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《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》读书笔记

2016-10-09  本文已影响879人  刘耀阳

大数据启示:凡是过去,皆为序曲。

1,大数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。整个互联网都在狠抓数据 数据 数据。

2,大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变,这些转变将改变我们理解和组建社会的方法。

第一个转变是,在大数据时代,我们可以分析更多的数据,有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不再依赖于随机采样。

第二个是,研究数据如此之多,以至于我们不再热衷于追求精确度。

第三个转变因前两个转变而促成,即我们不再热衷于寻找因果关系。人们更关注事物"是什么"而非"为什么"。

人们有追求精确度和因果性的倾向,而大数据表明直接看结果远比对追踪因果关系来的更有实际意义。日常生活中如果按照此原则判定 预测,可以减少损耗,提高效率。

3,统计学家们证明:采样分析的精确性随着采样随机性的增加而大幅提高,但与样本数量的增加关系不大。当样本数量达到了某个值之后,我们从新个体身上得到的信息会越来越少,就如同经济学中的边际效应递减一样。

4,大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。快速获得一个大概的轮廓和发展脉络,就要比严格的精确性要重要得多。

   做事有始有终即使不完美比执着于细节完美而迟迟不进行更加重要。大处着眼应首选。

一个有意思的现象是重力可作用于大多数生物而对部分而言失效,比如虫子更是利用张力行走于水面。类比来说,很多规则和优势对部分人有效,对其他人而言完全没有意     义。

5,一个东西要出故障,不会是瞬间的,而是慢慢地出问题的。通过收集所有的数据,我们可以预先捕捉到事物要出故障的信号,比方说发动机的嗡嗡声、引擎过热都说明它们可能要出故障了。类似于绳锯木断 水滴石穿,任何事物的改变都是量变引起质变,内部蔓延到外部,没有突变。

6,相关关系和因果关系的并存,前者更多来源于大数据给人的现状的展示,事物的关系可以是多种,人往往纠结于因果关系的追踪而错失良机。

7,数据创新:数据的再利用/数据的折旧值/数据废气

数据创新再利用的一个典型例子是搜索关键词。消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告的列表,实现了那一刻的特定功能。

随着大数据的出现,数据的总和比部分更有价值。当我们将多个数据集的总和重组在一起时,重组总和本身的价值也比单个总和更大。

亚马逊购书的推荐机制来源于已购书者的书评对潜在购书者的诱导,过去的数据仍然有意义。

8,大数据价值链的3大构成,根据所提供价值的不同来源,分别出现了三种大数据公司。这三种来源是指:数据本身、技能与思维。

第一种是基于数据本身的公司。这些公司拥有大量数据或者至少可以收集到大量数据,却不一定有从数据中提取价值或者用数据催生创新思想的技能。浪费啊。。。比如twitter。

第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。它们掌握了专业技能但并不一定拥有数据或提出数据创新性用途的才能。比方说,沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商就是借助天睿公司(Teradata)的分析来获得营销点子,天睿就是一家大数据分析公司。

第三种是基于思维的公司。皮特•华登(PeteWarden),Jetpac的联合创始人,就是通过想法获得价值的一个例子。Jetpac通过用户分享到网上的旅行照片来为人们推荐下次旅行的目的地。

9,大数据最值钱的部分就是它自身,所以最先考虑数据拥有者才是明智的。他们可能不是第一手收集数据的人,但是他们能接触到数据、有权使用数据或者将数据授权给渴望挖掘数据价值的人。支付宝 微信 滴滴 阿里巴巴等关系到衣食住行的行业所掌握的数据将来有很多想象空间。

10,卓越的才华并不依赖于数据。史蒂夫•乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本,依赖的可能是行业分析,但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的就不是数据,而是直觉——他依赖于他的第六感。当记者问及乔布斯苹果推出iPad之前做了多少市场调研时,他那个著名的回答是这样的:“没做!消费者没义务去了解自己想要什么。”

就像福特在发明汽车之前,人们都以为自己想要一皮更快的马。换个角度说,大数据是为大众服务的,而人类更好的发明创造都来源于创新的先驱者,从过去得到启示的往往会囿于窠臼

11,更大的数据源于人本身

大数据改造了我们的生活,它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益,那直觉、信仰、不确定性和创意还能扮演什么角色呢?就算大数据无法教会我们所有事情,只要能帮助我们表现更佳、更富效率、取得进步,就算缺乏深入理解也是很有用的了。一贯如是地坚持下去才有效力。即使你不明白为什么付出的努力得不到回报,但相比不努力,你要明白你已经在改善事情的结局了。

明白人生毫无意义可以让人清醒,清醒后不是为了无为,而是更加专注于在有限的人生里获得最多的体验。没有目的性的行为有时候更有趣味性,相较而言,不做什么比做什么更重要。

12,我们能收集和处理的数据只是世界上极其微小的一部分。这些信息不过是现实的投影——柏拉图洞穴上的阴影罢了。因为我们无法获得完美的信息,所以做出的预测本身就不可靠。但这也不代表预测就一定是错的,只是永远不能做到完善。这也提醒我们在使用这个工具的时候,应当怀有谦恭之心,铭记人性之本。

这段话比较吊诡,让人无所适从。把大数据当成一种客观的工具使用,在解决问题的过程中合理利用,而非当成唯一的依赖 树立客观的行事原则结果会更好。做最好的计划,最坏的打算。

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