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我们怎么做这个冰淇淋？让我们来谈谈数据分析的转换。大数据分析的三个基本原则，这个基本原则是在我加入linkedin9大约9个月后由我们决定的。如果我们想做最重要的事，那件事需要有三个属性:
第一个是简单的，他产生的结果必须非常简单，没有任何幻想的东西，任何人都可以清楚地理解它。第二个是刚才提到的速度问题。结束越慢，结束越低，接受越快。当然，linkedin使用蓝图规则，即3秒钟规则。第三是规模。从规模来看，我们当时的想法是这样的。我们希望linkedin的所有员工都能利用数据进行分析，帮助他们快速做出决策。
怎么做？
首先，我们需要建立一个真正的金字塔。分析师不应该从数据开始，而是从客户、产品、市场和销售开始，也就是说，要了解公司如何做到这一点。他必须明白如何在这个层次上标记未来的事物。标记比数据本身重要得多。分析师自己应该分析他们将来想要分析的内容，以便向数据库添加正确的标签。他还必须了解数据库之间的共同用途、流程以及每种数据是如何划分的。
让我们开始工作吧。linkedin有一个不成文的共识，那就是你做的事情不仅有趣，而且必须注意执行。在这个结果之后，我分析我能做什么是非常重要的。当我们完成后，让我们去做决定。决策本身必须增加业务价值或为团队增加价值。
第二步是扩大规模。需要技术将金字塔变成一个非常小的底部，一个大的中心，和最小的一个。例如，linkedin与另一位同事合作，在我逗留的9个月内完成了500个不同的需求项目和模型，但我们实际上直接支持了200人，500人以上，我每年只回答2.5个问题，这绝对不是数据驱动的。后来，我们决定让整个系统来模拟我们两个以前做过的大部分工作。这个系统响应了3秒钟，然后简单地放大了。这花了大约三个月的时间，五个人在内部支持销售。如今，该系统每天可以为1000名销售人员提供服务。这个系统大约使用十次，使用一次大约需要3秒到1分钟。这个系统可以做我们两个以前不能做的事情。结果，我们的销售额增加了175个百分点。
第三步是产品化。内部的东西一般都可以，所以有必要把这些内部积累的实践、经验、产品和大规模的东西放到网站上，引入大量的自然用户和企业用户。例如，我们前面提到的支持内部销售的分析系统，去年与linkedin开始了一项新业务，并使用数据帮助全球所有销售人员提高效率。
第四阶段，不断开发新的数据产品。在我们发现第一个数据产品后，制作第二个产品是非常容易的。然后第二个产品将使用第一个产品的结果，第三个产品将使用第二个结果。因此，将创建数据产品的内部网络和矩阵，这将促进人与人之间的交流、互动和合作。这就是我们接下来要做的，也就是把所有的产品联系起来，让它们互相提供价值。事实上，这一切都是建立在同一个平台上，数据是一致的，产品是多样的，服务对象是同一个人和同一个人不同的面孔。例如，作为一个父亲，我需要花钱让我的孩子去上学，而作为一名上班族，我需要买车去上班，所以人们的需求是不同的。做同样的产品，挖掘不同的数据。添加语料库
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