应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱： 1，有数不一定有据； 2，大而不全； 3，内生变量模糊了因果关系。...一要养成大数据思维，二要避开三大陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维：一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡，都是大数据的来源。...跨界思维：一切或可联。跨界有不同媒介、渠道间的跨界，如O2O和LBS，也有商业模式、数据应用的跨界。...三大陷阱 应用大数据进行精准营销，要注意规避如下三大陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景？首先，描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次，预测。...大而不全。有些大数据应用收集的数据非常多，但对其倾向性却不清楚。解决的办法是跨界，收集企业之外的数据。例如，汽车制造商要跟电商结合，要跟社交媒体结合，通过跨界把数据做全，才能把精准营销做得更好。
那么好了，一大波人去学Spark，会用了感觉安全了。那么换个引擎呢？又来了是不是又要重新学？...二、业务数据思维 业务思维上，更多会考虑到业务本身的价值，具有较强的业务敏感度。...那么下来说下数据思维，数据思维更多的是发现数据与数据之间的关联性，事物与事物之间的联系，通过哪一类事物，我们可以通过数据处理、数据分析、算法分析等手段去应证，去推算。...我见过跟厉害的数据架构师，他们甚至能说出每一个业务链路的环节及中间层的提取，甚至能从各方面去评估其影响，不得不为之称赞。...技术、数据、业务思维以及极高的情商才能够达到的。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四 关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。...大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。 内容来源：360doc图书馆
有人说，在电子商务的王国，谁拥有数据，谁就先人一步。很多淘宝的卖家认为，销售数据不过是用来看看店铺赚的钱数罢了。...其实，只要你搞懂数据分析的方式，那么就能在销售数据中发觉许多隐含的秘密，从而能帮助你提升经营。 来源：天下网商
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。...例如：大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。
只有克服了这三个障碍，你才能说你具备上游思维。这不是简单的事。我们需要设计一套可执行的系统性解决方案，系统问题、系统解决。
很多同学在问：数据分析有没有标准思路，有没有分析思维模式。答案当然是：有。但绝不是大家日常在公众号看到的各种炫酷名字。...今天我们正本清源，一次性跟大家解释清楚：哪些数据思维的常见误区。 误区一：数据分析思维是4P，4C，SWOT，PEST，五力模型…… 澄清：这些太过宏观，完全没法具体分析。...那感觉，就像我们看大学生写的课后作业《腾讯发展的十大成功要点》一样 (～￣▽￣)～ 优化策略：在企业里工作，要解决真实商业场景的真实问题，就要具体问题具体分析。...误区三：数据分析思维是象限法、多维法、二八法、对比法 澄清：这些其实都是一个基础操作→分组对比。 通过分组对比，找到数据差异。...误区四：数据分析思维是漏斗法、多维法 澄清：这些其实是一个基础操作→构建指标体系。 指标背后具体商业动作，指标体系是按商业动作的逻辑，把一顿指标串行/并起来，从而观察商业问题的基本方法。
为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。 说明：用数据核心思维方式思考问题，解决问题。...02 关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。...说明：用大数据预测思维方式来思考问题，解决问题。...大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。
接下来我们讲要具备的六大架构思维。 1、演进式思维 为什么这么说呢，架构设计，架构设计，虽然有【设计】俩字，但架构真不是"设计"出来的，而是演进出来的。...说到“分”，还有一层含义的解读，跟我们说的“拆”异曲同工，也就是拆服务，最后是我们说的微服务，从一个大的单体，被拆成好几个独立的系统服务，这也是一个分的过程。...4、复用思维 在谈复用思维之前，我们先回到架构上。我们有说到当今软件设计的世界流行着四大架构DCI架构、DDD架构、六边形架构和整洁架构，那什么是整洁架构。...6、面向对象思维 我把这个思维放到最后一个，恰是因为它是当今软件设计之根本，它的本质是软件如何才能做到是软的。那要先定义什么才算是软的，你说，能屈能伸，就是软，对，弹性。...宏观和微观来看吧，大到一个方法去通过RPC调用别的进程的方法，小到一个进程内的一个方法调用另外一个类的方法。这些都是依赖。 那些依赖，一旦有个“三好两歹”，你就会受到牵连。
包括但不限于： 一，爆品思维 二，平台思维 三，不重视服务 四，数据不是太少，而是太多 两者对中国SaaS企业的现状影响极深。 也难怪，中国的SaaS作为一个群体其实还完全没有到走通的状态。...默许一线在销售阶段把牛吹大，先签进来再说，客户对产品的期望值属于售后“管理”的工作。这种做法会直接影响续费续签，甚至第一笔回款。 销售阶段推崇大单。...随着客户合作的种类越来越多，我发现在中国，做中小企业的话，2C思维的影响也非常大，也会让SaaS进入巨大的误区。 2C思维也有四个方面。...这里就会有个数据太多的问题。因为虽然数据输入源头很多，但是数据本身没有按照商业模式的逻辑进行梳理，数据虽然海量，但是互相关系没有打通。...包括但不限于： 一，爆品思维 二，平台思维 三，不重视服务 四，数据不是太少，而是太多 两者对中国SaaS企业的现状影响极深。 也难怪，中国的SaaS作为一个群体其实还完全没有到走通的状态。
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。...（本文用到的指标和维度是同一个意思） 第一大思维【对照】 【对照】俗称对比，单独看一个数据是不会有感觉的，必需跟另一个数据做对比才会有感觉。比如下面的图a和图b。...可见，拆分是分析人员必备的思维之一。 第三大思维【降维】 是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？...另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到【降维】的目的。 第四大思维【增维】 增维和降维是对应的，有降必有增。...【增维】和【降维】是必需对数据的意义有充分的了解后，为了方便我们进行分析，有目的的对数据进行转换运算。 第五大思维【假说】 当我们拿不准未来的时候，或者说是迷茫的时候。
前几天写了一篇数据分析思维的文章，反响不错。我决定再写一些数据分析思维方面的文章。 数据分析的方法很多，思维的技巧也很多，面对具体问题的时候，如何选择合适的方法？...要想破局，就必须有目标思维，必须搞清楚业务方的目的是什么。 业务方想要的数据，不一定真的是他想要的。 这句话看似矛盾，实际上在工作中很常见。...总结 很多数据分析新人经常会出现没有目标思维的情况。经常拿到需求就埋头苦干，然后找到一个点就开始深挖细节，忘了最初要的是什么。...一部分原因是不太懂业务逻辑，不了解业务是怎么运转的，自然也就无法找出数据对于业务的意义。 另外一部分原因是没有提升自己的职业化水平，不知道目标思维是职场人的必备技能。...在职场中，目标思维是最基础的底层能力之一，几乎所有的工作都需要目标思维。 你一定遇到过那些开了几个小时的会议，这种会议往往就是跑偏了。
这就需要培养以数据思维来思考并解决问题的能力，简单来讲就是基于“数据+算法”的量化思维模式，用客观数据作验证、预测、推荐，减少“我觉得，我想，我估计”等经验思维模式。...这个数据分析例子中，分析张三的工作效率的问题看，定量分析更可靠，事实上通常定性分析可以作为数据分析的初级探索阶段，所以下面提到的数据思维也是针对数据思维。...按达文波特的归纳，定量分析的数据思维，可以分为6个步骤：识别问题、回顾之前发现、建立模型、收集数据、数据分析、传达结果并执行，其中识别问题与回顾之前发现属于数据思维的构建问题阶段，建模、收集数据、分析数据属于解决问题阶段...，可以作为工作中数据思维落地的一个切入点。...【作者】作者达文波特在数据分析领域久赋成名，“先后在哈佛商学院、芝加哥大学和波士顿大学任教，还担任过埃森哲战略变革研究院主任……”，“曾3次预见商业范式转型的大拐点”，可以认为“今时今日大数据时代当之无愧的数据分析之父
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...说明：用关注效率思维方式思考问题，解决问题。大数据思维有点像混沌思维，确定与不确定交织在一起，过去那种一元思维结果，已被二元思维结果取代。...例如：大数据思维一个最突出的特点，就是从传统的因果思维转向相关思维，传统的因果思维是说我一定要找到一个原因，推出一个结果来。而大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证。
十大思维原理：1.数据核心原理、2.数据价值原理、3.全样本原理、4.关注效率原理、5.关注相关性原理、6.预测原理、7.信息找人原理、8.机器懂人原理、9.电子商务智能原理、10.定制产品原理。...有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。大数据思维开启了一次重大的时代转型。 【作者】蒋卫东
这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。 01 三大分析思维 对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。...如图1所示，三大分析思维包含了不同的分析方法。...图1 三大分析思维概括 没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。...用户分群也是贯穿数据分析全链路的分析思维，根据用户的行为数据/消费数据等特征对用户分群是实现用户精细化运营的基础。...当然，数据分析师也可以根据需要使用RFM模型或者K-Means等机器学习算法实现用户分群。 除了对比分析和用户分群之外，相关性与因果性分析也是数据分析师需要具备的第三大分析思维。
好吧，废话说了这么多，你要问了：说好的大数据呢?说好的勾搭萌妹子呢?其实你要去百度一下大数据的真正含义，大数据其实是种思维，就是对全部的数据进行有甄别处理。...有了这种思维，你看到我下面的第一步行动，你估计就知道我这篇文章到底想讲什么了。 万事开头难，又要大胸又要萌妹，还必须有联系方式，不能简单去看内衣店的数据，着手点很重要。 ...戴神问我：“二次元大胸萌妹，这要怎么找啊?” 我说：“容易，最近二次元什么最火?” 戴神：“骂陈赫是渣男?” 我：“……” 戴神：“确实我认识的好多二次元妹子都在骂嘛。” ...我白了戴神一眼：“我问你，大数据最关键的是什么?是大!” ...当然不是每个都搜的到，我忽悠戴神说这是因为大数据并不针对个体，不解决个体问题，只能给你一个相对精准的定位。
一、逻辑思维 逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的关系。...二、向上思维 在看完数据之后，要站在更高的角度去看这些数据，站在更高的位置上，从更长远的观点来看，从组织、公司的角度来看，从更长的时间段（年、季度、月、周）来看 ,从全局来看，你会怎样理解这些意义呢...也许向上思维能让你更明白方向。 该思维方法的关键是：建立长远目标、全局观念、整体概念、完整地分析数据，不做井底之蛙。...三、下切思维 数据是一个过程的结果反映，怎样通过看数据找到更多的原因以及隐藏在现象背后的真相，需要我们下切思维，把事物切细了分析，把过程拆分细了分析。...实际上就如同：现在的整体数据表现出什么问题？是否有规律可行？ 五、求异思维 每一个数据都有相似之处，同时，我们也要看到他们不同的地方，特殊的地方 。
摘自：《情感机器》 作者：马文·明斯基 湛庐文化出品，浙江人民出版社出版 人类的19 大思维方式 想让别人认为你很卓越时，可以先设想一下自己能做的最糟糕的事情，然后反其道而行之就可以了。...然而，我们都知道在这两种方案之间有许许多多其他思维方式，而其他每一种思维方式都会使搜索变得更为可行。 （3）类比推理。...人类思维的组织方式 如果儿童之间无法互相了解，这是因为他们认为彼此之间已然互相了解……讲解员从一开始就认为，听众会掌握一切，事先知道了应该知道的一切……这种思维习惯首先解释了儿童思维缺乏精确度的原因。...之前的一些章节已经讨论过关于人类思维组织方式的几个观点。...起初，我们对思维的描述（或大脑）是基于这样一种体系：激活特定类型的资源集以处理各种不同的状况，这样每种选择都会作用于一种略显不同的思维方式（见图9-9）。
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