人人应有数据思维
我是关键姐，这是我做读书会的第546天，如果你觉得我的文字和你有共鸣之处，欢迎留言赋能，留下您的“意见不一”。
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百姓口中的大数据和专家口中大数据可能是两码事：
“滴滴一下，马上出发。“”滴滴正在改变人们的生活，随处可见滴滴的大数据，比如车程距离，距离价格，当地住户收入水平等等。“你有新的美团外卖订单”“骑手正在赶来”美团可以用用户定单的数据来研究当地人的口味喜好，以及生活喜好。最近很火爆的“车联网”的车智汇车匣子，号称可以通过用户开车的喜好喜欢形成大数据，以及收集汽车事故的大数据，形成汽车产业链的大数据。然而，人人口中的大数据可能只是自己一次偶然发现这次的数字结果和往常的不太一样，和专家口中的大数据可能是两码事。
滴滴打车大数据杀熟事件：同样的起点，路程和终点，苹果用户要比小米用户贵20%，虽然滴滴总裁柳青回应没有的事。但是还是引发了舆论的热点。柳青表示：不管是安卓还是苹果，新用户还是老用户，黑金卡还是普通用户，同一类型同一时段每公里计费都是一样的。此外还针对网友们的各种猜测均给予否定，并表示滴滴的预估价功能是“好心办坏事”，给大家增添了烦恼。滴滴滴没有杀熟，预估价不是最终支付的车费，而是参考价。柳青微博上表示，预估价不是最终支付的车费，而是参考价，实际车费是由公里数、每公里计费、低速里程、优惠券等决定的，并在APP里有明确的公示。所以，用户说的大数据杀熟，可能是不成立的。因为它预估的大数据不能作为关键的变量。
在北大王汉生教授的《数据思维》一书中说到：凡是可以被电子化记录的都是数据。这不仅限于数字，还包括输入的声音，数码相机拍下的照片，手机录制的视频等被电子化记录的内容。虽然大数据很火，真正懂行的人很少；大数据测不准是常态，预测准确是变态。这就能解释滴滴大数据杀熟的事件。因为大数据的本质是科学使然，需要研究一个领域当众大量的相关关系，在大量的关系中找出非常稀有的因果关系，才能“测的准”。
02
人人都要有数据思维，否则很容易被征智商税
人人应有数据思维
过去，我们学习数学，找出数字背后的逻辑。后来，我们学习统计学，抽样调查我们想知道领域的大统计结果，比如：每十年一次的人口普查，人口增长比例、性别比例，人口老龄化比例，等等。这些看似和数字紧密相关的，还不一定能称为大数据。数字逻辑代表不了大数据，起码这些数据要能够被电子化记录，并且这些数据能有被利用，通过找出关键变量而让人们想知道的事变得“测的准”。
数据之于个人的价值，可以找到关乎自身业务的核心诉求。这里可以说一个最典型的例子,《今日头条》根据用户浏览的内容点击次数，以及停留的板块时间，推送给用户“喜好”的内容。曾经有人调侃一个今日头条的用户：你说“你并不喜欢美女啊。为什么给你推送的都是美女。”今日头条：你关注的即是头条。也就是说，这个用户在头条经常浏览美女图，所以头条就推送美女给他，他的谎言就不攻自破了。可以知道的是，这个人不了解头条的大数据。当下特别火的“抖音”也一样沿用了头条的“大数据”，所以“若要人不知，除非己莫为”啊。
《数据思维》当众提及：找到事件的因果关系变量，其中后一件事被认为是前一件事的结果，如通电的电脑，按下开机键，电脑就亮了。
为什么人人都要有数据思维？
团队掌握数据思维，大家沟通的成本降低了。
创始人掌握数据思维，可以评估自己公司，产品的核心竞争力，至少免于盲目更改决定，更容易抓到商业机会。
普通人了解数据思维，可以增加谈资，就算不创业，也能在旁观者的角度观世界。
我是关键姐，一个追求生活与工作平衡的完美主义者。
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5、学会欣赏有多难
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