序一

數據和信息技術的發展是推動組織變革的重要因素之一。在已經到來的大數據時代，調查數據依然是科學決策的重要依據。

早在1988年，管理大師彼得·德魯克在《哈佛商業評論》上發表的“新型組織的出現”一文中，就預見性地提出“未來的典型企業以知識為基礎，由各種各樣專家組成，這些專家根據來自同事、客戶和上級的大量信息，自主決策和自我管理”的觀點。

這個觀點包含了兩層意思。其一，數據是科學決策的依據。來自同事、客戶和上級的大量數據和信息是專家賴以決策的基礎，離開了這些客觀數據，各種各樣的專家也很難做出正確的判斷。其二，對數據的分析是關鍵。雖然專家掌握了相關數據，但是若分析方法不正確，往往會得到錯誤的結論，對企業經營就會產生誤導作用。

可見，建設以知識為基礎的企業，前提是數據和分析都必須精準。若要采集來自同事、客戶和上級的大量信息，就需要通過精準調查的方法準確地獲得一手數據，這是決策的依據。有了這些高質量的數據，專家們通過正確的分析方法對數據進行研究，才能獲得正確的結論和判斷，才能更好地指導公司進行高效的運營，不斷提升公司的競爭力，才有可能在激烈的競爭中獲得競爭優勢。

在大數據時代中，無論是亞馬遜、微軟、臉書、美國銀行、肯德基等國外公司，還是阿里巴巴、騰訊、京東等國內企業，無不在數據上下功夫，不斷提高企業的數據洞察能力，通過獲取和分析數據形成高質量的商業決策，從而把握住轉瞬即逝的商機，獲得先動優勢，進而牢牢地占據競爭中的主導位置。

雖然這些公司都掌握了海量的客戶或者消費者的數據，但是，它們依然通過大量的調查活動，系統性地收集調查數據（即“小”數據），作為公司戰略決策和營運決策的重要依據。換言之，與大數據相比，調查數據依然具有不可替代的特點，依然是當前和未來科學決策的重要依據。如果把基于大數據的用戶畫像比喻成全景式輪廓圖，基于調查數據的研究就是對用戶畫像的局部進行細描。不難想象，如果只有輪廓圖，而沒有工筆技法，最終的用戶畫像會是不清晰、不準確的。

大數據時代要求調查數據的質量要足夠高，測量要精準。這也對調查活動提出了更高的要求，要求調查活動能夠做到“精、準、細、嚴”，確保調查數據的高質量和精準度。只有如此，調查數據才可能與大數據抗衡，才可能在大數據時代依然發揮著重要的作用。

我在《共演戰略：重新定義企業生命周期》一書中，按照人和事以及內和外兩個維度，提取出構成企業戰略的4個戰略要素：用戶、組織、產品和市場。在現實世界中，這4個戰略要素都會產生大量的數據，對于這些數據的精準掌握，是成功實施共演戰略的重要前提。如何精準掌握這些數據并予以正確分析，就是本書的主題。本書結合大量的企業案例，采用通俗易懂的語言，深入淺出地闡述了精準調查和分析的原理、方法和具體應用，從抽樣、測量、問卷設計、調查實施、數據分析、第三方評估和報告撰寫這些方面，以抽絲剝繭的方式進行論述，適合職業經理人、調查業者和即將進入職場的大學生讀者閱讀。精準調查和分析能力成為大數據時代的人們工作和生活必備的一種能力和素質，本書對于這種能力的開發和提升，無疑具有顯著的促進作用。

本書作者顧佳峰先生在北京大學光華管理學院獲得了學士、碩士和博士學位，受過系統的經濟學和管理學訓練。自2007年開始，他參與北京大學中國社會科學調查中心的籌建工作，是這個中心的創始人之一。10年來，他一直在從事專業的社會調查數據采集和分析工作，具有豐富的理論積累和實踐經驗。難能可貴的是，在本書的研究與寫作過程中，作者還與包括諾貝爾獎得主在內的世界頂尖學者進行深入的交流，并把相關思想體現在本書之中。因此，這是一部非常難得的書。本書是他這些年從事專業調查研究和工作的結晶，相信廣大讀者必能從本書中獲得很多收獲與啟發。

本書最大的特點就是從實踐應用的角度闡述精準調查和分析的相關理論，在理論和實踐之間搭建了一座牢固的橋梁。即便是非調查專業人士，也可以讀懂和理解精準調查和分析，并掌握相關的技能，從而在大數據時代中不至于落伍。全書思想深刻且充滿了新意，觀點清晰而獨到，案例豐富，行文流暢，深入淺出，是一部難得的佳作。

我把這本書推薦給希望在大數據時代來臨之際，快速理解數據調查的本質，以便抓住大數據時代機會窗口的每一個人。

2018年6月于北京