数据“穴位图”，指哪打哪

我们很多时候可以通过对方的行为动作来判断对方的心理场景，他/她在考虑什么，甚至判断他/她的长期的一些使用场景习惯。

这是之前一期我们讲行为心理文章里的一句话，而在文中我们也提到了一个关键点：数据、大数据，这也是现在或者说近年你所听到的一个比较热的词。

一、数据：

某一些信息的数值记录：

简单的一个例子：

会员系统；

如果你有一套会员系统，你大概会有这样的一个数据表格：

姓名、联系方式（电话、地址、现在可能是微信ID等）、等级，（购物密度：有些传统企业还未意识到）

商品系统；

数据表格：

货号，商品名称，型号，规格，库存，进库，出库

如果你将商品系统和会员系统打通，你就获得一个简单的行为依据表，而根据这行为数据得出的结果也便于你做成商品和策略的调整。

一些数值记录的升级：

如果你是一个通信运营商，你可能有这样的数据表格：

号码，通话时长，通话位置，使用的套餐等

通过这样的数据记录你可以形成使用热点，人对通信的消费水平及消费偏向（如有的人偏向流量，有的人偏向通话的话费：这点也便于区分一些年龄段及使用习惯），通信习惯的分析。

二、数据关联：

上面说了，当会员系统和商品系统做了一个结合关联，你就得到一个简单的行为模型，那如果把这结合后的行为模型与通信运营商的数据再做一个结合呢？

单一的数据只是单一的一个依据，而在之前的文章里面也说过了，每个人都是一个个体，那么他也同样在某一些数据上与别人不同，而我们要知道这些不同就要把更多的数据记录结合在一起，比如视频平台的使用记录，支付的使用记录，交通的行为记录，出入地点的痕迹记录，身体的健康记录，饮食的记录，社交的记录，把这些数据都关联在一起才是你的（比较）完整的行为模型。

三、大数据：

很多人把一些数据的记录积累了很多，就把它标签上了“大数据”，比如你只是拥有了上面所述的某一个数据表格的庞大的记录，当然这也足够便于你用来分析及做出指标的调整。

但其实大数据的大，在于的是它的多维度，或者有人说过的，全数据模式，它不再是某个指标形成的样本，因为它的样本等于总体。也就是你要有不同不同不同的一切东西及某个具体的人的不同不同不同的某个行为习惯的记录的总和，它的特点是混杂性，纷繁的数据越多越好。

简单来说就是你的人的一切行为（如古代的皇帝起居录）及周边一切环境（当然包括自然环境等：这也有记录比如古代钦天监的记录等，一些航海家的生活物品，航海日志），物品，文化，等所汇集而成的一切，比如人会因为环境，文化，构成他的思维及行为方式而进行的社交被自动的划分了阶层。

数据化不是数字化，数据化是一切东西的扫描绘录，当然为了便于记录，你可以使用不同的标签先把一些“小数据”进行记录。而当这一切：当文字变成数据，当方位变成数据，当沟通变成数据，当一切变成数据，而你把这些数据的全部汇总才能称为大数据。

四、（大）数据的利用：

1、当然我们现在的很多行动及东西都被记录了下来，比如我们所所说的购物，支付，健康，出入，视频（或某些平台的使用），通信的应用，社交、甚至对公益的参与内容等，都被一些互联网巨头的工具记录了下来。

那么这么多样本的数据便结构了我们个体的不同行为，及对我们的后面一切进行预判，从而做出适应某个人（或同样群体的某些人）所喜好的，会参与的，会打动你的一些东西和事情。从长远处达到“非管而管”。

2、解读及解读后的构建（之前的文章也出现过这词）：

1）匹配，个体的匹配，你如何读懂这一切的数据和做出，去得到匹配所有个体（或某些群体）所相应的东西或事情。或者怎么让这些分散的个体，在哪里变成群体？

2）请使用技术，请别妄想可以用简单的人力或者记录便达到对大数据的应用及反应，这么庞大错综的不同行为环境等等非数字化的事物不是你的简单力量能得到，所以才有了人工智能的出现及配合，它能通过它的快速计算做出反应，做到“随动而动”。

3、虽然你不可能一下子自己去建立及使用大数据的东西，但你可以先建立小数据，和使用别人的数据结合来做一些属于自己需要的一些事情“大数据”，同样一些应用也需要技术的支持。

关键词：

1、数据非数字，大数据的大在于多维度的扫描及绘录，不在单一（或几个）的记录；

2、别妄图用简单的力量得到强大的力量（当然除非有人把已经做好的现成成果送给你），请借助或直接使用技术。

3、掌握及使用数据的“随动而动”，预判与匹配；是一个非常强大的力量。