关于学习知识的问题

傍晚偶然听到邻桌的同事讨论正态分布，相关性，卡方分析，决策树等问题。我放下手中的工作，认真听了好一会。这些概念都是我大学接触了四年的东西，但是仅止于“了解”，甚是惭愧。

他们在讨论什么？在讨论如果通过一个个科学的模型，在足够大的数据支持的基础上，找出能影响客户行为的关键性指标。又再一次让自己更具象化地体会到“知识”的作用。

我们一直在谈的大数据，谈到大数据如何强大到可怕等等，其实谈论的核心点不是数据“多”的问题，而是“多”后面能借助各种工具分析出来的“真理”，然后实现对未来的预测，从而大概率实现去掌控未来。即使把海量数据给到一个“普通人”，他也只能望数兴叹：“哇，这数真多。”而给到一个手中掌握各种数据处理工具的人，他能挖出来的价值同样也是海量的。那些一个又一个的数据处理工具，就是知识。

万维钢下个一个结论：“不坏靠家庭，优秀靠遗传，卓越靠学习。”原生家庭和基因决定了我们的起点和上限，而突破上限还是需要不断学习来实现。

同时，不想每次遇到事情，除了“卧槽，牛皮”之外，再也无任何更具象化的的表达方式。毕竟，学习知识也是个人自己的事情。