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MIT Sloan评论：数据建模不足，需转向决策科学
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AI 综述
2026年10月19日，MIT Sloan管理评论发文指出，仅靠数据建模不足以让分析投入产生回报。文章援引研究称，60%至85%的数据科学项目以失败告终，原因多不在算法，而在数据科学家专注预测与准确率指标，管理者需要的却是库存、利润等经营决策，双方语言不通导致模型闲置。文章提出决策科学应转而建模管理者必须做出的决策，把数据模型分析与业务目标对齐，并建议若分析投入未带来ROI，就停止只建模数据，开始建模决策。
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最新进展10月19日 19:00
MIT Sloan评论建议：分析投入无ROI时，应停止只建模数据、转向建模决策。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- MIT Sloan 管理评论为什么光有数据建模还不够：决策科学如何补上数据科学的缺口
研究表明 60% 至 85% 的数据科学项目以失败告终，原因多不是算法差，而是数据科学家专注预测与准确率指标、管理者需要的是库存与利润等经营决策，双方语言不通导致模型闲置。决策科学转而建模管理者必须做出的决策，把数据模型分析与业务目标对齐。作者建议：若分析投入未带来 ROI，就停止只建模数据，开始建模决策。
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