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大數(shù)據(jù)分析的深度與假象
2016-10-04
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大數(shù)據(jù)分析的深度與假象

今天聽了一個(gè)數(shù)據(jù)分析的培訓(xùn)：數(shù)據(jù)的深度與假象。也沒有聽太懂，總結(jié)幾個(gè)點(diǎn)分享下：

1. 數(shù)據(jù)的含義只有和人的行為聯(lián)系起來才有意義；比如蘋果手機(jī)的銷量，是因?yàn)槠渲髁饔脩舻南敕▽?dǎo)致的；

2. 簡單的，脫離人性的擬合預(yù)測是不靠譜的，舉例，三星的手機(jī)銷量一直直線上升，但預(yù)測它明年也會(huì)上升不太合理；

3. 對人群分類進(jìn)行分析是正確分析的前提，分類的標(biāo)準(zhǔn)包括學(xué)歷水平，年齡，收入等；不加區(qū)別的統(tǒng)計(jì)分析，難以得出有意義的結(jié)論；推廣到其他維度（非人）也一樣；


4. 對產(chǎn)品用戶的穩(wěn)定性的分析可以有效預(yù)測一個(gè)產(chǎn)品，一個(gè)行業(yè)的命運(yùn)；（不懂）

5. 有效的數(shù)據(jù)分析需要跨行業(yè)的知識積累，比如心理學(xué)，公共衛(wèi)生學(xué)，營銷學(xué)。（再次不懂）

6. 很多錯(cuò)誤的分析是基于錯(cuò)誤的計(jì)算，比如統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)房價(jià)的變化。如果不考慮不同區(qū)域房屋面積的占比，即使4環(huán)，5環(huán)，6環(huán)的房子分別上漲10%，總體均價(jià)仍然可能是下降的；

7. 有些分析錯(cuò)把相關(guān)當(dāng)成因果，比如微博發(fā)現(xiàn)“喝酒 導(dǎo)致 高薪”，其實(shí)兩者并不是因果關(guān)系，具體如何大家懂的；

8. 大數(shù)據(jù)未必能解決所有的數(shù)據(jù)分析問題，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)帶來noise和臟數(shù)據(jù)，好的抽樣能提高效率；

9. 目前大多數(shù)公司基于已有的數(shù)據(jù)做挖掘，各個(gè)公司是互相隔離的，難以形成一個(gè)完整的人性特征，也就難以正確的劃分一個(gè)人，也就不能正確的分析；

10. 數(shù)據(jù)分析的4個(gè)層次：

a) 行為

b) 行為關(guān)聯(lián)

c) 關(guān)聯(lián)規(guī)律；（難）

d) 人的生活形態(tài)；（很難）

講了很多，思路比較散，大家湊合看吧。


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