大数据时代让我们通过数据来找机会而不仅是解决问题！读《决战大数据》-国土报中文版

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这本书至少有两个特点。首先，书中的例子几乎都与电子商务有关。目前，电子商务的处理可能比较长，涉及的数据比较多，能够理解电子商务的数据，并且理解其他行业的数据可能比较到位。其次，这本书首次揭示了阿里的大数据秘密，并以通俗的方式表达了阿里操作和管理的数据方法。我相信这本书的这两个特点将有助于电子商务的从业者。

大数据时代让我们通过数据来找机会而不仅是解决问题！读《决战大数据》

以下是作者的数据思考和本书最后一章“大数据，未来商业的利器”的摘录，让读者一窥究竟。

忽略趋势，过去的价值是没有价值的。我们通常认为经验越多越好。由于积累，一个有经验的人总是能够对许多事情做出正确的判断。但事实上，我们发现有时经验越多，人们似乎越容易犯一些低级错误。这就像，你会发现那些每天研究彩票和股票的人不能发大财，但通常一个新手会赢得大奖，莫名其妙地买了一只牛市股票。为什么经验有时会犯低级错误？在这里，我们应该将其分为两种情况:一是信息不对称；另一个是逻辑错误。当我们讨论信息不对称时，首先要谈的是经验。经验是对过去的衡量，但不是所有的经验信息都是高质量的。在经验数据库中，一定有一些信息是正确的，一些是错误的。当经验中有很多噪音干扰时，我们会跟随错误的经验来做出判断。这时，我们会发现自己很愚蠢。例如，当使用未经评估的经验时，方案A成功，但方案B失败，在评估过程中，它不是简单的0或1，而是用0~1的范围来衡量。说到这，有必要提一下数据分析师。一般来说，数据分析师对信息非常清楚，也就是说，他们在积累经验的过程中严格控制质量，如整理数据信息、分析可靠的多用途信息源、了解信息源和信息提供者等。据此，数据分析师在他们的帮助下做出决策。这意味着你所有的信息来源都需要有正确的途径和渠道，否则，这个决定将是有偏见的。此外，还有另一个让人们因经验而变得愚蠢的因素，那就是忽略分析中的趋势，这可以通过赛马的故事来证明。在香港，你会经常发现有很多材料的人会分析马的数据。例如，有人会根据一匹马跑1 200米的时间来计算它在未来可能需要跑完全程的时间。然而，我们发现仍然有很多人因为计算错误而没有赌马。为什么？因为在历史数据和我们今天面临的情况中有一些幻想。对于香港的大多数赌马者来说，他们最终收集的数据是受影响的，而不是干净的，这当然是不准确的。每个赌马的人都在看过去的数据——赛马会会给每个赌马的人提供前三场比赛的数据，每个人都只关注这个结果，而不是比赛当天发生的事情。如果是我，我会回去看视频，我可能会找到别的东西。例如，如果马想发挥它的力量，但是有一匹马在它前面，它被扣除两秒钟；或骑师鞭，鞭掉，扣5秒；或者，如果一些马发脾气，偏离跑道，应该扣除秒数。当排除所有事故时，计算的时间是干净的，没有影响因素的实际经验。此时，我们得到的第一至第三名的数据将与最终比赛结束时公布的第一至第三名的数据不同。此外，我们还应该观察赛马的增长趋势。事实上，每场赛马都有很多事故。如果这些事故没有发生，结果将会直接不同。由于每匹马的幼年和成年状态完全不同，其数据价值评估也不同。一匹3 ~ 4岁的马相当于我们人类18 ~ 25岁，体质会有很大的变化；或者，年轻的马对骑士的体重非常敏感，额外增加1 ~ 2磅会有很大的影响，但是当它们长到5岁时，重负荷的影响会逐渐减小，这是一个很难的趋势。即使有很多过去的经验数据与你今天想要做的不匹配，这也意味着经验需要清理数据——找出当天的影响因素并恢复它们，此时获得的数据才是正确的经验。

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