●量化分析的核心是减少不确定性，而不是也不可能完全消除不确定性。

●在大数据时代，未来战争的“迷雾”已经由过去的无信息、少信息变成了现在以及未来的假信息、多信息。

大数据时代，数据无处不在、无孔不入，基于数据的量化分析变得越来越重要。谁能掌控数据，谁就有更大胜算打赢战争。因此，如何正确理解量化分析的相关概念，学会运用量化分析方法解决实际问题，是每一位指挥员必须学会的本领，这对于提高指挥员应对未来信息化战争的决策能力具有重要意义。

走出事物不可量化的误区

当前，部队各级指挥员已经意识到量化分析的重要性，但从思想认知角度看，还存在一定的畏惧感和局限性。有些指挥员一谈到量化，就想到数学甚至是高等数学，导致一些人不愿学不会用。有些指挥员认为，诸如“信息价值”“指挥素养”“决策风险”等因素无法量化，或者找不到与之匹配的量化方法，从而用定性分析取代定量分析。因此，我们有必要澄清一个事实：没有无法量化的事物。英国物理学家开尔文讲过这样一段话：“凡事皆可量化。如果人们找到观测事物的方式，并找到某种方法，无论这种方法多么模糊，它能让你知道得比以前更多，那么它就是一种量化方法。实际上，对那些看似不可量化的事物，人们总能找到相对简单的量化方法。”因此，走出事物不可量化的误区是找到量化分析方法的前提。

搞懂量化分析的相关概念

现代汉语词典对“量化”一词的解释是：使可以用数量来衡量。而“量化分析”是指将一些不具体、模糊的因素用具体的数据表示，从而达到分析比较的目的。与之相近的概念是“定量分析”一词，它是用数量对几个研究对象的某些性质、特征、相互关系、变化趋势进行分析比较，用数量描述的形式给出结果，通过数量来描述或揭示事物现象的特征、相互作用关系和发展趋势。而军事定量分析是解决军事问题的一种定量分析，它有着与一般意义定量分析共同的特征，更具有独特的军事应用需求和军事实践性，在解决军事领域的诸多复杂问题中发挥着重要作用。因此，军事定量分析法是运用科学和技术，定量分析作战、训练、保障、管理等军事问题，为解决军事问题及其决策提供数据依据、工具和行动方案的一种科学方法。

现代管理学之父彼得·德鲁克说：“无量化，无管理；先量化，后决策。”可以看出，真正确定量化什么，是几乎所有科学研究的起点。我们之所以关心量化，是因为它会为决策提供信息和数据支持。决策前，需要量化多方面的事物，面对多种量化方案，应学会权衡利弊，懂得取舍。一个真正的量化过程不需要无限精确。而且，如果没有确定误差，也没有采用抽样和实验等实证方法，就认为数字是完全精确的，根本不是真正的量化。正如爱因斯坦所言：“数学问题只要和现实相关，他们就是不确定的。”我们需要运用一些方法来分析、选择这些方案，以减少决策的不确定性。换言之，量化分析的核心是减少不确定性，而不是也不可能完全消除不确定性。因此，搞懂量化分析的相关概念是进行量化分析的基础。

活用量化分析的基本方法

实际上，找到有效的量化分析方法往往比我们想象的要简单很多。中国古代的兵学圣典《孙子兵法》中有许多关于量化分析的论述。如：“故用兵之法，十则围之，五则攻之，倍则分之。”古希腊天文学家和地理学之父埃拉托色尼在公元前200年，就利用太阳与建筑物的阴影倾斜角和两座城市之间的距离推算出地球的周长。这些通俗易懂、简单便捷的方法，却完成了看似不可能的量化。

军事定量分析法从古至今，经历了从萌芽、形成到现在的蓬勃发展阶段。进入信息时代、智能时代，一些诸如作战实验、复杂网络、大数据分析等新理论、新方法可谓层出不穷，涵盖了预测分析、决策分析、优化分析、评价分析、仿真分析等诸多领域。这些理论和方法看似庞大复杂，其实都有章可循。美国应用信息经济学创始人、国际公认的决策分析师道格拉斯·W·哈伯德提出一套简单易学的量化分析五步法：一是定义需要决策的问题和相关的不确定因素；二是在确定的决策范围内，将由于数据不明所产生的不确定性数量化；三是明确量化的信息价值，减少决策的风险；四是将已有的量化方法如随机抽样、控制实验等运用其中；五是考虑决策者的风险喜好程度（例如冒险型、保守型等），做出满意的选择。

在大数据时代，未来战争的“迷雾”已经由过去的无信息、少信息变成了现在以及未来的假信息、多信息。量化分析的关键是需要明确我们要达成什么目的，量化什么信息，选择什么量化方法以及考虑风险或收益的大小。面对海量数据，其实有时候只需要很小的样本就能达到减少不确定性的目的。因此，作为一名指挥员，我们需要不断更新自己的头脑，让自己的思想跟上军事变革的步伐。唯有如此，才能用活量化分析的方法，解决好面临的各类军事问题，从而为打赢未来战争开启一扇智慧之窗。