
数据分析也无法掌握的背景和社交
对数据分析,似乎很多企业都神化了其功能,认为数据分析的作用甚大,可以解决企业的一切难题。但是,真正了解数据分析的人知道,数据分析其实并不是像大家想象中的那么厉害,还有很多方面是数据分析无法分析的,比如背景和社交。
先来说说背景,人类的发展与很多因素有关,实力、经济、环境以及时代条件等都是影响企业发展的因素,而背景也是其中之一。我们都知道,有背景的企业往往要比白手起家的企业更顺当一点,在很多时候,企业或者是有关部门都会给点面子,使其发展更加顺利。而千百年来,中国人交织成的背景已经成为一道非常大的关系网。
这道关系网隐藏在背后,却在关键时刻会给企业带来巨大的影响。数据分析也许能够分析出数据的价值,却分析不出背景的价值,因为它不懂背景的含义,只是单纯的当做数据来处理,因而有时候也会存在偏颇。不懂叙事,不懂思维,不懂背景的数据,可能给企业带来帮助,也可能带来一些不便。
社交是大数据分析无法掌握的第二大方面,人类擅长彼此之间的情感交流,擅长对各种不合理行为的预测和探究,擅长揣测情绪背后的问题,而这些是数据分析无法做到的。因为,在很多时候,数据也可能是真的,也可能是假的,真的,为企业带来发展契机,假的,导致企业发展失利,并不少见。
如果企业想要在社交关系中进行决策,那么,一定不要相信数据,因为数据只是一个客观的陈述,没有动机、没有原因、没有背景、没有揣测,叙述着事情,没有任何的起伏。但是,人不行,社交将就的情感,讲究的是情面,即使再厌恶,见面三分笑也会带来好感,更何况长时间的联系以及利益相关带来的好处。
数据分析无法掌握背景和社交是因为数据分析毕竟是软件,是工具,没有人的情感,没有人的思维。但是,在数据价值挖掘上,数据分析确实强大。它所带来的分析思路也是普通人的头脑所不能比拟的。因而,企业要想发展的好,就要结合数据分析基础,结合现实情况,挖掘真正数据的潜能,为企业发展造就更加便利的条件。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29