2017《银行经营管理指标数据元》中，metric对应中文的“度量”，indicator对应中文的“指标”。在经济中，econome