
《大數(shù)據(jù)的“道”“術(shù)”“釋”》----讀書(shū)摘錄+思考
這本書(shū)是看到我老師的朋友圈推薦才買(mǎi)的,看了一下目錄,比較喜歡。就認(rèn)真的讀了下去,這不是一本講什么是大數(shù)據(jù)的書(shū),而是一本為什么要用到大數(shù)據(jù)分析的書(shū)。這本書(shū)的好處是講為什么,而不是講是什么?是什么好講,為什么難講?同時(shí),這本書(shū)符合我看書(shū),買(mǎi)書(shū)的習(xí)慣。因?yàn)楝F(xiàn)代社會(huì),知識(shí)碎片化,我們每天接收到的信息大量,如何甄別對(duì)于我們來(lái)說(shuō)是尤其重要的,感覺(jué)也特別適合現(xiàn)階段我的狀態(tài),同時(shí),這本書(shū)看完,送人也會(huì)是一個(gè)好的選擇,好書(shū),非借不能讀也!
大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是對(duì)效率的提升,是對(duì)精細(xì)化的追求。一上來(lái)就講到了大數(shù)據(jù)本質(zhì),有別于其他知識(shí)類(lèi)的書(shū)籍。這本書(shū)更多的是從哲學(xué)思考的角度來(lái)組織“道”與“術(shù)”這兩部分的。前言部分就提到了這一點(diǎn):由于種種原因,大多數(shù)人都忙于日常生活的瑣事因此他們對(duì)于這世界的好奇心都受到了壓抑。同時(shí),對(duì)于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),它也指出了我們的現(xiàn)實(shí):缺少的不是統(tǒng)計(jì)知識(shí),而是如何應(yīng)用技術(shù)的實(shí)務(wù)方法。同時(shí),它提到一個(gè)對(duì)從事IT業(yè)人最重要的知識(shí)框架的概念:知識(shí)體系!如果不早日形成自己的知識(shí)體系,所學(xué)知識(shí)和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)就如向桌子上倒水,倒再多的水也積存不住!
論“道”
對(duì)于數(shù)據(jù)分析報(bào)告,分析就是論點(diǎn),數(shù)據(jù)就是論據(jù),兩者缺一不可。
數(shù)據(jù)分析的核心工作是人對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)的發(fā)析、思考和解讀,人腦所能承載的數(shù)據(jù)量是極其有限的。
數(shù)據(jù)分析的能力不只是掌握統(tǒng)計(jì)知識(shí)和算法模型,更多是對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)品的認(rèn)識(shí)、看法與判斷,這是很難量化的。
做好數(shù)據(jù)分析與學(xué)寫(xiě)詩(shī)文一樣,真正的關(guān)鍵在技巧(統(tǒng)計(jì)技術(shù))之外,而在于對(duì)業(yè)務(wù)的觀察、思考與感悟,即分析的思路。這一點(diǎn)很是認(rèn)同,好的數(shù)據(jù)分析師不一定是一個(gè)好的技術(shù)人員,但一定是一個(gè)好的業(yè)務(wù)人員。對(duì)業(yè)務(wù)的把控要超越到技術(shù)的追求!
只有對(duì)業(yè)務(wù)有充分的調(diào)研與思考,才能產(chǎn)生有價(jià)值的分析思路。
這一部分,提到了兩個(gè)觀點(diǎn)很好,做數(shù)據(jù)分析人員最好要掌握一些經(jīng)濟(jì)學(xué)與心理學(xué)的知識(shí),只有這兩方面知識(shí)深厚的時(shí)候,我們對(duì)業(yè)務(wù)的前景把控才會(huì)更加的清晰明確。我們需要對(duì)人的心理訴求有較深刻的理解,需要從心理訴求去解讀數(shù)據(jù),才能得到有效的結(jié)論。
如果我們熟悉經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué),面對(duì)實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候,可以更深刻地看到數(shù)據(jù)背后的人性。
思考的重要性:思考本身也是一種實(shí)踐,使人對(duì)知識(shí)的掌握更加系統(tǒng)化的深入化。
如果沒(méi)有主動(dòng)思考意識(shí),光有經(jīng)歷和環(huán)境,是不能使人成長(zhǎng)的。
數(shù)據(jù)分析常用來(lái)驗(yàn)證思路和啟發(fā)靈感,卻不能代表思考本身,而對(duì)業(yè)務(wù)的理解和判斷才是整件事情的靈魂。
業(yè)務(wù)分析的本質(zhì)是對(duì)業(yè)務(wù)的全局認(rèn)知、深入思考和超前判斷,數(shù)據(jù)分析只是輔助這種思考完成的手段(驗(yàn)證思路和啟發(fā)思路)。
人對(duì)事物的認(rèn)知并沒(méi)有絕對(duì)概念,只有相對(duì)概念。
以自己的所見(jiàn)所聞為判斷依據(jù)是人類(lèi)的天性,但如果我們的所見(jiàn)所聞只是真實(shí)世界的一個(gè)抽樣,那么需要有足夠的理性跳出自己的圈子,以更加宏觀、總體的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)認(rèn)知世界。
過(guò)于復(fù)雜的理論大都是人類(lèi)沒(méi)有掌握真正的本質(zhì)規(guī)律。這一點(diǎn)非常好,我們很多時(shí)候,總是想把大數(shù)據(jù)講是十分高深,艱澀難懂,但是真正的高手會(huì)將這些知識(shí)以我們熟知的生活小常識(shí)來(lái)講解明白,所以說(shuō),真正的知識(shí),若你不能夠很清晰的講解明白,可能是講解者對(duì)知識(shí)的理解仍不到位。
無(wú)論制作項(xiàng)目匯報(bào)還是分析報(bào)告,第一要?jiǎng)?wù)是展現(xiàn)形式要最大程度地輔助觀點(diǎn)表達(dá),而美觀只是末節(jié)。
老板最關(guān)心的是工作成果(產(chǎn)品業(yè)績(jī)),其次是產(chǎn)品或技術(shù)方案,最不關(guān)心的是進(jìn)行了哪些嘗試,以及嘗試的過(guò)程。所以,在匯報(bào)工作果,第一就是展現(xiàn)你的成果,其次是過(guò)程,最后才說(shuō)你的困難及解決思路。
沒(méi)有任何一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的目標(biāo)是做“數(shù)據(jù)分析”,而是以數(shù)據(jù)分析為手段,圍繞一個(gè)“明確主題”得出結(jié)論。
做好數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵不在于統(tǒng)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用,而在于對(duì)業(yè)務(wù)的思考和分析。這一個(gè)第一部分的點(diǎn)睛之句,可以說(shuō),它也道出了大數(shù)據(jù)分析的核心本質(zhì)?,F(xiàn)在世面上,很多的大數(shù)據(jù)公司,不是說(shuō)他們的技術(shù)不好,不優(yōu)秀。而是他們對(duì)業(yè)務(wù)的理解沒(méi)有行業(yè)內(nèi)的人熟悉。這就導(dǎo)致了技術(shù)分析達(dá)標(biāo),但業(yè)務(wù)仍沒(méi)有較大增長(zhǎng)的根本原因。
本章最大的收獲就是認(rèn)識(shí)到業(yè)務(wù)的重要,大數(shù)據(jù)分析只是輔助。其中,經(jīng)濟(jì)學(xué)與心理學(xué)是對(duì)你理解相關(guān)業(yè)務(wù)會(huì)有很大的幫助。
論“術(shù)”
術(shù)”的這一部分,一共有四章,分的也很細(xì)。講的很透徹,看完這些內(nèi)容。進(jìn)而對(duì)生活中的一些例子開(kāi)始有了思考,例如:淘寶廣告推薦,Uber,滴滴的基于最短路徑推薦,等等。以前覺(jué)得算法這個(gè)神秘的東西離我們很遠(yuǎn),但現(xiàn)在看來(lái),就在于我們的生活中,只不是統(tǒng)計(jì)人的思考維度是跟我們一般人是不一樣的。但同時(shí),以“道”御“術(shù)”,只有明確什么是優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析,才能使我們這一部分的武器發(fā)揮出效力。
第二章上來(lái)就是要我們學(xué)會(huì)獨(dú)立思考,去思考為什么?本書(shū)在這里就提到:“是什么”的形式并不重要,關(guān)鍵點(diǎn)是我們做這些事情所持的“本心”!這里提到了直方圖,標(biāo)準(zhǔn)差,相關(guān)系數(shù),準(zhǔn)確率,召回率,這些曾經(jīng)難懂的知識(shí)點(diǎn),而本書(shū)的好處都是從我們身邊的故事講起的。這樣就更有利于我們對(duì)于這些指標(biāo)的理解。透過(guò)這些基本概念的分析,我們要養(yǎng)成一種思維方式。
然后又講到了統(tǒng)計(jì)圖形,為什么要用圖形化來(lái)展現(xiàn)我們的數(shù)據(jù),因?yàn)橐粓D勝千言!
人腦對(duì)圖像信息的捕捉能力和記憶能力比文字強(qiáng)很多,畢竟文字這種“表意符號(hào)”比較抽象,屬于后天習(xí)得的知識(shí)關(guān)聯(lián),而處理圖像信息則是人類(lèi)與生俱來(lái)的能力。
而這一部分的目標(biāo)原則與極簡(jiǎn)原則又是對(duì)可視化有了一個(gè)好的提醒,這樣也是我們?nèi)蘸蟊苊庵蛔非箪哦雎杂袌D表的本質(zhì)問(wèn)題。雖然圖表是為了輔助表達(dá)觀點(diǎn)而存在的,但也不能為了表達(dá)觀點(diǎn)而故意扭曲圖形。
決策制圖要分三個(gè)步驟:拆解內(nèi)容維度、確定圖形類(lèi)型 、選擇表達(dá)方式!
第三章開(kāi)篇就提出了一個(gè)比較讓人深思的問(wèn)題:我們能相信統(tǒng)計(jì)嗎?實(shí)際上,延伸一點(diǎn),就到我們的生活中,我們只不過(guò)是真實(shí)世界的一個(gè)抽樣,所以不要輕易批判他人的世界觀!在這一章節(jié)里,它里邊提到一個(gè)大數(shù)定理:真正的上帝沒(méi)有這么刻薄,他在抽樣統(tǒng)計(jì)值和真實(shí)值之間設(shè)置了一種函數(shù)關(guān)系,該函數(shù)關(guān)系使得統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)在一定程度上是可行的。這也就是所有編程函數(shù)的基礎(chǔ):都是一種基于概率的信任!但在前期沒(méi)有任何數(shù)據(jù)積累時(shí),會(huì)請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)S懈鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)制定一套規(guī)則系統(tǒng),而不是去挖掘少的可憐的樣本數(shù)據(jù)。
樣本量越大,抽樣統(tǒng)計(jì)值就越接近事物的真實(shí)程度。 其中感觸最深的是里邊人才市場(chǎng)與價(jià)格曲線的關(guān)系。你可以不成功,但你不能不成長(zhǎng),也許有人會(huì)阻礙你成功,但沒(méi)人會(huì)阻擋你成長(zhǎng)。
上帝不擲骰子,因果律依然存在,不確定性只是因?yàn)槿祟?lèi)的無(wú)知。
當(dāng)影響一個(gè)事物結(jié)果的各種因素隨機(jī)發(fā)生,根據(jù)中心極限定理,它們的總和平均表現(xiàn)就是正態(tài)分布。
如果說(shuō)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)更多研究如何從抽樣個(gè)體的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)去推測(cè)全體,那么今天的統(tǒng)計(jì)學(xué)則更多關(guān)注如何把全體數(shù)據(jù)在置信的前提下盡量拆細(xì),得到更細(xì)致的個(gè)體結(jié)論。
對(duì)于本章提出的問(wèn)題:我們能相信統(tǒng)計(jì)嗎?在本章的最后給出了答案:對(duì)于統(tǒng)計(jì)結(jié)論,我們要基于概率的信任 ,中有當(dāng)置信概率足夠大的時(shí)候,才可以相信統(tǒng)計(jì)結(jié)論。
本章提出了一個(gè)“思考為什么?”的五步方法論:
1,以簡(jiǎn)為始,不斷優(yōu)化
2,理想藍(lán)圖,逐漸逼近
3,觀察典型,啟發(fā)思路
4,分清主次,化繁為簡(jiǎn)
5,需求出發(fā),貼近應(yīng)用
第四章是在2,3章的基礎(chǔ)上的靈活運(yùn)用,如何拆相關(guān)指標(biāo),并應(yīng)用于生活中。這一章尤為重要!上來(lái)就講到一個(gè)優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)學(xué)家不等于一個(gè)出色的數(shù)據(jù)分析師。而要真正做好數(shù)據(jù)分析,只能是既懂統(tǒng)計(jì)技術(shù)又熟悉業(yè)務(wù)、掌握分析方法、又有豐富分析經(jīng)驗(yàn)的人。
ARPU:客戶平均消費(fèi)水平
數(shù)據(jù)分析更深一層的意義就是:反映一個(gè)人對(duì)所從事工作的認(rèn)知和思考能力!
樣本與總體的關(guān)系:用個(gè)案啟發(fā)思路,用統(tǒng)計(jì)得到結(jié)論。
在可樂(lè)與比薩的數(shù)量曲線里,隱含了一個(gè)非常隱晦的經(jīng)濟(jì)價(jià)值:針對(duì)不同的的消費(fèi)群體,以同樣的成本提供不同價(jià)值配比的產(chǎn)品,可以實(shí)現(xiàn)更多的用戶體驗(yàn)價(jià)值。
商家的固定思考:只有價(jià)格敏感的人才忍到每年的限定時(shí)間囤貨,不在意花銷(xiāo)的富人是不做壽 這樣麻煩事的。
在慣于炒概念的世界中,保持一份清醒的認(rèn)識(shí)。畢竟,內(nèi)在本質(zhì)比外在概念要少得多。
資深數(shù)據(jù)分析人員的核心能力在于豐富的知識(shí)面帶來(lái)的思考角度和分析方法。
第五章個(gè)人認(rèn)為是比較落地的一章內(nèi)容。主要講到OLAP跟機(jī)器學(xué)習(xí),這里講到OLAP跟OLTP的差別,OLTP更多的是讀取數(shù)據(jù)后的存儲(chǔ),而OLAP更多的偏重于分析,OLAP的主要應(yīng)用是匯總分析較高層的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),而不是直接處理龐大的原始日志。
在數(shù)據(jù)探索階段使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)景較多,而在數(shù)據(jù)建模階段使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的場(chǎng)景較多。
無(wú)監(jiān)督算法并不真的不需要人的指導(dǎo)和監(jiān)督,只是監(jiān)督不以“提供樣例樣本”的形式出現(xiàn)。
一流的數(shù)據(jù)建模解決方案通常是策略算法人員與工程架構(gòu)人員通力配合的結(jié)果。深入的編程技術(shù)和架構(gòu)設(shè)計(jì)能力已經(jīng)極大的影響了機(jī)器學(xué)習(xí)的建模效果,所以在一流的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì),策略模型和工程架構(gòu)兩種人員有合并的趨勢(shì)。
算法工程師的核心競(jìng)爭(zhēng)力:深入理解業(yè)務(wù)、產(chǎn)品和數(shù)據(jù),尋找模型和他們的結(jié)合點(diǎn),的確是算法工程師的核心競(jìng)爭(zhēng)力。
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí):
在工業(yè)界做機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,不僅要掌握模型算法,還要看清企業(yè)面臨的市場(chǎng)機(jī)遇,將算法模型放在業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的角度進(jìn)行評(píng)估。
機(jī)器學(xué)習(xí)變成一個(gè)業(yè)務(wù)和技術(shù)并重的交叉學(xué)科,真正做好它還需要更多的實(shí)踐。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型背后的原理是知識(shí)表示+統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí),而不是像人一樣真的在理解和思考。
論“釋”
這一部分,更多的是從業(yè)務(wù)角度,或是從當(dāng)下社會(huì)經(jīng)濟(jì)角度來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)的。
第六章內(nèi)容,主要講大數(shù)據(jù)時(shí)代,經(jīng)濟(jì)引導(dǎo)一切的條件下,要明白大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在這個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì),如果大數(shù)據(jù)有經(jīng)濟(jì)價(jià)值,相信各種配套技術(shù)會(huì)層出不窮的涌現(xiàn)。一切不談具體應(yīng)用的大數(shù)據(jù)技術(shù)都是耍流氓!
醫(yī)療:大數(shù)據(jù)的價(jià)值類(lèi)似于收集到足夠多的病例,對(duì)于每一個(gè)病人,均可以找到數(shù)量眾多的相似病例,那么對(duì)病人的病情分析和治療方案會(huì)準(zhǔn)確、有效得多。
互聯(lián)網(wǎng):沒(méi)有無(wú)價(jià)值的流量,只有錯(cuò)誤的匹配!
教育: 針對(duì)學(xué)生制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃,需要數(shù)據(jù)建模。首先,構(gòu)造個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的優(yōu)化目標(biāo)“學(xué)習(xí)收益/學(xué)習(xí)成本”。其次,基于用戶的特征和歷史學(xué)習(xí)記錄形成訓(xùn)練樣本,每個(gè)樣本標(biāo)注了學(xué)生的背景信息。
差異化定位與品牌:品牌對(duì)業(yè)務(wù)的幫助是潛移默化的,是企業(yè)重要的隱性資產(chǎn)。
新進(jìn)入一個(gè)市場(chǎng),最好的方法不是與明確的競(jìng)爭(zhēng)者拼搏相同的產(chǎn)品,而是選擇差異化的產(chǎn)品定位,或者干脆尋找顛覆這個(gè)市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。
你雖然很強(qiáng)大,但我要估的和你不一橛,你的強(qiáng)大就與我無(wú)關(guān)。
政府提出“大眾創(chuàng)業(yè),萬(wàn)眾創(chuàng)新”后,真正能大眾創(chuàng)業(yè)的行業(yè)只有互聯(lián)網(wǎng)一個(gè)!
流量?jī)?yōu)勢(shì)是一個(gè)偽優(yōu)勢(shì),因?yàn)榱髁靠梢杂觅Y金買(mǎi)到!
產(chǎn)品保證存活,沒(méi)有需求就沒(méi)有市場(chǎng);技術(shù)提供壁壘,沒(méi)有核心技術(shù)的產(chǎn)品大都難以長(zhǎng)久!
大數(shù)據(jù)技術(shù)是一套數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)+需求的完整解決方案。思考關(guān)鍵不在于數(shù)據(jù)技術(shù)本身,而在于能否收集到足夠多、有價(jià)值的數(shù)據(jù),以及找到適合數(shù)據(jù)技術(shù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用,即從鏈條的兩端向中間思考。
第七章
知識(shí)和工具方面的技能可以學(xué)習(xí),但清晰的思維邏輯(頭腦清晰)和豐富的創(chuàng)意(點(diǎn)子多)是不可或缺的先決條件。
只有懂得欣賞他人,才會(huì)真心的尊重合作方,達(dá)到合作共贏的狀態(tài)。
從心理學(xué)的角度講,一個(gè)人內(nèi)心對(duì)自己和認(rèn)知是自我評(píng)價(jià)與他們?cè)u(píng)價(jià)之和。
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2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03