京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中国式大数据都是骗人的_数据分析师考试
大数据是仅次于互联网思维之外最热的词,大数据原来的意思是互联网或者移动互联网让人们收集数据变得更加方便,这种方便又可以直接转换为某种直观的相关把握,从而便于决策。
比如谷歌搜索里面趋势项目在印度应对疟疾的作用,谷歌比印度官方还更早地知道了疟疾扩散的路径和放大程度。还有一个著名的例子是百货公司的销售数据发现尿布和啤酒的相关关系,男人为自己的婴儿买尿布顺便会买几罐啤酒,那么正确的货品摆放是将尿布和啤酒放在一起,这样会提高销售额。
这些都是比较正面的例子,人们被这些例子所打动,觉得大数据真的很好很好,不需要深究因果,就可以做出正确的关联性判断,从而美化生活。
但是大数据在中国,尤其在中国最火爆的领域,比如手机、电商、娱乐等等诸多领域都变了味道,大数据变成了一种大造假,它的基本逻辑是,通过制造一个令人吃惊的数据,达到欺骗或者吆喝的目的,从而榨取整个社会残余的一点点信任。笔者觉得,中国大数据已经变成了互联网思维骗术的最核心部分。
举几个例子吧。比如一家著名的智能手机生产商,它们基本都是采取电商模式,不走任何线下渠道或者定制机,他们最常见的举动就是在双11或者自己的某某节上宣布,几秒之内就销售了多少部手机,一天之内就是百万部,它的手机永远都是秒内售磬,弄得没买到的人都不知道时间去了哪儿?
在苹果iPhone最热的时候,这家手机公司也跟苹果一样,采取粉丝大清早起来就排队的模式,弄得争议很大,因为买iPhone在美国也排队在欧洲也排队在亚洲也排队,几乎变成了一种全球化现象,大家都觉得这是真的。而这家手机商在中国玩雇佣排队,就令人感到很奇怪,所以有争议。这家不断进步的手机商也很聪明,随后将精力主要放在线上,开启了线上秒杀模型。
线上有几个特点,第一是节省店面成本;第二是收集需求,有需求才发货,这端不动那端也不动,很互联网思维。第三点没有人说,可以造交易量的假。比如发售手机100万部,预估兴奋的屌丝大约30万,那么70万部就可以自己买,通过账户打钱来买,因为买的是自己的东西,钱落入的账户也是自己的账户,在德隆时代的股票市场,这叫自买自卖自弹自唱。弄得很热火,也吸收小散进去看看。
当然,卖手机比弄股票还是厚道一些,无非是让潜在好奇的人也进去看看,觉得不错买一部,不至于套牢这么严重,况且人家手机的确很便宜。但这其中的内在道理是一样的,线上交易无论是天猫还是自己的电商平台,都是可以“造大数据”的。
业内基本都领会了这三点做法,笔者看到其他的一些国产手机商都开始学习这套模式,笔者有100%信心展望:未来各手机商宣布卖出的手机量之和肯定高于整体手机出货量,就像中国的GDP统计一样,各省统计出来的GDP之和,远远统计局做的总量抽样估计,这种宏观上的中国式统计景观,已经大面积地出现在微观企业的互联网思维中。
中国式大数据的核心关键词,除了展示自己的东西如何牛之外,主要是通过数据来影响消费者,达到数据操控和数据干扰的目的。
再简单举个例子,现在很多做电影电视或者做书的,都喜欢做一个预定的app,意思是如果观众读者先预定了电影票或者期书,那么到了真实购买阶段,是有很大的折扣的。但一般来说,他们都会将观众或者读者的数量弄得很高,制造出很红火的样子,他们的目的不是为了收集未来需求,而是要影响院线或者出版社:你看,观众和读者这么踊跃,意味着该片或者该书是非常牛的,你们院线或者出版社要拿出最好的放映资源或者出版推广资源来做——“大数据”变成了一种影响力或者操纵力。
在一些更草根的领域里面,大数据黑幕更是泛滥。现在最草根最惊愕的领域是自媒体融资领域,动不动一个小公号就宣布自己融资百万或者千万,估值上亿。当然,不否认这个世界的确存在很多傻钱,有些媒体人的资源的确还不错,融点小钱也不在话下,但是傻钱也不是你们想得那样。比如笔者亲自看到的案例是这样的:一个信息类的app项目估值,融资方的确给了点小钱,不到100万,但被吆喝成2千万,只占20%的股份,这意味着该项目估值已经达到了亿级,融资方是这么告诉该项目的创始人,100万省点花,够你们这点人干一年,你们要努力干,等未来市场更热一点,找一个更傻的人做B轮融资,就算成本价,也能算上1亿,大家都赚了。所以,现在这个估值钱可以少点,但口气绝不能小点。未来的盈利模式是有可能做大,但主要精力用于博傻。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06在数据驱动的建模与分析场景中,“数据决定上限,特征决定下限”已成为行业共识。原始数据经过采集、清洗后,往往难以直接支撑模 ...
2026-01-06在Python文件操作场景中,批量处理文件、遍历目录树是高频需求——无论是统计某文件夹下的文件数量、筛选特定类型文件,还是批量 ...
2026-01-05在神经网络模型训练过程中,开发者最担心的问题之一,莫过于“训练误差突然增大”——前几轮还平稳下降的损失值(Loss),突然在 ...
2026-01-05在数据驱动的业务场景中,“垃圾数据进,垃圾结果出”是永恒的警示。企业收集的数据往往存在缺失、异常、重复、格式混乱等问题, ...
2026-01-05在数字化时代,用户行为数据已成为企业的核心资产之一。从用户打开APP的首次点击,到浏览页面的停留时长,再到最终的购买决策、 ...
2026-01-04在数据分析领域,数据稳定性是衡量数据质量的核心维度之一,直接决定了分析结果的可靠性与决策价值。稳定的数据能反映事物的固有 ...
2026-01-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,数据读取是连接原始数据与后续分析的关键桥梁。如果说数据采集是“获 ...
2026-01-04尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level III 考试大纲将于 2025 年 12 月 31 日实施重大更新,并正式启用,2026年3月考 ...
2025-12-31“字如其人”的传统认知,让不少“手残党”在需要签名的场景中倍感尴尬——商务签约时的签名歪歪扭扭,朋友聚会的签名墙不敢落笔 ...
2025-12-31在多元统计分析的因子分析中,“得分系数”是连接原始观测指标与潜在因子的关键纽带,其核心作用是将多个相关性较高的原始指标, ...
2025-12-31对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,高质量的数据是开展后续分析、挖掘业务价值的基础,而数据采集作为数据链路的 ...
2025-12-31在中介效应分析(或路径分析)中,间接效应是衡量“自变量通过中介变量影响因变量”这一间接路径强度与方向的核心指标。不同于直 ...
2025-12-30