京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
先有想象力,才能活用大数据_数据分析师
大数据来了,每个人都有机会从中淘金,当然,你的工作内容也将出现大地震!
“巨量数据对个人的影响,可能最令人意想不到。在某些特定领域……,原本的专业知识就变得不足挂齿了。”《大数据》作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schonberger)在书中强调。
要在这个新领域成为赢家,比的不是统计能力,“唯有具备想象力,才能找到大数据真正的创新价值。”维克托·迈尔-舍恩伯格表示。
台湾中研院信息科学研究所副研究员陈升玮解释,这一波大数据趋势有两大重点:“数据重用”与“异类数据结合”。也就是说,把看似不相干的数据,放在一起分析、运用的能力,将越来越重要。
而看似无关的数据结合,靠的就是想象力。不过,想象力到底该如何培养?
“想象力没办法坐在那边想就出来,它是需要练习的。”Google台湾董事总经理简立峰接受《商业周刊》专访时解释。
以下是简立峰独家分享,Google聪明人是怎样从生活、工作中锻炼想象力的摘要。
别光“下指令”,用Data做决策 抛去旧框架,用搜集数据讨论问题
谈到大数据时代,企业主管到一般员工最需要具备的能力是什么,我认为,还是相信data(数据),凡事用data做决策:“show me the data!”决策是基于数据,不是人为个人喜好,是数据告诉我该怎么做。
企业主管必须先相信数据,接着建立数据,才可能有“大数据”。老板要打从心里认同“data driven decision making(数据导向决策)”的重要性,当有一天数据推翻老板看法时,他必须接受,抛去过去的框架、成见,鼓励员工搜集数据来讨论问题,而不是凭自己的意见下指令。
别总是“听说”,用Data找答案 在不疑处充满怀疑,想尽办法求证
提到想象力(为何重要),因为大数据主要是用在创新,开创新的商业模式。
如果你想练习想象力,首先,它就是“think out of box(跳出框架思考)”,无处不怀疑,人家不怀疑的地方,你充满怀疑就对了,而且,懂得怀疑的人,会愿意相信数据,因为他要说服自己不容易,所以得找出数据证明。
我跟我家小孩最喜欢玩的东西,就是看到一件事情,马上去求证它,例如,(有网络消息说)火星上看到一个巨人影像,我们就开始求证是真的还是假的,想尽办法开始搜寻。你可以用图找原始图,找出全世界有多少网站有这张影像,最后,我发现,我要找的链接是NASA网站,(结果)上面就写这是一张假的照片……。这种事情如果养成习惯,你才能有怀疑的能力。
别老“坐着想”,用Data找观点 多讨论,在不同意见中找出最好的
想象力没办法坐在那边想就出来,你还要有分析力,能够把一件事情拆成一百个角度去看,你就有机会刺激想象力,但如果你只有十个角度,你就很难有机会有想象力,想象力是要训练的。
几周前,我们有一个跨部门产品经理的会议,他们都是很有创意的年轻人,大家对土耳其市场搜寻流量突然增加那么多,感到很好奇,现场大概有20个人,马上抛出一百个观点,例如,最近的GDP是否成长?上网的渗透率是否成长?是不是有4G在建设……?接下来大家会很快地debate(辩论),把不合理的因素拿掉,筛出来之后,找出一、两个最有机会的,看要怎么去求证,这就是一个组织展现很强的分析能力。
要如何训练分析力,就是增加大家讨论的机会,美式公司开会表达意见的机会多,意见一旦多,你就要学习从不同意见中找出最好的,如果一个组织是上与下的关系,每次都只有一个人说话,这就培养不成了,越是扁平组织架构,越容易促进大家讨论。
最后,大数据很重要的是求证,Google里面很多数据分析师并不是天马行空地想,相反的,他们都是很严谨的人。
但别把大数据讲成统计学和数学,它只是你会不会懂得观察,生活上很多东西就是大数据的判断,我用搜索引擎也跟统计无关,我觉得用“科学家”这个词就把人吓坏了。大数据真正的用意,就是你重视data,找方法把data转换成价值就可以了,至于“大”(指所谓巨量数据),全世界需要处理大量数据的企业没几个,留给专家处理就好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09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