
中国式大数据已变成互联网思维骗术最核心部分
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
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28